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无预设类别数的大数据量聚类算法研究.pdf
无预设类别数的大数据量聚类算法研究.pdf
2022-07-11 19:12:43
7.75MB
文档资料
时间序列特征提取与聚类算法研究.pdf
时间序列特征提取与聚类算法研究.pdf
2022-07-11 19:12:39
2.08MB
文档资料
复杂网络社团发现的聚类算法研究.pdf
复杂网络社团发现的聚类算法研究.pdf
2022-07-11 14:12:10
2.01MB
文档资料
一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法
针对K-均值聚类算法存在的不足,提出了一种新的整合粒子群优化算法(PSO)和K-均值算法的聚类算法.在新算法中,首先结合使用粒子群优化算法和K-均值算法搜索全局最优解的位置,然后再用K-均值算法在全局最优解附近的局部空间内快速寻找最优聚类中心.通过对4个数据集的实验测试,将此算法与K-均值算法、基于粒子群的K-均值算法进行了比较.实验结果表明,新算法的聚类质量比后两个算法更优.
2022-07-08 17:21:52
581KB
数据聚类;K-均值;粒子群优化
1
深度学习课程设计(基于聚类算法完成航空公司客户价值分析任务).zip
1.包含课程设计和csv文件,可以直接用 2.基于LRFMC模型 3.包含详细实验环境,例如python版本和所需库的版本 2.希望可以帮到大家嘿嘿
2022-07-06 14:14:07
6.37MB
深度学习
价值分析
课程报告
4-聚类算法.7z4-聚类算法.7z
4-聚类算法.7z
2022-07-04 19:01:05
734KB
4-聚类算法.7z
06聚类算法Kmeans资料与代码.7z
06聚类算法Kmeans资料与代码.7z
2022-07-01 09:07:42
7.17MB
06聚类算法Kmeans资料与代
基于快速搜索的聚类算法
最新的Science发表的fast search聚类算法的python代码实现,可用于大数据的挖掘与分析
2022-06-29 19:14:19
2KB
Cluster
1
基于DBSCAN和Kmeans实现用户地理位置聚类
聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大;不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多,根据基本思想的不同,大致可以将聚类算法分为五大类:层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。本源码实现主要选取了基于划分的Kmeans算法和基于密度的DBSCAN算法来对用户地理位置信息进行聚类。 本实验用python实现,依赖numpy, pandas, sklearn, scipy等科学计算library。 数据来自收集得到的用户的地理位置信息,即经纬度数据的序列集。 一种基于DBSCAN和Kmeans的混合算法:先利用DBSCAN算法的密度可达特性将用户的地理位置数据集按照活动半径聚合成若干个簇,并且将每一簇的数据集作为新的输入,再利用Kmeans算法的迭代聚合求出质心的位置,设定K值为1。
2022-06-29 09:13:27
3KB
Kmeans
DBSCAN
机器学习
聚类算法
K-Means 集成,实现 k 均值聚类算法,将聚类数指定为 3、5 和 7
K- Means Clustering
2022-06-27 18:05:26
2KB
机器学习
K-means
聚类算法
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