具有R语言的业务分析 使用R Studio预测，分类，聚类和缺少数据解释，以分析和可视化wooldridge.db的数据。

对文本进行聚类，文本预处理-->构造特征向量-->聚类，压缩包内含有实验用语料

针对图像聚类问题,提出了一种基于图像空间关系的聚类方法,采用场模型描述图像之间的空间关系,利用K-近邻思想构建图像邻域系统,聚类过程中无需手动标记特征表示的图像类别信息,只需要给定初始类别数,通过条件迭代算法(ICM)对图像进行聚类。该文通过实验分析了图像样本大小、图像特征维数、图像特征类型、初始类别标签对聚类结果的影响,通过与多种经典聚类算法进行对比,实验结果充分验证了该方法的有效性。

密度峰聚类算法 sklearn方式的python实现。 文档 概述 class DensityPeakCluster ( object ): """ Density Peak Cluster. Methods: fit: fit model plot: plot clustering Attributes: n_id: data row count distance: each id distance dc: threshold of density cut off rho: each id density nneigh: each id min upper density nearest neighbor delta: each

数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术, 提出将K-means 聚类法应用在数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型HVS和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半色调图像之间的视觉误差; 利用K-means聚类法将灰度图像划分成聚类分区, 在每个聚类分区应用最小平方法least-squares最小化二值半色调图像和原始灰度级图像之间的平方误差, 所构造的半色调算法与基于模型的最小平方法LSMB算法相比, 随着聚类分区的增加, 图像平滑且边缘清晰度增加, 尤其是在图像细节部位。与LSMB算法比较, 该算法的均方误差值有所降低, 而权重信噪比和峰值信噪比提高了0. 2～2 dB, 模拟实验结果验证了算法的有效性。

利用scala实现的k-means 包含数据集 0 1 22 9 181 5450 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 9 9 1.00 0.00 0.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 239 486 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 19 19 1.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 235 1337 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 29 29 1.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 219 1337 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 39 39 1.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 217 2032 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 49 49 1.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 217 2032 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 59 59 1.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 212 1940 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 1 69 1.00 0.00 1.00 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 159 4087 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 11 79 1.00 0.00 0.09 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 210 151 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 8 89 1.00 0.00 0.12 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 212 786 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 8 99 1.00 0.00 0.12 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 210 624 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 18 18 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 18 109 1.00 0.00 0.06 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 177 1985 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 28 119 1.00 0.00 0.04 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 222 773 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 11 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 38 129 1.00 0.00 0.03 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 256 1169 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 4 139 1.00 0.00 0.25 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 241 259 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 14 149 1.00 0.00 0.07 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 260 1837 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 11 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 24 159 1.00 0.00 0.04 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 241 261 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 34 169 1.00 0.00 0.03 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 257 818 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 12 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 44 179 1.00 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 233 255 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.25 54 189 1.00 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 233 504 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 7 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 64 199 1.00 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 256 1273 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 17 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 74 209 1.00 0.00 0.01 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 234 255 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 84 219 1.00 0.00 0.01 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 241 259 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 12 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 94 229 1.00 0.00 0.01 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 239 968 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 3 239 1.00 0.00 0.33 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 245 1919 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 13 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 13 249 1.00 0.00 0.08 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 248 2129 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 23 23 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 23 255 1.00 0.00 0.04 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 354 1752 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 5 255 1.00 0.00 0.20 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 193 3991 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 1 255 1.00 0.00 1.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 214 14959 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 11 255 1.00 0.00 0.09 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 212 1309 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 10 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.20 21 255 1.00 0.00 0.05 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 215 3670 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 31 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 217 18434 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 41 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 205 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 25 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.12 2 255 1.00 0.00 0.50 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 155 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 13 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.15 12 255 1.00 0.00 0.08 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 202 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 22 255 1.00 0.00 0.05 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 235 6627 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 32 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 259 3917 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 42 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 301 2653 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 52 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 322 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 62 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 370 520 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 72 255 1.00 0.00 0.01 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 370 520 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 82 255 1.00 0.00 0.01 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 172 5884 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 10 255 1.00 0.00 0.10 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 264 16123 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 13 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.23 20 255 1.00 0.00 0.05 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 255 1948 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 14 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.14 30 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 274 19790 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 40 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 313 293 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 3 255 1.00 0.00 0.33 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 145 4466 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 13 255 1.00 0.00 0.08 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 290 460 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 23 255 1.00 0.00 0.04 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 309 17798 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 2 255 1.00 0.00 0.50 0.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 317 2075 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 8 255 1.00 0.00 0.12 0.06 0.00 0.00 0.00 0.00

提出一种基于聚类分析与主成分分析的方法，以解决检测异常飞行、识别未知安全隐患等问题。借助该方法可应用聚类技术对QAR数据进行分析，以检测具有独特数据模式的异常飞行，其中QAR数据是快速存取记录器的简称，是一种用于监控、记录大量飞行参数的飞行数据记录仪。与现有的方法相比，该方法无需预定义标准。

文本挖掘是数据挖掘领域中一个热门的研究方向。在文本挖掘领域中，文本聚类技术有助于缩小数据搜索空间，提高查询精度。作为一种无监督的机器学习方法，文本聚 类技术己经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。可以说，文本聚类的研究具有重要的理论意义和实际使用价值。自组织特征映射神经网络SOM在聚类应用中具有自组织映射、可视化好、计算效率高、聚类效果好等良好特性。因此，本文将SOM神经网络应用到中文文本聚类中，研究其在文本聚类中的有关特性。

本文实例讲述了Python实现的KMeans聚类算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。 关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。 一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有： （1）随机选取 （2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。 （3）使用层次聚类等算法更新出初始聚类中心 我一开始是使用numpy随机产生k个聚类中心 Center = np.random.randn(k,n) 但是发现聚类的

鉴于传统的??-means 聚类算法只限于处理数值型数据, 将??-means 算法扩展到分类型数据域, 提出一种分 类型数据聚类方法. 根据与每个分类属性的每个值相关的数据分布信息, 同时结合数据的纵向与横向分布来评价数 据对象与类之间的差异性, 定义了一种新的距离度量. 该方法能发现同一属性不同值间的内在关系, 并能有效地度量 对象间的差异性. 用UCI 中的数据集对所提算法进行验证, 实验结果表明了该算法具有较好的聚类效果．