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k-means聚类算法及matlab代码-CS205_final_project:使用OpenMP,MPI和CUDA进行并行集群
k-means聚类算法及matlab代码目录 介绍 K-均值聚类是一种简单且可扩展的聚类方法,它以一种客观的方式将观察结果划分为k个聚类。 它具有非常广泛的应用,例如图像分割,零售产品分类(Kusrini,2015),温室气体排放等环境问题(Kijewska和Bluszcz,2015)。 K均值聚类可以与其他高级方法结合使用。 例如,它与支持向量机(SVM)一起使用来执行自动文本分类(Perrone和Connell,2000年)。 它也可以用作预处理方法,例如在隐马尔可夫模型(HMM)中初始化(Hu和Zanibbi,2011年)。 它的广泛应用和简单的计算复杂度使k-means聚类成为当今流行的方法之一。 当维数d> 1且簇数k> 1时,找到k均值成本函数的最小值是一个NP难题。 科学家想出了几种启发式方法来找到局部最小值,但是该过程仍然需要大量计算,尤其是对于具有高维特征的大型数据集而言。 因此,我们希望在机器集群上实现k-means启发式方法的并行版本,以在不牺牲算法准确性的情况下显着加快算法的运行速度。 k均值聚类的典型方法是期望最大化(EM)。 E步将点分配到最近的聚类中心,而
2021-12-18 20:06:11
54.51MB
系统开源
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k-means聚类算法及matlab代码-Cube-Solver:本科毕业设计-解魔方机器人
k-means聚类算法及matlab代码 Cube-Solver 解魔方机器人 运行效果 视频演示 1. 硬件机械平台 双臂双爪机械手,4个舵机,完成拧魔方的动作 USB 摄像头,完成魔方图像拍摄 2. 上位机程序 MATLAB 写的上位机,完成图像识别,魔方解算,通过串口发送机械运动步骤给单片机 文件说明 1. MATLAB 程序文件 cube_machine_Start.m 主程序,将MATLAB文件放在同一目录下,运行该文件启动程序。 cube_machine_Start.fig GUI界面文件。 colordetect.m 对魔方进行颜色识别,主要采用了K-means聚类算法,鲁棒性较好,室内自然光下颜色识别基本不会出错。 cube_machine_GUI.m 辅助控制机械手的子窗口界面,该文件采用纯代码编写,运行主程序自动启动,也可以单独启动。 kociemba.m 根据魔方颜色识别结果,进行解算,返回还原步骤。该文件通过网络端口调用德国数学家Kociemba的解魔方程序cube explorer 提供的API. (需要梯子访问)。 whitebalance.m 白平衡算法,
2021-12-16 21:07:38
29MB
系统开源
1
大规模数据聚类的基于随机梯度下降的K-Means算法
大规模数据聚类的基于随机梯度下降的K-Means算法
2021-12-16 16:15:52
3.5MB
研究论文
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论文研究-自组织神经网络和K-means聚类算法的比较分析 .pdf
自组织神经网络和K-means聚类算法的比较分析,徐步云,倪禾,本文主要是研究自组织神经网络作为一种具有拓扑限制的,以特征提取为主要手段的聚类算法,并与传统的K-means算法进行比较分析,并��
2021-12-16 14:56:58
385KB
人工智能
1
使用背景知识的有约束的K-均值聚类
文献节选翻译。文献原名:Constrained
K-means
Clustering with Background Knowledge
2021-12-15 20:59:44
153KB
K-means
半监督
聚类
1
蜂群算法与k-means聚类结合优化算法.rar
之前硕士做了一丢改进,部分有注释,数据集是UCI数据集,可运行
2021-12-15 20:54:22
53KB
蜂群算法
k-means
1
各种图像特征聚类算法
对主要聚类算法进行实现:基于划分的聚类算法,基于密度的聚类算法,基于层次的聚类算法。并且重点实现“基于快速搜索与寻找密度峰值的聚类”算法,并对其进行改进:自动获取聚类中心数
2021-12-15 16:58:43
10KB
聚类算法
K-Means
dbsacn
图像特征
1
基于k-means和关联度分析的网络招聘信息数据挖掘.pdf
基于k-means和关联度分析的网络招聘信息数据挖掘.pdf
2021-12-15 15:32:05
2.49MB
数据挖掘
行业数据
数据分析
参考文献
基于K-means 算法的学生试卷成绩分析 (2010年)
目前在教学管理中, 通常采用算术平均线性划分法对学生成绩进行分析评价, 难以准确地反映学生真实的学习情况. 笔者运用K-means 算法对上海市某高级中学某班的一次试卷成绩进行聚类, 并对聚类结果进行了详细分析, 为制定有效的教学及学习策略提供相关依据.
2021-12-15 11:37:42
208KB
工程技术
论文
1
基于K-means++的无线传感网分簇算法研究 (2017年)
针对传统分层路由算法存在的分簇不均匀、簇头选举不合理以及数据传输形式单一等问题,提出基于K-means++的无线传感网改进分簇算法LEACH-KPP。首先在成簇阶段采用K-means++算法实现均匀分簇,随后在簇头选举阶段使用改进簇头选举函数选取簇头,最后在融合数据传输阶段根据簇头与基站、簇头与簇头之间距离动态选择单跳与多跳的混合传输方式传输数据。OMNet++仿真结果与时间复杂度推导表明,LEACH-KPP延长了网络的生存周期,在节点剩余能量与后期存活数目上都优于传统分层路由算法。
2021-12-14 13:24:13
1.98MB
工程技术
论文
1
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