学位论文的主要创新点一、在聚类时少量的异常数据常常对最终的结果产生较大影响,本文对异常数据进行了详细的分析和研究,并总结给出了异常数据的特征,在这些特征的基础上给出了异常数据的确定规则,最后结合最优二叉树的思想实现了异常数据的剔除,模拟数据验证了算法可以较为稳定的发现异常数据。二、对基于Huffman树的k...
信息技术中心,银川750021)摘要:K一均值聚类算法(K—means)是基于划分的聚类算法中的典型算法,针对K—means算法初始聚类中心存在对K依赖的缺陷,提出一种新的选取K—means算法初始聚类中心的方法,该方法提高聚类结果的有效性和稳定性;还提出一种极值选择法,将最大距离法和最小距离法相结合,进一步提高初始聚类中心选择...
1.【期刊论文】基于聚类分析的空洞填充的视图合成算法 期刊:《现代计算机(专业版)》 | 2021 年第 014 期 摘要:面对DIBR(Depth-Image-Based Rendering)中常见的空洞问题,提出一种基于聚类分析的视点绘制算法.实验测试用例全部选自Middlebury stereo数据集,该算法根据空洞点相邻像素的视差分布的特性,通过聚类的方式寻找到...
K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法,用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中,使得簇内的点尽可能相似,簇间的点尽可能不同。一、商业领域的多种应用场景 1. **客户细分**:在市场营销领域,K-均值聚类可以用于客户细分,将客户根据购买...
聚类分析算法聚类means范文聚类算法 基于聚类分析的K-mea算法研究及应用文档信息主题:关亍论文中的毕业论文”的参考范文。属性:Doc-02AKLD,doc格式,正文4236字。质优实惠,欢迎下载!适用:作为计算机论文、计算机应用论文科目,编写学士学位论文、本科毕业论文戒发表期刊、评初级职称的参考文献;提供作写作参考,解决学术论文怎...
《基于改进K-means聚类和WKNN算法的WiFi室内定位方法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展,室内定位技术已成为当前研究的热点。WiFi因其广泛的覆盖范围和易于部署的特点,在室内定位领域得到了广泛的应用。然而,传统的WiFi定位方法常常面临定位精度不高、算法复杂度大等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种基于改...
KMeans KMeans聚类算法也称k均值聚类算法,是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 KMeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个...
K-means算法,也称为K-平均或者K-均值,一般作为掌握聚类算法的第一个算法。 这里的K为常数,需事先设定,通俗地说该算法是将没有标注的 M 个样本通过迭代的方式聚集成K个簇。 在对样本进行聚集的过程往往是以样本之间的距离作为指标来划分。 简单Demo说明 ...
本发明的目的在于提供一种基于K均值聚类算法的能源企业关键用户识别分析方法,其基于智慧城市能源云平台获取海量能源数据资产,并通过K均值聚类能有效识别能源企业各类关键用户,依据关键客户的用能特性、区域分布、行业归属等维度,为能源企业挖掘具有开展储能建设、电能替代、节能改造等综合能源服务潜力的目标客户,实现业务拓展...
k-means算法原理上可以说蛮简单的,面试上也会经常问到,但一旦面试官问到如何用python写出来,有些同学可能一时半会还不知道咋下手,导致写的磕磕绊绊,影响面试体验。 先介绍原理: 先给定样本data和聚类数k; (1) 初始化。随机选取k个样本点作为初始聚类中心; ...