kmeans.setSeed(10);// 设置随机种子以获得可重复的结果kmeans.buildClusterer(dataset);// 使用K-means++初始化质心并构建聚类器 优化算法性能:在处理高维数据时,可以考虑使用并行计算(如Java的多线程或Spark)来加速算法运行。此外,还可以尝试使用其他聚类算法(如DBSCAN、谱聚类等)来处理高维数据。 总之,处理高维...
k-means是一种聚类算法,这种算法是依赖于点的邻域来决定哪些点应该分在一个组中。当一堆点都靠的比较近,那这堆点应该是分到同一组。使用k-means,可以找到每一组的中心点。当然,聚类算法并不局限于2维的点,也可以对高维的空间(3维,4维,等等)的点进行聚类,任意高维的空间都可以。 上图中的彩色部分是一些二...
MSCA 将 K-means 算法应用于三个阶段的数据处理。在不同的能量-动量窗口中,实空间的 K-means 聚类结果被视为第二轮动量空间 K-means 聚类的输入。通过这种方式,可以捕获到在实空间表现出不均匀的能量-动量窗口,从而准确区分具有细微差异的单/多层以及不同衬底的 MoS2,如图 4 所示。 图4 :多阶段聚类算法(MSCA...
聚类可以用于降维和矢量量化(vectorquantization),可以将高维特征压缩到一列当中,常常用于图像,声音,视频等非结构化数据,可以大幅度压缩数据量。核心是将数据分为多个组,探索每个组的数据是否有联系。 KMeans的工作原理 簇与质心 KMeans将数据划分称若干个无交集的簇,每个簇就是一个一组聚集在一起的数据集,在一个...
分类号TP391密级公开UDC61.3学位论文编号D-10617-308-0004047重庆邮电大学硕士学位论文中文题目于基于K-means算法的高维用电数据聚类分析与可视化研究英文题目ResearchonClusteringAnalysisandVisualizationBasedonK-meansAlgorithminHigh-dimensionalPowerData学学号S17040
1.一种基于数据高维化和K-means聚类的居民用电峰谷平时段划分方法,其特征在于:所述的基于数据高维化和K-means聚类的居民用电峰谷平时段划分方法包括按顺序执行的下列步骤: 步骤1)利用用户信息采集系统收集居民的日用电信息数据,得到统计时间周期内每日每小时的居民负荷值; 步骤2)利用步骤1)获取的居民负荷值,通过数据...
Kmeans + Mean Shift组合- 好一点(对于 k=1024 --> ~13h),但仍然很慢。 Kmcuda库 - 不支持稀疏矩阵表示。需要约 3TB RAM 才能将该数据集表示为内存中的密集矩阵。 Tensorflow (tf.contrib.factorization.python.ops.KmeansClustering()) - 今天才开始调查,但要么我做错了什么,要么我不知道如何烹饪它。在我...
使用matlab完成高维数据的聚类与可视化 [idx,Centers]=kmeans(qy,3) [COEFF,SCORE,latent] = pca(qy); SCORE = SCORE(:,1:30); mappedX = tsne(SCORE,'Algorithm','exact','NumDimensions',3); c=zeros(211,3); for i =1:211c(i,idx(i)) =1; ...
现有聚类算法面向高维稀疏数据时多数未考虑类簇可重叠和离群点的存在,导致聚类效果不理想。为此,提出一种可重叠子空间K- Means聚类算法。设计类簇子空间计算策略,在聚类过程中动态更新每个类簇的属性子空间并定义合理的约東函数指导聚类过程,从而实现类簇的可重叠性与离群点的控制。在此基础上定义合理的目标函数对传...
程序支持KMeans/KMedoids聚类,支持12种距离; 首先基于AP优化随机选取一组聚类样本作为中心点集; 每个中心点通过KMeans/KMedoids聚类得到一个簇; 计算各样本点到各个中心点的距离(如动态时间规整DTW距离),将样本点放入距离中心点最短的那个簇中; 计算各簇中,距簇内各样本点距离的绝度误差最小的点,作为新的中心点...