在"Pelleg, et al. "X-means: Extending K-means with Efficient Estimation of the Number of Clusters. Intelligent Data Engineering and Automated Learning" 2000."中,作者提出了一种改进的K-means算法,即X-means 1. 作者先提出K-means聚类算法面临的三个主要问题,并表示X-means能解决前两个问题,并改善第...
其中包含了量子形式的k-means算法的输出。该态包含了所有向量的均匀叠加,每个向量被分配到相应的簇中,并且可以通过采样来提供关于那些状态处于相同或不同簇中的信息。对于量子聚类算法,按照原始的Lloyd算法进行,但在量子叠加中表示所有均值。 在第一步中,为每个簇选择 k 个带有标签 i_c 标签的向量作为簇的初始种子...
在这里,我们只关注,如果要K-means算法在一个特征学习系统中发挥良好的性能需要考虑哪些因素。这里的特征学习系统和其他的Deep Learning算法一样:直接从原始的输入(像素灰度值)中学习并构建多层的分级的特征。另外,我们还分析了K-means算法与江湖中其他知名的特征学习算法的千丝万缕的联系(天下武功出少林,哈哈)。 经典...
一、算法原理 K-means算法是一种基于距离的聚类算法,其基本原理是将数据点划分到k个不同的簇中,使得簇内的数据点尽可能相似,而簇间的数据点尽可能不同。具体步骤如下: 1. 随机选择k个中心点(centroid)作为初始的聚类中心。 2. 对于每个数据点,计算其到各个聚类中心的距离,并将其归类到距离最近的簇中。 3....
在“Cheng, Yizong. "Mean shift, mode seeking, and clustering." 1995”中,作者对前人提出的Mean Shift算法进行了扩展并研究了其性质,同时证明了K-means算法是Mean Shift算法的特殊形式。这篇文章也奠定了Mean Shift算法能被广泛使用的基础。 作者首先给出原始Mean Shift算法的定义。算法本质就是迭代去寻找离某...
K-Means 算法的核心在于确定合适的聚类中心。该算法能有效地处理大规模数据的分类问题。初始聚类中心的选择对 K-Means 算法结果有重要影响。其优点之一是计算速度相对较快。K-Means 聚类算法在市场细分领域发挥着重要作用。算法的迭代过程是不断优化聚类结果的关键。数据的特征和分布会影响 K-Means 算法的性能。 它...
有时孤立点或噪声具有入侵特征,容易干扰 K-means算法的聚类结果,这里改进原始算法来消弱噪声和孤立点的影响。对于数据集中的所有点i,计算出每一点与剩余点的距离和Si,同时计算出距离均和H,当Si>H时,则点i被当做孤立点处理。其中n为样本数据,d为数据维数。计算如下: ...
【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...
K-means算法是基于划分的聚类算法之一,基本思想[6]是:从包含n个对象的数据集中随机选取k个样本点作为初始聚类中心,对于剩下的每个对象,计算其与各个聚类中心的距离,将它分配到最近的聚类,并重新计算聚类中心,再将所有的样本点依据最近距离原则分配到相应的聚类簇中,不断地迭代直到分配稳定,即聚类误差平方和E收敛。
Kmeans聚类算法研究综述.docx,Kmeans聚类算法研究综述 一、概述 聚类分析是一种无监督的机器学习方法,旨在将相似的对象组织成群体或“簇”,使得同一簇内的对象之间尽可能相似,而不同簇的对象之间尽可能不同。在众多聚类算法中,Kmeans算法以其简单性和有效性而备受关注。