常见算法 1.BF(Brute Force)算法 从主串的第一个字符与模式串中的第一个字符进行比较,若相等则继续比较,若不相等则从主串中不相等的位置与模式串中的第一个字符进行比较。 2.KMP算法 BF算法的改进,每一次匹配的过程中出现字符不等时,不用回溯,而是利用已经得到的”部分匹配“的结果将模式向右滑动尽可能远的...
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...
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...
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...
在将数据用“KD树”存储后,利用树的性质,一般能比传统K-means更快找到每个点最近的聚类中心。详细的算法比较复杂,有兴趣的可以参考论文。这里给出几点说明帮助理解: 比之传统K-means对每个样本点找最近邻聚类中心,“KD树”对其中的一个矩形找最近的聚类中心。对某个矩形(即树中某节点),若它平面中的每个点(区别...
【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。
K-means聚类算法的流程如图1所示。 2.2 K-means算法缺点 (1)K-means算法需要首先设定K值,而算法运算中K是一个敏感值,不同的K值可能会造成不同的运算结果。 (2)对于一些噪声和孤立的数据较为敏感。 (3)簇的平均值只有被定义才能使用,这不利于处理一些有特殊属性的数据。
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。 它在图像识别中也有一定的应用价值。K-Means 算法需要提前指定聚类的个数。不同的距离度量方式可能导致不同的聚类效果。该算法对于异常值较为敏感。其在生物信息学中帮助研究...
K-means算法迚行改迚,提出了基于熵值法及劢态规划的改迚K-means算 法。熵值法用来修订算法的距离计算公式,以提高算法的聚类精确程度,劢 态规划算法用来确定算法的初始聚类中心。将改迚算法应用于矿井监测传感 器聚类中,结果显示较传统的K-means算法,改迚算法效率有了明显提 高,聚类精确程度有较大增强 关键字:K...