基于KMeans聚类算法的智能化站点设计与实现 河南科技大学 硕士学位论文 基于K-Means聚类算法的智能化站点设计与实现 姓名:高利军 申请学位级别:硕士 专业:计算机应用技术 指导教师:王辉 @
k-means算法作为一种聚类方法,其核心目标是最小化簇内平方和。该算法首先根据输入数据计算中心点,然后将数据点分配至距离中心点最近的簇。接着,根据分配后的数据点重新计算中心点,并重复上述过程,直至满足停止条件。 具体来说,k-means算法包括以下几个步骤: 初始化:随机选择k个数据点作为初始中心点。 分配:计算每...
基于KMeans聚类算法的智能化站点设计与实现 河南科技大学 硕士学位论文 基于K-Means聚类算法的智能化站点设计与实现 姓名:高利军 申请学位级别:硕士 专业:计算机应用技术 指导教师:王辉 @
传统的K-means算法对于孤立点数据是非常敏感的,少量的该类数据就能对聚类结果产生很大影响。该文提出了一种改进的K-means算法来消弱这种敏感性。算法基于孤立点检测LO... 尹敏杰,东春昭 - 《电脑知识与技术:学术交流》 被引量: 5发表: 2010年 一种改进的K-means聚类算法与孤立点检测研究 传统的K-means算法对...
K-Means聚类算法原理K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为k个不同的聚类群组。其原理基于最小化数据点与各自聚类中心的平方距离的思想。具体步骤如下:初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。分配数据点到最近的聚类中心:计算每个数据点与k个聚类中心之间的距离,并将数据点分配给距离...
K-means聚类邻近区域约束在K-means聚类算法中容易受到初始划分,离群点和噪声点等因素干扰,进而导致图像分割结果差异较大.为有效地解决这些问题,提高图像分割的鲁棒性,本文提出一种改进的K-means聚类自然图像分割算法.算法借助最大最小距离准则来确定初始聚类,用邻近区域约束来处理图像局部空间的关联性.该算法在真实数据...
K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为k个不同的聚类群组。其原理基于最小化数据点与各自聚类中心的平方距离的思想。具体步骤如下: 初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。 分配数据点到最近的聚类中心:计算每个数据点与k个聚类中心之间的距离,并将数据点分配给距离最近的聚类中心所...
图像分割K-MEANS算法麻雀搜索算法信息化时代,图像分割技术在医学,国土及交通等诸多领域得到广泛应用.K-means算法具有简单易实现的特点,是常用的图像分割算法,但它存在对初始值选取敏感等缺点.麻雀搜索算法是新提出一种群体智能算法,该算法在搜索进度,收敛速度和稳定性等方面性能优越.该文章利用麻雀搜索算法优化传统K-mean...