# kmeans训练,且可视化 聚类=4 y_pre = KMeans(n_clusters=4, random_state=9).fit_predict(X)# 可视化展示 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pre) plt.show()# 用ch_scole查看最后效果 print(calinski_harabaz_score(X, y_pre)) 1. 2. 3. 4. 5. 5924.050613480169 1. 6.3 聚类算...
基于距离的聚类算法是一种比较常见的聚类算法,它通过计算不同数据点之间的距离来判断它们是否应该被分到同一个簇中。这种方法包括以下几个子分类: 1. K-means 算法 K-means 算法是最常用的基于距离的聚类算法之一。它通过不断地调整簇心位置来最小化每个数据点与其所属簇心之间的距离平方和,从而实现对数据集进...
1.基于原型的聚类算法:该类算法通过定义中心或原型来刻画聚类,将数据点分配到距离最近的原型所在的类别中。常见的算法包括K-Means、K-Medoids等。 2.基于分层的聚类算法:该类算法通过逐层合并或分裂聚类来达到聚类的目的。常见的算法包括层次聚类、BIRCH等。 3.基于密度的聚类算法:该类算法通过寻找高密度区域来刻画...
基于改进C-均值聚类算法的空中目标分类 空中目标的正确分类对防空作战效果有着重要的影响.在分析了空中目标类型和目标的表征方法之后,构建了动态聚类中的一种分类算法--改进C-均值算法.该算法改变了以前算法中只用一个聚类中心作为一类的代表的做法,而采用的是类核函数代替类心的方法.类核函数较一个聚类中心更能够表...
在聚类算法中,常见的分类有层次聚类、K均值聚类、密度聚类和谱聚类等。 1.层次聚类 层次聚类是一种自下而上或自上而下的聚类方法,它的基本思想是通过一系列的合并或分裂操作,将数据集中的对象分成一些不同的组。层次聚类分为凝聚型和分裂型两种。 凝聚型层次聚类是从下向上的聚类方法,它首先将每个对象看作一个...
聚类算法选择 根据数据的特点和问题的需求,我们可以选择合适的聚类算法进行客户分层分类。如果我们希望得到不同层次的客户群体,可以选择层次聚类算法。如果我们希望得到固定数量的客户群体,可以选择K均值聚类算法。如果我们希望发现任意形状的客户群体,并且对噪音点具有较好的鲁棒性,可以选择DBSCAN算法。 聚类结果分析 在应用...
摘要 本发明公开了一种基于模糊C均值聚类算法的驾驶员驾驶风格分类方法,首先通过驾驶模拟器采集驾驶员实时驾驶数据,并对实验数据进行初步筛选,剔除无效数据;然后基于模糊C均值类聚算法,进行初步类聚:将反应时间、跟车时距作为输入变量,输出初步驾驶风格;最后在初步类聚的基础上,引入瞬态指标速度波动标准差进行再聚类,将...
[目的]解决二分类任务中因类间数据不平衡导致少数类分类准确度低的问题.[方法]提出一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法(ECFCM),即对多数类样本进行基于FCM聚类的欠采样,将聚类中心样本与全部少数类样本组成平衡数据集;利用基于Bagging的集成学习算法对平衡数据集进行分类.[结果]在4组不平衡数据集...
A. 特征选取 B. 已知类别的样本质量 C. 模式相似性测度 D. 分类准则 相关知识点: 试题来源: 解析 ACD 答案:ACD解析:聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大;不同类对象之间的相似度尽可能地小。聚类分析的算法可以分为划分法(Partitioning Methods)、层次法(Hierarchical Methods)、基于密度的方法(Density...
【目的】解决二分类任务中因类间数据不平衡导致少数类分类准确度低的问题。【方法】提出一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法(ECFCM),即对多数类样本进行基于FCM聚类的欠采样,将聚类中心样本与全部少数类样本组成平衡数据集;利用基于Bagging的集成学习算法对平衡数据集进行分类。【结果】在4组不平...