典型的K-means算法利用手肘法选择合适的K值在实际项目中应用的较多,但是手肘法获取K值自动性低,以及面对海量数据的处理,效率上也有待提高.提出利用手肘法关系图初始点和末尾点连接的关系直线,求K值范围下直线y值与误差平方和的最大差值的方法,最大差值对应的K值为手肘法的最优肘点,由于手肘法需要多次迭代以及数据集...
基于K-means的手肘法自动获取K值方法研究 吴广建;章剑林;袁丁 【摘要】典型的K-means算法利用手肘法选择合适的K值在实际项目中应用的较多,但是手肘法获取K值自动性低,以及面对海量数据的处理,效率上也有待提高.提出利用手肘法关系图初始点和末尾点连接的关系直线,求K值范围下直线y值与误差平方和的最大差值的方法,最...
简单来说,K-均值聚类就是根据欧几里得距离把n个个案观测值自动聚集为k(k<n)个类别的方法。 K-means聚类算法适用于观测数据较多且为连续变量的情况,适合对个案的聚类。该方法的缺点是需要自行设定分类类别K值。分类类别值对于最后的聚类结果具有较大的影响,仅根据经验随机设定往往缺乏客观科学性。因此本研究选用手肘法...
k-means聚类算法的最优k值可以通过试验确定,最常用的确定方法是“手肘法”。首先计算类簇中的样本到簇中心的残差平方和(sum of the squared errors,sse),这是一个常用的衡量类簇内样本分类质量的指标,如公式8所示: [0065][0066] 式中,p是类簇si中的一个样本,ci是对应的聚类中心。sse的值越小说明类簇中的...
基于K-Means算法的学生成绩聚类分析
研究得出:性别年龄因素与职业院校消费行为存在相关性;校园月均消费金额较低的学生自主学习能力较弱;校园日均消费次数较高的学生更容易产生相关心理问题。职业院校学生校园消费管理行为分析为新形势下学校数字治理和学生未来职业发展提供决策参考...
本发明公开了一种基于dnn及k-means的电力系统网络流量识别方法,包括如下步骤: [0035] 步骤1:在电力系统网络流量数据库中获取实时数据,筛选出所需数据项。 [0036] 步骤2:将数据经过整合和归一化,预处理成适合进行分类的形式。 [0037] 电力网络流量数据库中数据样本的数据项很多,其中有些数据项,比如tcp同步包、客...