1、聚类: “类”指的是具有相似性的集合,聚类是指将数据集划分为若干类,使得各个类之内的数据最为相似,而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。聚类分析就是以相似性为基础,在一个聚类中的模式之间比不在同一个聚类中的模式之间具有更多的相似性。对数据集进行聚类划分,属于无监督学习。 2、K-Means: K-Mea...
百度试题 结果1 题目聚类的主要方法有()。 A. 间隔聚类 B. 层次聚类 C. 密度聚类 D. 划分聚类 相关知识点: 试题来源: 解析 BCD 反馈 收藏
最大程度保存原始数据分布特点,保证聚类结果的有效性。 (2)利用权值寻找连通分量法,确定初始化聚类中心 类别中的数据在一定范围内是密集的,即相应的网格数据之间连通,并且相应的密度权值从最高密度中心向外递减,密度权值最大的网格肯定包含于某一类别。步骤如下: ①找到权值最大的网格,递归寻找所有与之连通的网格。
C均值聚类(更常用的叫法是K均值算法,K-means clustering)是经典的非监督数据处理方法。实验目的在于加深学生对C均值聚类原理的理解、掌握的算法的实现过程,体会其在模式识别中的作用。 1实验原理 设定C个类别并选取C个初始聚类中心,按最小距离原则将各样本分配到C类中的某一类;之后不断地计算各类中心并调整各样本...
摘要:FCM算法作为基于目标函数的模糊聚类算法中最经典的算法之一,在实际应用中得到了深入的研究,但FCM算法需要人为给定分类数C,因此破坏了聚类的无监督性。针对FCM算法的不足,提出了利用密度指标确定初始聚类数目上限Cmax,并且对有效性指标进行了改进,计算对于(1,Cmax]中的每一个c对应的有效性函数值,根据有效性评判...
对图像进行聚类是一个使用像素的亮度值(BV)和通过其统计关系的相似性对图像中的每个像素进行标记的过程。使用这些标签,对图像的理解变得更加容易。聚类算法主要有五类:分区算法、层次算法、基于密度的算法、基于网格的算法和基于模型的算法(Rokach和Maimon,2005)。最常用的聚类算法类型之一是分区算法,它可以分为两个主...
常用划分(分类)方法的聚类算法有( ) A. K-均值聚类(K-MeanS) B. K•中心点聚类(K-MedoidS) C. 密度聚类(DenSit-basedSpatia1C1usteringofApp1icationwithNoisezDBSCAN) D. 聚类高维空间算法(OJOUE) 相关知识点: 试题来源: 解析 AB 反馈 收藏 ...
针对传统模糊C-均值聚类算法(FCM算法)初始聚类中心选择的随机性和距离向量公式应用的局限性,提出一种基于密度和马氏距离优化的模糊C-均值聚类算法(Fuzzy C-Means Based on Mahalanobis and Density,FCMBMD算法)。该算法通过计算样本点的密度来确定初始聚类中心,避免了初始聚类中心随机选取而产生的聚类结果的不稳定;采用...
【单选题】聚类分析中下列哪种聚类法也叫做快速聚类法()A. 系统聚类 B. kmeans 聚类 C. FCM 聚类 D. 密度聚类
基于密度函数加权的模糊C均值聚类算法研究