k-center问题是设施选址的基础问题,同样是NP难问题,在分配、紧急服务、通讯系统设计、计算机网络服务等领域有着实际的应用。多年来随着对问题的深入研究,国内外学者提出多种方法求解该问题。但是随着问题规模的扩大及问题呈现出的更为复杂的形态,原有的算法已不再适用...
摘要 k-center问题是设施选址的基础问题,同样是NP难问题,在分配、紧急服务等领域也有着实际的应用。随着问题规模的扩大,原有的算法已不再适用,需要进一步优化或者改进。为了找到求解该问题的高效算法,对现有算法进行研究。对各...展开更多 The k-center problem is fundamental in facility siting,and is also an ...
# 计算数据集中每个点到其最近中心点的最小距离dist_to_closest_center = np.array([min([distance.euclidean(x, c) for c in centers]) for x in X]) # 选择距离现有中心点最远的点 new_center = X[np.argmax(dist_to_closest_center)] centers.append(new_center) return np.array(centers) def ...
聚类算法 KNN 、K-mean ,K-center FCM 聚类算法 定义：将一群物理对象或者抽象对象的划分成相似的对象类的过程。其中类簇是数据对象的集合，在类簇中所有的对象都彼此相似，而类簇与类簇之间的对象是彼此相异。聚类与分类的区别 很多人在学习聚类之初，容易将聚类和分类搞混淆。其实聚类与分类不同，聚类并不...
5) 其他结果分析 确定K-means聚类算法中的K值是一个重要的步骤，以下是一些常用的方法：—肘部法 肘部...
由KMeans算法原来可知,KMeans在聚类之前首先需要初始化 个簇中心,因此 KMeans算法对初值敏感,对于不同的初始值,可能会导致不同的聚类结果。因初始化是个"随机"过程,很有可能 个簇中心都在同一个簇中,这种情况 KMeans 聚类算法很大程度上都不会收敛到全局最小。 想要优化KMeans算法的效率问题,可以从以下两个思路...
覆盖问题是无线传感器网络研究的热点问题之一,其目的是用尽可能少的传感器节点和能量来完成对目标区域的监测。目前对于在二维平面上覆盖控制的研究比较成熟,但是在实际应用中,绝大多数情况下需要在三维监测区域中放置传感器节点,为了在保证网络连通的情况下有较高的覆盖率,某些关键区域需要放置多个传感器节点来保证采集数据...
聚类分析是将海量的数据划分为有意义或者有用的组(簇)。在同一簇中的数据相似度较高,不同的簇中数据差别比较大。聚类分析主要基于距离进行分析,它是一种无监视的学习训练方式。 K-means聚类算法是基于划分的经典算法,但存在难以确定初始聚类中心值、受噪声及孤立点影响较大的缺点[1]。基于此,很多学者研究提出了不...
KMeans算法是解决聚类问题的一种经典算法, 算法简单、快速 。 算法尝试找出使平方误差函数值最小的 个划分。当簇是密集的、球状或团状的,且簇与簇之间区别明显时,聚类效果较好 。 缺点 KMeans方法只有在簇的平均值被定义的情况下才能使用,且对有些分类属性的数据不适合。
k-means算法,是一种最广泛使用的聚类算法。k-means以k作为参数,把数据分为k个组,通过迭代计算过程,将各个分组内的所有数据样本的均值作为该类的中心点,使得组内数据具有较高的相似度,而组间的相似度最低。(引用自:张丹(Conan)) k-means工作原理: