实际上,训练一个k-means字典比其他的算法(例如sparse coding)需要的训练样本个数要多,因为在k-means中,一个样本数据只会贡献于一个聚类的中心,换句话说一个样本只能属于一个类,与其他类就毫无瓜葛了,该样本的信息全部倾注给了它的归宿(对应类的中心)。 2.1、预处理 Pre-processing 在训练之前,我们需要对所有的...
当然,对于本人基于相关系数的聚类场景,简单复现论文很难得到满意结果,不过其思想还是很值得借鉴。论文:Improved K-means Algorithm Based on Density Canopy, G Zhang, C Zhang, H Zhang - Knowledge-based systems, 2018 - Elsevier Semi-supervised K-means++ 这里是说已知部分样本类别时如何使用kmeans算法进行聚类。
现在的研究工作主要集中在为大型的数据库有效聚类分析寻找适当的方法、聚类算法对复杂分布数据和类别性数据聚类的有效性以及高维数据聚类技术等方面。本文通过对聚类分析算法的分析并重点从聚类分析的软件工具和改进的K-means算法两个方面来论证聚类分析在儿童生长发育时期中的应用。 2聚类算法分析 聚类[6]分析是直接比较...
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的准确性。
K-means聚类算法的研究共3篇 K-means聚类算法的研究1 K-means聚类算法的研究 聚类是数据挖掘和统计分析领域中非常重要的方法,它能够从大量的数据中抽象出有意义的类别。K-means聚类算法是一个经典的聚类算法,它的思想简单而有效,广泛应用于数据分析、图像处理、生物信息学等领域。本文将从算法原理、优缺点、应用及...
这其实就是 K-means 算法的思路:对于 n 个样本点来说,根据距离公式(如欧式距离)去计算它们的远近,距离越近越相似。按照这样的规则,我们把它们划分到 K 个类别中,让每个类别中的样本点都是最相似的。为了方便理解,我们引入了聚类的概念,聚类就是相似度很高的样本点的集合,我们刚才说的 K 个类别就等于 K 个...
【DOC】计算机研究生毕业论文 基于遗传算法的k-means聚类挖掘算法的研究 热度: 毕业设计(论文)-基于聚类的智能图像分析算法 热度: 相关推荐 学校代号,,, 学号,,, 密级,公开 长沙理工大学硕士学位论文 ,,,聚类优化算法的研究 学位申请人姓名*** 导师姓名*职**遂垡副教授培养单位长沙理工大学 专业 名称 通信...
2.3 K-means算法的改进 (1)改进初始值K,尽量减少人工干预 利用类间相异度与类内相异度来确定最终的K值,具体分3步来实现:首先,选取数据集合的中间点即所有数据集合的平均值,利用欧几里得距离计算公式,计算出距离中间点最远距离的对象N1,再计算出与N1距离最远的对象N2,筛选出初始聚类中心。其次计算剩余数据对象与...
k-means聚类算法是一种全新的科学、量化、实用的银行贷款风险管理分析算法。即将k-means聚类算法引入银行贷款风险管理中,形成针对银行贷款风险测算的分析模型,将二者有机的系统结合形成基于k-means聚类算法的银行贷款风险管理体系。 k-means聚类模型的推演过程如下: 设有p维空间中有n个因素,将n划分到k个分类中(n>k...