信息预测k-meansBP神经网络LRFMC【目的/意义】基于机器学习算法对信息进行聚类及预测引起了广泛关注,本文将以航空公司客户信息为对象构建出k-means,BP神经网络模型,对航空用户进行聚类及预测,实现用户的精准营销.【方法/过程】首先,对航空公司的客户信息进行预处理,并根据信息聚类和信息预测理论,构建出k-means客户聚类...
利用K-means聚类算法对各样本数据进行聚类,选取能源消费结构相似的3个样本点,并将样本点对应的下一时间点的天然气需求量作为数据样本的新特征;同时,将灰色理论预测输出结果作为BP神经网络的输入样本,基于新的样本数据特征与BP神经网络构建组合预测模型.【结果】基于K-means聚类+灰色理论+BP神经网络的预测方法有效利用了...
基于遗传算法的k-means聚类挖掘算法的研究摘 要数据挖掘是随着信息技术不断发展而形成的一门新学科,是信息处理和数据库技术领域的一个新兴的研究热点。数据挖掘的任务是从海量数据中发现隐含的有用知识,为科学决策提供支持。聚类分析是数据挖掘的一个非常重要的研究分支。聚类是一种无监督的分类方法,目标是在没有任何...
基于Kmeans聚类融合算法及在移动客户细分中的探究 系统标签: 算法聚类细分移动kmeans客户 工程硕士学位论文 第一章绪论 第一章绪论 本章简要介绍了数据挖掘的产生和发展过程,通过定义数据挖掘基本概念, 揭示本文项目的研究意义,同时重点介绍聚类分析的研究状况,描述其研究意义、 优势和未来研究方向,并着重分析了数据挖掘...
深度学习与神经网络 Introduction to Deep Learning and Neural Networks 主流深度学习框架介绍 Tensorflow, Pytorch and Their Applications 学术研讨1:教授与各组学生探讨并评估个性化研究课题可行性,帮助学生明晰后续科研思路 Final Project P...
一种改进K-means聚类算法与新的聚类有效性指标研究 聚类分析是一种无监督的机器学习技术,是从无标记数据集中获取信息和知识的重要手段,目前已经被广泛应用于客户推荐,模式分割,视频图像处理等领域.作为一种基于划分的聚类算法,由于具有适用范围广泛和算法伸缩性强等优点,K-means算法被广泛应用于聚类分析领... 高新 -...
K-means 聚类方法语义明确、结构简单、计算速度快，是图像分割技术中最常用的聚类算法。随着研究的深入，国内外学者在基于K-means 聚类法图像分割方面做了大量研究，并取得了丰富的研究成果。KEEGAN 等人提出了一种基于多通道的图像分割方法，允许用户结合自己的信息通道，利用逻辑框架定义多目标函数来实现图像分割[3]。...
K-means聚类算法是一种广泛应用于模式识别和机器学习领域的无监督学习算法。该算法由J.E.Lafferty于1967年首次提出,自那时以来,它已经被广泛地应用于各种领域,包括计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等。在文本分类中,K-means聚类算法也展现出了其强大的潜力。本文将详细介绍K-means聚类算法的基本原理、实现步骤以及...
图神经网络:这一先进技术能够有效分析社交网络的图结构数据,从而提高对用户隐私的威胁。 多模态信息融合技术:通过融合用户在不同平台的行为数据,攻击者能对复杂的多元异构数据进行有针对性的分析。 机器学习在数据分析中的应用:这可能成为攻击者利用社交网络数据进行隐私攻击的工具。
基于改进K-means算法的文本文档主题聚类分析 热度: 智能投资:方法与策略 课件 第9、10章 K均值聚类算法选股模型、 Apriori股票关联分析模型 热度: 基于K均值聚类算法的能源企业关键用户识别分析方法 热度: 相关推荐 第一章绪论 ,,,国内外的研究现状 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域,是将人工智能...