核K-均值(Kernel K-means)是一种扩展版本的K-means算法,它使用核技巧(kernel trick)将数据映射到高维空间,在这个高维空间中执行聚类。 这种映射允许线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分,从而提高聚类的效果。 Kernel K-means的核心在于它不需要显式地知道映射后的数据点,而是利用核函数来计算数据点在高维空...
多核聚类算法(Multiple Kernel k-Means Clustering, MKKM)是一种结合了多核学习和k-means聚类方法的高级聚类技术。 在传统的k-means中,聚类是基于单一的距离度量进行的,而MKKM利用多个核函数来捕捉数据的不同视图或特性,从而在多个特征空间中进行聚类,以期获得更准确的聚类结果。 MKKM 的基本思想 MKKM 的...
核K-均值聚类就是讨论映射数据集 在 空间中的聚类情况,设在 空间中。把数据集分为 类, 为第 类的均值, 。 即考虑下面模型: 。 问题1: 怎么训练上述模型。由于 普通情况下是解不出来的。 方法: 初始化 , 。 ,当中 ,令 , 。 E步:求 ,
专利摘要显示，本发明属于核电机组智慧运行技术领域，具体涉及一种基于多步K‑means聚类的核电机组运行工况划分及寻优方法。包括如下步骤：步骤1：挖掘历史运行数据中的最优工况，输出此工况下系统中的关键参数；步骤2：判断边界扰动变量的相似性；步骤3：获取机组运行历史数据，并对异常值进行剔除；步骤4：进行稳态工况...
论文题目:Kernel k-means, Spectral Clustering and Normalized Cuts Summary 论文总结了传统的核k-means方法和谱聚类的方法,这两种方法看似是不相关的,但其实通过一定的公式推导和理论的证明,可以得到核k-means的方法也可以表达成为谱聚类那样的最大化迹的形式。 Problem Statement 线性的k-means只能解决线性空间......
摘要:提出了使用核空间K—means聚类算法从训练集中抽取特征边界支持向量集,在边界集上构造支持 向量机的半定规划问题,由于边界集的规模比原始训练集要小,降低了半定规划支持向量机的规模,达到 优化向量机的目的.在UCI数据集上的实验结果表明:所提优化方法在求解多核半定规划向量机时,比原 ...
摘要:针对基于核的多视图聚类算法(kernel based multi-view clustering method, MVKKM)在处理大规模数据集时运行时间长的缺点,引入增量聚类模型的概念,将MVKKM算法与增量聚类模型相结合,提出基于核K-means的多视图增量聚类算法(incremental multi-view clustering algorithm based on kernelK-means, IMVCKM)。通过将...
用核K-means聚类和半定规划SVM实现垃圾标签检测
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据点分成K个簇,使得每个簇内的点尽可能相似,而簇间的点尽可能不同。 K-means聚类算法原理 初始化: 随机选择K个数据点作为初始的簇中心(centroids)。 分配步骤: 对于每个数据点,计算它与每个簇中心的距离(常用欧氏距离)。 将数据点分配到距离它最近的簇中心...
针对K‑Means聚类算法利用均值更新聚类中心,导致聚类结果受样本分布影响的问题,提出了神经正切核K‑Means聚类算法(NTKKM)。首先通过神经正切核(NTK)将输入空间的数据映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中进行K‑Means聚类,并采用兼顾簇间与簇内距离的方法更新聚类中心,最后得到聚类结果。在car和breast‑tissue...