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基于Hadoop平台的
K-means聚类算法
优化研究.pdf
基于Hadoop平台的
K-means聚类算法
优化研究.pdf
2021-08-20 01:24:02
323KB
聚类
算法
数据结构
参考文献
应用
K-means聚类算法
划分曲面及实验验证.pdf
应用
K-means聚类算法
划分曲面及实验验证.pdf
2021-08-20 01:23:26
994KB
聚类
算法
数据结构
参考文献
K-Means聚类算法
在MapReduce框架下的实现.pdf
K-Means聚类算法
在MapReduce框架下的实现.pdf
2021-08-20 01:23:11
207KB
聚类
算法
数据结构
参考文献
一种改进
K-means聚类算法
的MapReduce并行化实现.pdf
一种改进
K-means聚类算法
的MapReduce并行化实现.pdf
2021-08-20 01:23:08
206KB
聚类
算法
数据结构
参考文献
一种基于改进蜂群的
K-means聚类算法
.pdf
一种基于改进蜂群的
K-means聚类算法
.pdf
2021-08-20 01:22:30
316KB
聚类
算法
数据结构
参考文献
SOM-
K-Means聚类算法
在零售银行客户细分中的应用研究.pdf
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K-Means聚类算法
在零售银行客户细分中的应用研究.pdf
2021-08-19 09:22:07
2.35MB
聚类
算法
数据结构
参考文献
用户群组发现及兴趣用户推荐的改进的
K-Means聚类算法
.pdf
用户群组发现及兴趣用户推荐的改进的
K-Means聚类算法
.pdf
2021-08-19 09:20:59
704KB
聚类
算法
数据结构
参考文献
k-means聚类算法
实现
1.首先,我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量,最好快速地查看一下数据,并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量,在上面的图形中是“X”。 2.每个数据点通过计算点和每个组中心之间的距离进行分类,然后将这个点分类为最接近它的组。 3.基于这些分类点,我们通过取组中所有向量的均值来重新计算组中心。 4.对一组迭代重复这些步骤。你还可以选择随机初始化组中心几次,然后选择那些看起来对它提供了最好结果的来运行
2021-08-18 11:47:49
2KB
matlab
1
K-Means聚类算法
研究及图形演示的实现
K2Means 聚类算法用于将数据分成类, 同一个类中的数据之间具有很高的相似度, 而不同类中的数据高度相异K-Means 聚类算法已在网络入侵检测、计算机图像处理等领域有着广泛的应用。研究了K-Means 聚类算法的原理, 并通过VC ++ 6. 0 实现了K-Means 聚类算法聚类过程的图形演示。
2021-08-18 11:46:47
562KB
K-Means
聚类算法
1
k-means聚类算法
实现matlab.zip
matlab实现k均值聚类算法,以1000个五组随机样本为例,绘制出聚类中心点并分类,可计算出聚类精度和NMI指标结果。
2021-08-11 19:17:02
2KB
k-means
机器学习
matlab
聚类算法
1
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