《一種改進的全局K-均值聚類算法》是謝娟英,蔣帥等撰寫的一篇論文。
《一種改進的全局K-均值聚類算法》是謝娟英,蔣帥等撰寫的一篇論文。論文摘要將快速K中心點聚類算法確定初始中心點的思想套用於全局K-均值聚類算法,對其選取下一個簇的最佳初始中心的方法進行改進,提出選取下一個簇的最佳初始中心...
k均值聚類算法（k-means clustering algorithm）是一種疊代求解的聚類分析算法，其步驟是，預將數據分為K組，則隨機選取K個對象作為初始的聚類中心，然後計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離，把每個對象分配給距離它最近的聚類中心。
K-means算法以誤差平方和作為聚類準則函式,難以成功劃分大小不一、密度不均的類。為此,本文提出了一種改進的K-means算法,首先通過增加初始聚類中心選在小的類、疏的類的機率最佳化初始聚類中心的選取;其次在將數據對象分配給聚類中心時,採用...
k平均聚類發明於1956年，是一個聚類算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k 簡介 k -平均算法（英文：k-means clustering）源於信號處理中的一種向量量化方法，現在則更多地作為一種聚類分析方法流行於數據挖掘領域。k-平均聚類...
為了達到全局最優，基於劃分的聚類可能需要窮舉所有可能的劃分，計算量極大。實際上，大多數套用都採用了流行的啟發式方法，如k-均值和k-中心算法，漸近的提高聚類質量，逼近局部最優解。這些啟發式聚類方法很適合發現中小規模的資料庫中...
k-均值算法是數據聚類的核心算法，是**入選數據挖掘領域的十大算法的聚類算法。在實際系統中使用的聚類算法基本就是k-均值算法。本書是第一部專門討論k-均值算法的著作，對k-均值算法的理論和方法、各類衍生算法、各種改進方法進行全面而...
《基於改進的K-means聚類算法的汽車市場競爭情報分析》是馬廷博、劉太安等撰寫的一篇論文。摘要 套用AHP(analytic hierarchy process)和EWM(entropy weight method),對中國A級轎車市場數據進行了分析量化處理,設計了競爭威脅數據指標,基於改進的...
(1)K-Means算法：又叫K均值算法，這是目前最著名、使用最廣泛的聚類算法。在給定一個數據集和需要劃分的數目k後，該算法可以根據某個距離函式反覆把數據劃分到k個簇中，直到收斂為止。K-Means算法用簇中對象的平均值來表示劃分的每個...
為了達到全局最優，基於劃分的聚類可能需要窮舉所有可能的劃分，計算量極大。實際上，大多數套用都採用了流行的啟發式方法，如k-均值和k-中心算法，漸近的提高聚類質量，逼近局部最優解。這些啟發式聚類方法很適合發現中小規模的資料庫中...
從統計學的觀點看，聚類分析是通過數據建模簡化數據的一種方法。傳統的統計聚類分析方法包括系統聚類法、分解法、加入法、動態聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。採用k-均值、k-中心點等算法的聚類分析工具已被加入到許多...
16) until 當前均值向量均未更新 輸出：簇劃分 學習向量化 與 k 均值類似，“學習向量量化”（Learning Vector Quantization，簡稱LVQ） 也是試圖找到一組原型向量來刻畫聚類結構，但與一般聚類算法不同的是，LVQ假設數據樣本帶有類別標記，...
利用K-means聚類算法對目標候選框的個數和寬高比維度進行聚類分析。用改進的YOLO V3算法和原YOLO V3算法在VEDAI數據集上進行對比實驗,結果表明改進後的YOLO V3算法能有效檢測小目標,對小目標的召回率和檢測的平均準確率均值都有明顯的...
聚類的合併過程反覆進行直到所有的對象最終合併形成一個簇。在聚類中，用戶能定義希望得到的簇數目作為一個結束條件。算法描述 輸入:包含n個對象的資料庫，終止條件簇的數目k 輸出:k個簇，達到終止條件規定簇數目 (1)將每個對象當成一個...
聚類中心 聚類中心（cluster center）是2011年經全國科學技術名詞審定委員會審定發布的語言學名詞。定義 在聚類分析中的一個特殊樣本。用來代表某一類，其他樣本通過與它計算距離來決定是否屬於該類。出處 《語言學名詞》
Kennedy還基於K均值聚類算法提出混合空間鄰域和環形拓撲方法的另一個局部PSO算法版本，稱為社會趨同法，不用每個微粒的經驗而是用它所屬空間聚類的共同經驗來更新自己。Engelbrecht研究了基本的PSO算法定位並維持多個最優點的能力，發現全局鄰域...
算法的第一步就是聚類中心的分配，在這一步中我們要把每一個點劃分給各自所屬的聚類中心，這個聚類簇的劃分步驟實際上就是在 對代價函式進行最小化。隨機初始化 如何初始化K均值聚類的方法將引導我們討論如何避開局部最優來構建K均值...
5]提出了一種隱馬爾可夫隨機場(HMRF),這 種模型是一種距離與約束條件相結合的半監督聚類分析方法,利用它可以解決圖像分割問題,對於每一階模型的圖像分割,該算法充分利用了相鄰模型之間 的相關信息,該算法克服了均值場算法對初始化條件...
（1）提出了一種加權的多視圖k均值聚類策略，即在k均值聚類方法中引入了L2,1範數，從而減弱異常數據點對k-均值算法帶來的負面影響，得到更加魯棒的效果。（2）針對多視圖加權策略不能同時有效利用多視圖聚類特點和相應單視圖聚類特點的...
ISODATA算法是在k-均值算法的基礎上，增加對聚類結果的“合併”和“分裂”兩個操作，並設定算法運行控制參數的一種聚類算法。疊代次數會影響最終結果，疊代參數選擇很重要。算法簡介 全稱：Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques ...
第10章 利用K-均值聚類算法對未標註數據分組 184 10.1 K-均值聚類算法 185 10.2 使用後處理來提高聚類性能 189 10.3 二分K-均值算法 190 10.4 示例：對地圖上的點進行聚類 193 10.4.1 Yahoo! PlaceFinder ...
後，基於高校思想政治教育數據挖掘的方法，嘗試構建了基於改進k-均值聚類算法的思想政治教育管理平台。 圖書目錄 第一章社會主義核心價值觀的研究與發展 第一節社會主義與價值 第二節社會主義價值研究概覽 本章小結 第二章我國高校思想政治...
2.4 K-均值聚類 2.4.1 K-均值聚類算法簡介 2.4.2算法原理 2.4.3K均值算法的一般步驟 2.4.4 K-均值聚類實例 2.5本章小結 習題 第3章 貝葉斯分類 3.1 貝葉斯準則 3.1基於最小錯誤率的貝葉斯準則 3.2基於最小風險的...
