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聚类算法研究综述.doc
聚类算法研究综述.doc
2022-05-13 09:07:26
176KB
算法
文档资料
聚类
数据挖掘
蚁群聚类算法的T_S模糊模型辨识.doc
蚁群聚类算法的T_S模糊模型辨识.doc
2022-05-13 09:07:17
2.45MB
文档资料
算法
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
相似度计算方法(PPT)
为解决词语相在语义网自适应学习系统中相似度计算不清的问题,以同义词词林为基础,提出并实现了一种基于同义词词林的词语相似度计算方法,充分分析并利用了同义词词林的编码及结构特点。该算法同时考虑了词语的相似性,和词语的相关性。进行人工测试,替换测试以及与当前流行的基于"知网"的词语相似度算法对比测试的结果表明,该算法与人们思维中的相似度值基本一致,有较高的准确性。
2022-05-12 17:09:20
17.76MB
聚类算法
层次聚类
密度聚类
原型聚类
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
聚类算法:K-means聚类图像分割
1 K-Means聚类 K-Means聚类是最常用的聚类算法,最初起源于信号处理,其目标是将数据点划分为K个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解,运算速度较快,缺点是只能应用于连续型数据,并且要在聚类前指定聚集的类簇数。 下面是K-Means聚类算法的分析流程,步骤如下: 第一步,确定K值,即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步,从数据集中随机选择K个数据点作为质心(Centroid)或数据中心。 第三步,分别计算每个点到每个质心之间的距离,并将每个点划分到离最近质心的小组,跟定了那个质心。 第四步,当每个质心都聚集了一些点后,重新定义算法选出新的质心。
2022-05-12 11:59:41
156KB
criteria
k-means
k-means算法
1
基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割 (2006年)
提出了一种基于分水岭变换和核聚类算法的图像分割算法.通过分水岭变换把图像分割成多个小区域,为实现过分割小区域的合并,利用 Mercer核把各小区域的灰度平均值映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,在特征空间进行更准确的聚类,为下一步图像分析提供较为准确的分割区域.实验结果证明了该算法的可行性和有效性.
2022-05-12 11:51:42
233KB
自然科学
论文
1
数据挖掘中的聚类算法研究.doc
数据挖掘中的聚类算法研究.doc
2022-05-12 09:09:42
510KB
数据挖掘
算法
文档资料
聚类
数据挖掘中的聚类算法综述.doc
数据挖掘中的聚类算法综述.doc
2022-05-12 09:09:41
46KB
数据挖掘
算法
聚类
文档资料
matlab中存档算法代码-FRMVK:论文代码:“一种减少特征的多视图K均值聚类算法”
matlab中存档算法代码FRMVK Matlab实现的一种减少特征的多视图K均值聚类算法 数据集 图像分割(IS)数据集包含7个室外图像的2310个实例。 这七个室外图像是Brickface,Sky,Foliage,Cement,Window,Path和Grass。 每个图像由两个不同的视图表示:形状信息的9个特征和RGB颜色模型的10个特征。 来源 引用 在您的研究工作中使用该代码时,请引述Miin-Shen Yang和Kristina P. Sinaga的“一种减少特征的多视图k均值聚类算法” @article {yang2019功能, title = {一种减少特征的多视图k均值聚类算法}, author = {Yang,Miin-Shen and Sinaga,Kristina P}, journal = {IEEE Access}, 音量= {7}, pages = {114472--114486}, 年= {2019}, 发布者= {IEEE} } 致谢 这项工作在台湾科学技术部的MOST 107-2118-M-033-002-MY2资助下得到了支持
2022-05-11 20:33:48
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系统开源
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