1:点的数据(这里并不一定指的是坐标,其实可以说是向量) 2:K,聚类中心的个数(即要把这一堆数据分成几组) 所以,在处理之前,你先要决定将要把这一堆数据分成几组,即聚成几类。但并不是在所有情况下,你都事先就能知道需要把数据聚成几类的。但这也并不意味着使用k-means就不能处理这种情况,下文中会有讲解。 把相应的输入数
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...
基于k-means算法的高维用电数据聚类分析与可视化研究 高维用电数据聚类分析与可视化在能源管理领域应用广泛，通过挖掘用户用电行为特征，帮助电力公司优化资源配置。K-means算法因其简单高效的特点，适合处理海量用电数据，但需结合特定策略解决高维数据难题。用电数据包含多个维度，如电压、电流、功率因数等参数，每个用户...
% 数据qy为211个,48维。 % K-means:[idx,Centers]=kmeans(data,k) % 将数据分为k类,idx为每个数据的类别标号,centers为k个中心的坐标, % PCA: [COEFF SCORE latent]=princomp(X) % 现在已经改名为pca而非princomp % 参数说明: %1)COEFF 是主成分分量,即样本协方差矩阵的特征向量; %2)SCORE主成分,...
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; ...
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...
KMeans聚类的体绘制高维传递函数设计方法
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专利信息由爱企查专利频道提供,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说明: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。其包括利用用户信息采集系统...专利查询请上
起源于 1901 年 Pearson 的主成分分析(PCA),通过对协方差矩阵的特征值分解或 SVD 分解,通过对特征值排序选取相应的特征向量,将高维特征映射到低维上,达到降维的目的。用于数据预处理。 1998 年,降维算法PCA首次与核方法结合,先将数据集通过核函数(Kernel Function)映射到高维空间,然后在高维特征空间中做 PCA。核...
多维偏好分析(Multidimensional Preference Analysis, MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。