K-means聚类算法聚类中心选取K-means算法改进初始中心点为提升数据挖掘中聚类分析的效果,在分析数据挖掘,聚类分析,传统K-means算法的基础上,提出一种改进的K-means算法.首先将整体数据集分为k类,然后设定一个密度参数为?,该密度参数反映数据库中数据所处区域的密度大小,?值与密度大小成正比,通过密度参数优化k个样本...
5、(单选,10 分)聚类分析的描述错误的是( ) A. 基于“物以类聚,人以群分”思想 B. 采用样本间距离度量相似性,将数据分类划分到已有类别 C. k-means 算法适合于非此即彼的聚类分析方法 D. 对于有层级关系的样本,可以采用自底向上的凝聚式层次聚类分析方法 相关知识点: 试题来源: 解析 答案:B ...
聚类分析的描述错误的是()。A.基于“物以类聚,人以群分”思想B.采用样本间距离度量相似性,将数据分类划分到已有类别C.k-means算法适合于非此即彼的聚类分析方法D.
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本次计算过程需要多次迭代,所以使用SPSS统计软件的K-MeansCluster,经过2次迭代,得到如表1结果。由表1可知,平顶山煤矿被划分为四个一级水文地质单元和四个二级水文地质单元。即五矿、九矿、七矿以及十一矿为一个水文地质单元,十二矿、十矿、十三矿以及首山一矿为一个水文地质单元。聚类划分结果与传统方法结果较接近。
[5]张建萍,刘希玉.基于聚类分析的K-means算法研究及应用[J].计 VIP免费下载 下载文档 收藏 分享 赏 0下载提示 1、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。 2、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。 3、成为VIP后,您将拥有八大权益,...
A. 基于“物以类聚,人以群分”思想 B. 采用样本间距离度量相似性,将数据分类划分到已有类别 C. k-means算法适合于非此即彼的聚类分析方法 D. 对于有层级关系的样本,可以采用自底向上的凝聚式层次聚类分析方法 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈...