模糊C均值聚类算法是一个简单的迭代过程。在批处理方式运行时,FCM用下列步骤确定聚类中心ci和隶属矩阵U[1]:…用值在0,1间的随机数初始化隶属矩阵U,计算c个聚类中心,计算价值函数。如果它小于某个确定的阀值,或它相对上次价值函数值的改变量小于某个阀值,则算法停止。 实验中我们使用的是iris数据集,这个数据集…...
本发明涉及一种基于模糊C均值的分布式集成聚类分析方法,属于机器学习,大数据分析技术领域.本发明根据模糊C均值理论,针对传统聚类分析方法在处理大规模数集时所面临的瓶颈因素,在MapReduce分布式计算模型下,先通过对数据的分布进行随机分块,然后提取每块数据的聚类中心,并对每块数据的聚类中心进行集成融合,最终完成大规模数据...
基于模糊C均值聚类方法的长江流域主要城市水质分析
专利摘要显示，一种基于核主成分分析与改进半监督模糊 C 均值聚类的变压器状态评估方法，根据拟评价的变压器状态评价监测指标，将变压器的历史监测数据生成多维参考向量；通过核主成分分析通过核函数将多维参考向量映射到高维空间进行降维；降低数据维度、完成特征抽取，确定变压器状态评价监测主成分指标；对变压器状态评价监测...
由于模糊c均值聚类算法聚类过程中依赖于初始聚类中心,初始聚类中心的合理选取将会减少计算过程的迭代步骤,使算法简单化。针对通常初始聚类中心随机选取的方式,本文提出一种利用点密度选取初始聚类中心的方法,由原来的随机选取转变为有目的的选取。通过对算法的聚类效果进行对比实验和分析,改进后的模糊c均值聚类算法简化了...
中国长江电力申请基于核主成分分析与改进半监督模糊C均值聚类的变压器状态评估方法专利,能够客观、准确、高效地进行变压器状态评估 |快报 返回搜狐,查看更多 平台声明:该文观点仅代表作者本人,搜狐号系信息发布平台,搜狐仅提供信息存储空间服务。
百度试题 题目下列哪些是聚类分析方法? A.系统聚类法B.模糊聚类法C.K均值聚类法D.分解法E.加入法 K均值聚类法; 分解法; 加入法】相关知识点: 试题来源: 解析 AB 反馈 收藏
1融合数据增强与卷积神经网络的侧信道分析方法优化研究 2引入多层感知机和模糊C均值聚类的侧信道能量攻击研究 3基于长短期神经网络的电力transformer故障诊断研究 方向:只要是计算机,人工智能大类就可以了 结合 高阶复杂网络及其应用 1-基于模糊认知图结合智能进化算法的高阶复杂系统建模方法研究 ...
模糊聚类图形技术等值线图针对传统的利用极点等密度图和玫瑰图的结构面分组方法主观性强和聚类分析方法不够直观的缺点,建议利用模糊C均值( FCM)聚类的隶属度的结果,结合图形技术绘制隶属度等值线图来进行结构面分组.隶属度等值线图充分利用了模糊C均值聚类中隶属度的信息,展现每个聚类的隶属度的空间分布规律,并且可以...
本发明公开了一种基于C-均值模糊聚类分析的区域信号协调控制的子区动态划分方法,首先从交叉口距离,信号控制周期,交通流连续性和离散性指标等四个方面构建控制子区划分指标体系;然后分两层进行控制子区的划分,第一层对子区交叉口进行初选,排除周期差距大,相距远的交叉口;第二层是基于C-均值模糊聚类分析进行的,计算...