《改進的層次K均值聚類算法》是胡偉撰寫的一篇論文。
《改進的層次K均值聚類算法》是胡偉撰寫的一篇論文。論文摘要針對傳統K均值聚類方法採用聚類前隨機選擇聚類個數K而導致的聚類結果不理想的問題,結合空間中的層次結構,提出一種改進的層次K均值聚類算法。該方法通過初步聚類,判斷是...
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均值聚類（k-means clustering）是2018年全國科學技術名詞審定委員會公布的生物物理學名詞。定義 一種動態聚類方法。在原始圖像集合(N個圖像)中隨機選擇k個原始圖像作為k個類，逐個分析剩餘圖像，計算該圖像與k個類之間的距離，將該圖像...
為了發現具有複雜形狀的簇和對超大型數據集進行聚類，需要進一步擴展基於劃分的方法。使用這個基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；層次法 層次法(hierarchical methods)，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，...
得到一種改進的全局K-均值聚類算法.改進後的算法不僅可以避免將噪音點作為下一個簇的最佳初始中心點,而且在不影響聚類效果的基礎上縮短了聚類時間.通過UCI機器學習資料庫數據以及隨機生成的人工模擬數據實驗測試,證明改進的全局K-均值聚類...
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...
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著名的統計分析軟體包中，如SPSS、SAS等。從機器學習的角度講，簇相當於隱藏模式。聚類是搜尋簇的無監督學習過程。與分類不同，無監督學習不依賴預先定義的類或帶類標記的訓練...
《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...
為了發現具有複雜形狀的簇和對超大型數據集進行聚類，需要進一步擴展基於劃分的方法。[1]使用這個基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；層次法 層次法(hierarchical methods)，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解...
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...
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...
9.2.2 等距映射與 MDS 算法及其實現 203 第10章 聚類算法 209 10.1 聚類的基本理論 209 10.1.1 問題定義 209 10.1.2 距離計算 210 10.1.3 性能指標 211 10.2 k 均值算法 213 10.2.1 k 均值算法基本原理 213 10.2...
第2章 方案設計和技術選型：聚類 60 2.1 聚類的基本概念 60 2.2 算法：K均值和層次型聚類 61 2.2.1 K均值聚類 61 2.2.2 層次型聚類 62 2.3 聚類的效果評估 64 2.4 案例實踐 66 2.4.1 使用R進行K均值聚類 ...
9.3層次聚類算法 9.3.1最短距離法 9.3.2重心法 9.4動態聚類算法 9.4.1K均值算法 9.4.2疊代自組織的數據分析算法（ISODATA）9.5模擬退火聚類算法 9.5.1模擬退火的基本概念 9.5.2基於模擬退火思想的改進K均值聚類算法 本...
7.1.5模擬退火算法新解的產生和接受 7.1.6模擬退火算法的基本過程 7.1.7模擬退火算法的參數控制問題 7.2基於模擬退火思想的聚類算法 7.2.1K均值算法的局限性 7.2.2基於模擬退火思想的改進K均值聚類算法 7.2.3幾個重要參數的...
3.2 基於改進K均值的特徵提取 72 3.2.1 K均值及其存在問題 72 3.2.2 改進K均值算法 74 3.2.3 算法複雜度分析 77 3.2.4 特徵提取實驗與分析 78 3.2.5 K值估計分析 84 3.3 基於層次聚類和正交投影散度的特徵提取 85 ...
4．1．4 聚類問題的描述 4．2 簡單聚類方法 4．2．1 順序聚類 4．2．2 最大最小距離聚類 4．3 層次聚類算法 4．4 動態聚類算法 4．4．1 K均值算法理論基礎 4．4．2 K均值算法 4．4．3 K均值算法的改進 4．5 模擬...
第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹了機器學習算法的一些附屬工具。全書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何...
11.2 模擬退火算法的基本原理376 11.3 模擬退火尋優的實現步驟377 11.4 模擬退火的控制參數377 11.5 模擬退火改進K均值聚類法379 11.5.1 K均值算法的局限性379 11.5.2 模擬退火改進K均值聚類380 11.5.3 幾個重要參數的選擇...
三、SI-DARM算法和DSAT算法的實驗對比與分析 第四節 本章小結 第六章 金融時間序列的聚類分析 第一節 聚類方法介紹 一、K均值聚類算法 二、層次聚類算法 三、基於SNN密度的聚類 第二節 基於改進的分層動態時間彎曲技術的聚類 一、...
