kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。其实现步骤如下: (1) 随机选取K个对象作为初始的聚类中心 (2) 计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 (3) 聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。 (4) 重复步骤2、3直到满足某个终止条件。终止条件可以是聚类中心再发生变化或者误差平方和局部最小等。 此代码可直接运行,在此基础上进行二次开发任务!
2023-03-07 20:37:09 2KB matlab kmeans聚类算法
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The code of Local Gravitation Clustering, see in the paper "Clustering by Local Gravitation " http://ieeexplore.ieee.org/document/7915751 citation: Z. Wang et al., "Clustering by Local Gravitation," in IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 48, no. 5, pp. 1383-1396, May 2018. For Chinese readers who visit this page from my dissertation: 我的毕业论文的知网CAJ格式中很多图表显示有问题, 可能的原因是知网的CAJ格式对矢量图的支持不好, 而我提交的pdf版
2023-03-02 10:08:11 5KB matlab
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聚类算法的简单总结。聚类分析的算法可以分为划分法(Partitioning Methods)、层次法(Hierarchical Methods)、基于密度的方法(density-based methods)、基于网格的方法(grid-based methods)、基于模型的方法(Model-Based Methods)。
2023-03-01 20:27:59 19KB 聚类
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k-means聚类算法及matlab代码贝叶斯非参数小方差渐近聚类 这是贝叶斯非参数小方差渐近聚类算法库:DP均值,动态均值,DP-vMF均值,DDP-vMF均值。 出于比较原因,该库还实现了k均值和球形k均值。 该库带有一个可执行文件,该可执行文件允许使用DP-vMF-means,DP-means,球形k-means和k-means进行批量聚类。 示出了算法的简单性。 有关使用DDP-vMF-means的示例,请参考,该文档依赖于此程序包的dpMMlowVar库使用DDP-vMF-means从Kinect RGB-D流执行实时方向分割。 如果您使用DP-vMF手段或DDP-vMF手段,请引用: Julian Straub, Trevor Campbell, Jonathan P. How, John W. Fisher III. "Small-Variance Nonparametric Clustering on the Hypersphere", In CVPR, 2015. 如果您使用动态均值,请引用: T. Campbell, M. Liu, B. Kulis, J. How
2023-02-27 22:55:23 2.59MB 系统开源
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用Go语言编写的kmeans k均值聚类算法实现它做了什么k-means聚类将多维数据集划分为k个聚类,其中每个数据点均属于用m个最近的kmeans k-means聚类算法实现的聚类k-均值聚类的作用将多维数据集划分为k个聚类,其中每个数据点均以最接近的均值属于聚类,用作聚类的原型。 我什么时候应该使用它? 当您拥有数字,多维数据集时,就没有数据标签了。您确切知道要将数据划分为Example导入的几个集群(“ github.com/muesli/kmeans”
2023-02-27 16:49:36 3.66MB Golang Data Structures
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一种基于线路轨迹的公交站点聚类算法,王进,,随着移动互联网和手机定位技术的发展,出现了越来越多的基于地理位置的服务(LBS),地图数据和公共交通数据是这些应用和服务的数据基
2023-02-22 19:44:29 312KB 数据挖掘
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将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行K-means++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.
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谱聚类详细、入门级介绍ppt。。和详细清晰
2023-02-07 21:24:08 2.39MB 谱聚类算法
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基于Hadoop的K-Means聚类算法优化与实现,陈萍,何健伟,本文针对传统K-Means聚类算法不适合海量大数据挖掘,并且对异常离群点数据非常敏感,结合Hadoop云计算平台以及MapReduce并行编程框架,��
2023-01-15 11:32:23 361KB K-Means算法;大数据;Hadoop;并行;
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典型K平均算法中的聚类数k必须是事先给定的确定值,然而实际中很难精确确定,因而无法解决该核算法的实际问题。为此,提出距离代价函数作为最佳聚类数的有效性检验函数,建立了相应的数学模型,并据此提出了一种改进的k值优化算法。实验证明,与传统基于平均值方法实现数据聚类相比,用改进K值优化算法有效提高数据聚类效果。
2023-01-15 01:23:59 568KB 算法/平均聚类算法 空间数据挖掘
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