k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地 选择k个对象,每个对象初始...
k-means是一种聚类算法,是无监督学习算法。假设有训练数据 ,它将训练数据分为k组,每一组是一个簇,随机选择k个实例作为初始的聚类中心点,对于每一个实例,计算它和这k个聚类中心的距离,然后把它分配到与它距离最近的聚类中心所在的簇中去;计算每个簇中所有实例的平均值,作为新的聚类中心点,以此往复,直至聚类中心...
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SOM则不用,隐藏层中的某些节点可以没有任何输入数据属于它。所以,K-Means受初始化的影响要比较大。 (2)K-means为每个输入数据找到一个最相似的类后,只更新这个类的参数。SOM则会更新临近的节点。所以K-mean受noise data的影响比较大,SOM的准确性可能会比k-means低(因为也更新了临近节点)。 (3) SOM的可视化...
基于K-means算法改进的SOM神经网络调制识别分类器
最通俗讲解K-means和KNN的区别! | KNN (K-Nearest Neighbors)和Kmeans是两种常见的机器学习算法用于不同类型的问题。 以下三个角度分析不同: ☑应用场景 ☑任务类型 ☑算法原理 ☑另外,我还为大家准备了一份PyTorch模型训练实用指南: 这份PyTorch教程从基础知识开始,系统全面地介绍了PyTorch的核心组件,包括张...
基于K—Means聚类算法和神经网络的药物使用模型
2.2 K-means 的聚类过程 130 首先数据的生成同2.1.1,5 个初始聚类种子也随机生成。在初始值附近生成一批以5 个初值分别为中心,呈正态分布的数据 2.2.1 K-means 的聚类过程及分析 运行K-means 算法程序,进行几次聚类,将得到的两种不同的聚类结果示于图2 和图3。 图2 的3 幅子图显示了K-means 的...
基于K—Means聚类算法和神经网络的药物使用模型 基于K—Means聚类算法和神经网络的药物使用模型武燕.柳炳祥 (景德镇陶瓷学院信息工程学院,景德镇333403) 摘要:采用K—Means聚类算法和神经网络算法,对药物的使用进行建模,通过模型可得到不同临床特征病人更适合服用何种药物的建议结果,正确率高达94.7%,实现用药的合理化. ...
通信过程中,获得情报信息的关键步骤是清楚接收到的调制信号的调制方式.随着现代通信技术的高速发展,人工智能广泛应用于调制方式识别领域.提出将自组织特征映射(Self-Organizing feature Map,简称SOM网络)神经网络用于调制制式的识别.用K均值(K-means)聚类算法来寻找每类特征参数的两个聚类中心,并将此聚类中心作为SOM神经...