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模糊C均值
聚类
分割算法,Matlab 程序
模糊C均值
聚类
分割算法,经测试分割效果良好,载入图像数据,直接调用即可
2021-12-21 22:13:35
1KB
模糊C均值
1
sommatlab代码-K-means-Clustering:Matlab中的K均值
聚类
算法
som matlab代码K均值
聚类
Matlab中的K均值
聚类
算法在本节中,目的是在Matlab中使用
聚类
算法,并发现自组织图(SOM)神经网络如何将虹膜花朵拓扑分类成类,从而提供对花朵类型的深入了解和有用的工具进行进一步分析。 自组织图神经网络可以将鸢尾花按拓扑分类成类,从而提供对花朵类型的深入了解以及进一步分析的有用工具。 SOM是(1)竞争性学习人工神经网络(ANN)(2)地图的每个单元都减少相同的输入。 (3)单元竞争选择(4)修改所选节点及其邻居。 文件中包含用于检测人脸的matlab代码。
2021-12-21 20:03:02
2.76MB
系统开源
1
论文研究-基于自适应权重的面板数据
聚类
方法.pdf
论文研究-基于自适应权重的面板数据
聚类
方法.pdf, 基于二维信息的传统
聚类
方法并不适用于处理面板数据, 在考察面板数据多重信息特征的基础上, 基于面板数据的"绝对指标", "增量指标"及"波动指标", 重构了面板数据相似性测度的距离函数和Ward
聚类
算法, 提出了面板数据自适应权重
聚类
方法. 所提供的算法既可退化为传统的绝对量距离
聚类
方法, 亦可对面板数据的未来所属类别进行
聚类
预测. 最后, 实例显示此方法兼具有效性和灵活性.
2021-12-21 15:23:22
963KB
论文研究
1
Customer_Satisfaction_Analysis:基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目,包含数据挖掘和NLP 相关的处理,负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。目的是克服用户打分和评论不一致,实时对在线民宿的满意度评测,包含在线评论采集和情感可视化分析。搭建了百度地图POI查询入口,可以进行自动化的批量查询 POI 信息的功能;构建了基于在线民宿语料的 LDA 自动主题
聚类
模型,利用主题中心词能找出对应的主题属性字典;以用户打分作为标注,然后 litNlp 自带的字符级 TextCNN
Customer_satisfaction_Analysis 结果整合 Demo 演示 基于用户 UGC 的在线民宿满意度挖掘,负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。开发的目的是克服用户打分和评论不一致,实现了在线评论采集和用户满意度分析。 主要功能包括在线原始评论采集、主题
聚类
、评论情感分析与结果可视化展示等四个模块,如下所示。 提取后的民宿地址和在线评论等信息如下。 搭建了百度地图 POI 查询入口,可以进行自动化的批量查询地理信息。 通过高频词可视化展示,归纳出评论主题。 构建了基于在线民宿语料的 LDA 自动化主题
聚类
模型,利用主题中心词能找出对应的主题属性字典,并使用用户打分作为标注,然后通过多种分类模型,选用最优模型对提出的评价主体 进行情感分析,针对主题属性表进行主题提取后的文本进行情感分析,分别得出当前主题对应的情感趋势,横坐标为所有关于主题为“环境”的情感得分,纵坐标为
2021-12-21 11:43:54
4.83MB
sentiment-analysis
nlp-machine-learning
customer-satisfaction-analysis
litnlp
1
ss_08_
聚类
算法大苏打实打实打算.py
ss_08_
聚类
算法大苏打实打实打算.py
2021-12-21 09:03:17
6KB
up
1
spss
聚类
分析
spss
聚类
分析,详细步骤,适用于零基础学习
2021-12-21 00:38:14
2.49MB
spss
聚类分析步骤
1
【004期】SPSS
聚类
分析.doc
用数据文件【004期】SPSS
聚类
分析.sav做实例分析。 为了研究亚洲国家或地区的经济发展和文化教育水平,以便对亚洲国家和地区进行分类研究,进行
聚类
分析。
2021-12-20 23:49:15
523KB
SPSS
1
层次
聚类
hierarchical clustering
层次
聚类
算法描述
2021-12-20 22:19:55
3KB
层次聚类
hierarchical
clustering
1
Mean-Shift-Clustering-em-R:在Iris数据库中应用均值漂移模型(msClustering),使用绘图库以图形方式显示此算法中生成的
聚类
。 与Kmeans(K-means)不同,我们没有定义
聚类
的数量,算法会处理这种分类-源码
R中的均值漂移
聚类
算法 在Iris数据库中应用均值漂移模型(msClustering),使用绘图库以图形方式显示此算法中生成的
聚类
。 与Kmeans(K平均值)不同,我们没有定义
聚类
的数量,该算法处理这种分类。
2021-12-20 20:23:52
2KB
1
浅谈模糊C均值
聚类
算法的并行化研究
摘 要: 使用Intel Parallel Amplifier高性能工具,针对模糊C均值
聚类
算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB(线程构建模块)和OpenMP运行时库函数,对多核平台下的串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计。 并行性主要是指同时性或并发性,并行处理是指对一种相对于串行处理的处理方式,它着重开发计算过程中存在的并发事件。并行性通常划分为作业级、任务级、例行程序或子程序级、循环和迭代级以及语句和指令级。作业级的层次高,并行处理粒度粗。粗粒度开并行性开发主要采用MIMD方式,而细粒度并行性开发则主要采用SI
2021-12-20 17:01:51
234KB
浅谈模糊C均值聚类算法的并行化研究
1
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