AP(Affinity Propagation)近邻传播聚类算法是一种基于数据点之间的相似度矩阵来进行聚类的算法。该算法不需要事先设定聚类簇的个数,而是通过在数据点之间传播消息来确定最终的簇中心。 在AP聚类算法中,每个数据点都被认为是潜在的簇中心,然后数据点之间的相似度信息被用来更新数据点之间的消息传递。经过多次迭代,最终确...
第一个聚类中心从X中随机地选择,然后从剩余的数据点随机地选择每个后续的聚类中心,其概率与距离最近的现有聚类中心的距离成比例。 'sample' - 随机从X中选择K个观测值. 'uniform' - 从X的分布范围内随机均匀地选择K个点。对于hamming距离无效。 'cluster' - 对X的随机10%子样本执行初步聚类阶段。此初步阶段本...
特征选择是从原始数据特征集合中选择最优特征子集的过程.特征选择通过去除冗余和与问题不相关的特征项以提高信息处理的精度和准确度.本文提出了一种基于近邻传播(AP)聚类和支持向量机(SVM)敏感度分析的混合型特征选择算法.AP聚类通过减少特征项间的相似性以提高特征子集中特征的代表性;SVM敏感度分析用来选取与输出分类...
K-means算法的整个流程:首先从聚类对象中随机选出K个对象作为类簇的质心(当然了,初始参数的K代表聚类结果的类簇数),对剩余的每个对象,根据它们分别到这个K个质心的距离,将它们指定到最相似的簇(因为K-means是利用距离来量化相似度的,所以我们这里可以理解为是“将它们指定到离最近最近距离的质心所属类簇”)。然...
为能获取可以准确描述船舶运行状态的故障数据,提出海量船舶故障数据挖掘的模糊运算聚类算法.使用局部切空间排列算法从船舶运行数据提取船舶故障征兆变量,利用离散化算法完成离散化处理运用模糊运算聚类算法挖掘与各故障征兆变量离散化结果相匹配的船舶故障数据.实验结果表明,该方法具有较优良的船舶故障征兆变量降维效果,海量船舶...