聚类算法适合数据类型算法效率发现的聚类形状能否处理大数据集是否受初始聚类中心影响对异常数据敏感性对输入数据顺序敏感性K-MEANS数值型较高凸形或球形能是非常敏感不敏感K-MEDOIDS数值型一般凸形或球形否否不敏感不敏感BIRCH数值型高凸形或球形能否不敏感不太敏感CURE数值型较高任意形状能否不敏感不太敏感DBSCAN数值型...
【电力变压器故障诊断的组合DGA方法】基于k均值聚类和支持向量机的电力变压器故障诊断的组合技术研究(Matlab代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 1 人赞同了该文章 目录 收起 ⛳️赠与读者 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码实现 ...
【Copula】【双变量高斯分布和高斯混合聚类】Copula VB(CVB)的性能优于VB、EM和k均值算法等最先进的均场方法(Matlab代码实现) 荔枝科研社 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 2 人赞同了该文章 目录 收起 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码、数据、文章 ...
SOM的结构尽可能类似于Matlab中的somtoolbox。 它具有以下功能: 仅批量培训,这比在线培训要快。 它具有类似于sklearn格式的并行处理选项,并且可以加快训练过程,但它取决于数据大小以及主要取决于SOM网格的大小。我无法管理内存问题,因此,我建议在以下位置进行单核处理此时此刻。 但是,尽管如此,对于所有重要的矩阵计算(...
本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法,然后重点阐述了K-均值算法的基本思想,对K-均值算法的优缺点做了分析,回顾了对K-均值改进方法的文献,最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。 常用的聚类算法 常用的聚类算法有:K-MEANS、K-MEDOIDS、BIRCH、CURE、DBSCAN、STING。
本文选自《MATLAB数据挖掘用改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析高校学生的期末考试成绩数据》。 点击标题查阅往期内容 R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标 数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 ...
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