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kmeans-ISODATA algotithm:k-means 和 ISODATA 的聚类算法。-matlab开发
zip文件包含两个函数:kmedia.mat和isodata.mat,这个函数做了两种聚类方法。 Kmedia 函数执行 k-means 算法,它具有树输入(X 向量、Y 向量和最终簇数)并返回每个簇的元素和每个簇的中心。 Isodata 函数返回相同的结果,但有更多的输入,这是 ISODATA 算法所必需的。 有两个函数,“kmedia”和“isodata”,这些函数执行“k-means”和“ISODATA”的聚类算法。 这些函数将点向量和某些参数作为输入,并返回找到的分组及其质心。
2022-05-12 18:31:15
11KB
matlab
1
matzewolf/kMeans:在 MATLAB 中实现的 k-means(无监督学习/聚类)算法。-matlab开发
Cluster_2D_Visualization.m 是一个生成随机(均匀)分布数据点的脚本,运行 kMeans.m 和 MATLAB 的内置 kmeans 函数,测量和比较它们的性能(即计算时间),并可视化最终的集群和数据的分布直方图中聚类中的点。 kMeans.m 实现 k-means(无监督学习/聚类算法)。 技术细节: 初始质心是从所有数据点的集合中随机选择的(每个数据点最多一次)。 停止条件是不对任何集群进行任何更改。 clustering_app.mlapp 打开一个带有 GUI 的应用程序,您可以在其中随机生成数据点并将它们聚类。 您可以重新点击所有按钮以查看点生成和聚类算法中的随机性。 clustering_app.mlappinstall 在 MATLAB 编辑器中安装 MATLAB 应用程序。
2022-05-12 12:02:43
162KB
matlab
1
使用K-Means聚类优化AODV路由算法的路由发现(c++)
在 AODV 路由中,路由发现是通过泛洪方法完成的,即向发送者传输范围内的所有节点广播路由请求 (RREQ) 包。它通常会导致不必要的 RREQ 数据包重传和响应生成的回复 (RREP) 数据包,从而导致数据包冲突和网络拥塞。在这个项目中,我为 AODV 提出了一种优化的路由发现方法。关键思想是使用 K-Means 聚类算法来选择 RREQ 数据包转发器的最佳集群,而不是广播。该方法的目的是减少网络中不必要的控制包传输,从而减少网络的拥塞和端到端延迟。 K-Means 聚类中使用的特征: 到目的地的距离 传输错误数 空闲缓冲空间 根据邻居的这些特征选择最佳集群。
2022-05-11 09:04:26
187KB
聚类
kmeans
算法
文档资料
机器学习-上海大学-kmeans
上海大学-机器学习-计算机专业课 1.实验内容 通过对给定数据进行聚类分析来了解K-means算法。 2.实验目标 通过本实验掌握K-means聚类算法 实验准备 点击屏幕右上方的下载实验数据模块,选择下载KmeansData.txt到指定目录下,然后再依次选择点击上方的File->Open->Upload,上传刚才下载的数据集 数据介绍 本数据是随机生成的符合高斯分布的二维样本点
2022-05-10 09:04:27
62KB
机器学习
人工智能
1
kmeans c#实现
c#实现的kmeans算法,在vs2010上面测试可以运行。
2022-05-09 16:14:47
5KB
kmeans
c#
1
KMeans Python代码
KMeans Python 代码的实现,还包括scikit-learn-kMeans Python 代码的实现,数据文件为txt , 代码包括读取txt文件数据到python中
2022-05-09 02:45:41
3KB
kMeans
Python
1
kmeans代码,注释详细
kmeans代码,注释详细,适合初学者学习
2022-05-09 02:43:15
3KB
kmeans聚类
1
Kmeans Clustering of Wines.ipynb
kaggle数据集的葡萄酒聚类,对数据进行分析、清洗以及可视化,通过3D图展示聚类后的结果!
2022-05-07 16:43:27
5KB
聚类
1
Hadoop mapreduce 实现KMeans
Hadoop mapreduce 实现KMeans,可用
2022-05-06 19:31:42
11KB
Hadoop
mapreduce
KMeans
1
kmeans 图像分割:kmeans 聚类算法在不同类别上对灰度图像进行分割的应用。-matlab开发
该程序获取图像和所需的分区数,并找到不同类别的均值并提供分类图像(面具)。
2022-05-05 02:11:09
2KB
matlab
1
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