《一種改進的k-means初始聚類中心選取算法》是王強、蔣正峰等撰寫的一篇論文。
《一種改進的k-means初始聚類中心選取算法》是王強、蔣正峰等撰寫的一篇論文。論文摘要 在傳統的k-means聚類算法中,聚類結果會隨著初始聚類中心點的不同而波動,針對這個缺點,提出一種最佳化初始聚類中心的算法。該算法通過計算每個數據對象...
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,...
《基於改進的K-means聚類的多區域物流中心選址算法》是魯玲嵐,秦江濤撰寫的一篇論文。論文摘要 針對當前多區域物流中心選址需建立配送中心個數不定、位置、覆蓋範圍不明的問題,本文提出了一種改進的k-means聚類算法,以城市經濟引力模型為...
《基於核函式的改進k-means文本聚類》是張國鋒,吳國文撰寫的一篇論文。論文摘要 通過對傳統k-means算法優缺點的研究分析,提出一種改進的k-means聚類算法。隨機初始化k/2個簇心,劃分最大的簇並刪除空簇,在更新簇心的同時判斷簇心位置...
（2）每一個數據紀錄屬於且僅屬於一個分組（注意：這個要求在某些模糊聚類算法中可以放寬）；對於給定的K，算法首先給出一個初始的分組方法，以後通過反覆疊代的方法改變分組，使得每一次改進之後的分組方案都較前一次好，而所謂好的標準...
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。
提出一種基於減聚類、K-means算法及改進的粒子群最佳化(PSO)算法的徑向基函式(RBF)神經網路混合學習算法.該算法首先使用減聚類確定隱層節點數和K-means初始聚類中心;然後通過K-means算法求取RBF網路所有參數,作為PSO的初始粒子群;為了提高...
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K-means聚類算法對該市場進行了社會網路分析;通過品牌間競爭矩陣構建了中間中心度...
一般聚類個數在4－6類，不易太多，或太少；統計量 群重心 群中心 群間距離 分層步驟 定義問題與選擇分類變數 聚類方法 確定群組數目 聚類結果評估 結果的描述、解釋 K-means 屬於非層次聚類法的一種 （1）執行過程 初始化：選擇（...
2 k-均值算法 2.1 從聚類到SSE最小化問題 2.2 Lloyd算法 2.3 複雜度分析 2.4 測度方法 2.5 初始化問題 2.5.1 k值選取 2.5.2 初始簇中心點選取 2.6 k-均值的典型改進 2.6.1 X-means 2.6.2 G-means 2.7 k...
[6]楊傑,馬燕,張相芬,李順寶,王玉善.改進初始聚類中心選取的K-means聚類軟體V1.0. 軟體登記號:2016SR200683, 2016-09-01.[7]白如帆,馬燕,李順寶,張相芬,張玉萍,徐曉鐘.物流配送中的最優路徑規劃軟體【簡稱：物流配送規劃軟體】V...
時間因子可加入到雷射引信目標散射回波混沌粒子群最佳化算法中,在算法後期與 K-means 算法進行有效的結合,實驗結果表明該算法能充分利用混沌粒子群算法的全局搜尋能力,並有效改善 K-means 算法依賴初始聚類中心的問題,算法精度得到很大程度提高...
