在K-means++聚类算法的基础上采用2层分裂的层次嵌套法,构建光伏电站多场景数据库。利用多种模型之间的优势互补,充分训练网络模型,在鹈鹕优化算法的基础上引入佳点集策略、自适应权重系数和正余弦策略提高模型的预测精度。通过与LSTM、BILSTM...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
1. 项目说明 本数据集是生成式模拟数据,本项目通过可视化分析对数据进行初步探索,再通过时间序列针对店铺的销售额进行分析,对时序图进行分解,发现数据存在季节性,并且通过auto_arima自动选择参数建立了SARIMA模型,对未来7天的销售额进行预测,并利用聚类分析将消费者分为不同的群体,再建立RFM模型,将消费者进一步划分为不...
摘要:基于K-means算法思想改进蚁群聚类算法聚类规则,提出一种新的K-means蚁群聚类算法,并通过实验验证其聚类效果;引入具有全局最优性的支持向量机SVM,取各类中心附近适当数据训练支持向量机,然后利用已获模型对整个数据集进行重新分类,进一步优化聚类结果,使聚类结果达到全局最优。UCI数据集实验结果表明,新的算法可以明显...
k-means算法是根据参数k将n个数据集划分为k-means(k聚类),最终使各个聚类的数据点到聚类中心的距离的平方和达到最小的方法。 k-means算法的具体步骤如下:(1)任意选k个点作为初始聚类的中心或者均值;(2)计算其他数据点到聚类中心的距离;(3)按最近距离原则将数据点分配到最近的中心;(4)利用均值算法计算新的聚...
二、划分聚类法k-means 基于划分的方法(Partition-based methods):其原理简单来说就是,想象你有一堆散点需要聚类,想要的聚类效果就是“类内的点都足够近,类间的点都足够远”。首先你要确定这堆散点最后聚成几类,然后挑选几个点作为初始中心点,再然后依据预先定好的启发式算法(heuristicalgorithms)给数据点做迭代...
K-means聚类算法成绩分析为了研究中学混合式教学的效果,使用Python语言对K-means算法模型进行实现及改进,并在此基础上建立了成绩分析的基本模型.首先对Iris数据集的相关属性进行分析,进而发现不同类的属性差别,其后将这种差别用名为"权值"的量体现出来,并将权值加入了聚类计算过程,实现了K-means算法的改进.接着以Iris...
k-means算法: 第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心。 第二步:逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚类中心中...
K平均算法是一种无监督的机器学校算法。K-平均聚类与K-邻近之间没有任何关系。K-Means的核心思想是人以类聚;而KNN的核心思想是少数服从多数。 6.2.1 应用实例:新闻聚类 对新闻聚类,目的是尽可能使相同类别的新闻聚合在一个聚类中,一边网民浏览。 6.2.2 逻辑流程 ...
基于K-means聚类算法的大学新生宿舍分配问题一以兰州大学为例.doc,基于K-means聚类算法的大学新生宿舍分配问题一以兰州大学为例 摘要 论文主要从四个方面来说明,分别是项目的背景,项目的实施过程,项目的成果,以及项目的创新点。 项目的背景主要介绍了开始这个项目的缘由