k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地 选择k个对象,每个对象初始...
后来到了十九世纪七十年代,有很多科学家独立的提出了一个名为反向传播的算法(Back Propagation),BP 神经网络是机器学习的一个优秀的模型。如今,神经网络(neural network)是一个相当大的、多学科交叉的学科领域,起最主要的成分是神经元模型。 神经网络的搭建方法 神经网络的训练主要包括两个部分:正向传播和反向传播两...
k-means是一种聚类算法,是无监督学习算法。假设有训练数据 ,它将训练数据分为k组,每一组是一个簇,随机选择k个实例作为初始的聚类中心点,对于每一个实例,计算它和这k个聚类中心的距离,然后把它分配到与它距离最近的聚类中心所在的簇中去;计算每个簇中所有实例的平均值,作为新的聚类中心点,以此往复,直至聚类中心...
在学习算法上,它模拟生物神经元之间的兴奋、协调与抑制、竞争做用的信息处理的动力学原理来指导网络的学习与工做,而不像多层神经网络(MLP)那样是以网络的偏差做为算法的准则。竞争型神经网络构成的基本思想是网络的竞争层各神经元竞争对输入模式响应的机会,最后仅有一个神经元成为竞争的胜者。这一获胜神经元则表示对...
K - means++ [2]改进了初始质心的选择方法,其依据是质心与之前所选质心的比例距离。SubKmeans [26]假设输入空间可分为两个独立子空间,即聚类子空间和噪声子空间。前者只包含聚类结构信息,后者只包含噪声信息。SubKmeans在聚类子空间中进行聚类。Nr - Kmeans [27,28]通过正交变换矩阵在多个相互正交的子空间中...
【weka应用技术与实践】【数据挖掘】举例说明Kmeans算法的运行过程及算法描述,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
聚类算法,并与传统的K-means算法进行比较分析,并将它们应用于几组人工数据。传统 的K-means算法具有计算效率高的优点,但是聚类结果不稳定,初始值对于聚类收敛的结 果有一定的影响。相比之下,自组织神经网络由于其引入具有拓扑结构的邻域函数,虽然计10 算效率相比较低,但是可以达到较为稳定的聚类结果,且受初值影响较...
经典K-means算法: 值得一提的是关于聚类中心数目(K值)的选取,的确存在一种可行的方法,叫做Elbow Method: 通过绘制K-means代价函数与聚类数目K的关系图,选取直线拐点处的K值作为最佳的聚类中心数目。 上述方法中的拐点在实际情况中是很少出现的。 比较提倡的做法还是从实际问题出发,人工指定比较合理的K值,通过多次随机...
采用考虑不同特征因子的K-means++层次聚类算法对各季节的天气场景分别进行聚类,平均轮廓系数提高到0.77。通过在BILSTM神经网络的基础上结合CNN进行特征提取和SEAM进行通道权重赋值,相比于单一预测模型,该模型能更好的捕捉气象因素与光伏出力之...