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...
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...
k-means算法常用于从随机分布的事物集合中将相同事物进行分组。常见的适用场景如下。 客户分类 k-means算法能帮助营销人员改善他们的客户群(在其目标区域内工作),并根据客户的购买历史、兴趣或活动监控来对客户类别做进一步细分。比如电信运营商如何将预付费客户分为充值模式、发送短信和浏览网站几个类别。同时对客户...
K 均值算法为每个输入数据找到一个最相似的类后,只更新这个类的参数;自组织映射神经网络则会更新临近的节点。所以, K 均值算法受noise data的影响比较大,而自组织映射神经网络的准确性可能会比K 均值算法低(因为也更新了临近节点)。 相比较而言,自组织映射神经网络的可视化比较好,而且具有优雅的拓扑关系图。 5. ...
基于神经网络的k-means聚类方法,用于构建k-meansnet神经网络模型,属于神经网络领域和聚类分析技术领域。 背景技术 聚类是机器学习和计算机视觉中最基本的任务之一,其目的是将相似的模式分组到相同的类中,并将不同的模式分组到不同的类中。在过去的几十年里,研究人员已经提出了各种聚类方法,并在各种应用中取得了巨大的...
k-means算法的处理过程如下:首先,随机地选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心,即选择K个初始质心;对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复,直到准则函数收敛,直到质心不发生明显的变化。通常,采用平方误差准则,误差的平方和SSE...
基于K—Means聚类算法和神经网络的药物使用模型
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...
K-means 是一种在给定分组个数后,能够对数据进行自动归类,即聚类的算法。计算过程请看图中这个例子。 第1 步:随机在图中取 K 个种子点,图中 K=2,即图中的实心小圆点。 第2 步:求图中所有点到这 K 个种子点的距离,假如一个点离种子点 X 最近,那么这个点属于 X 点群。在图中,可以看到 A、B 属于上...
本发明公开了一种基于Kmeans算法的神经网络卷积计算加速方法,在神经网络卷积中添加一个Kmeans聚类层,通过Kmeans聚类层后的输入数据聚成了固定的k类;在卷积层中计算这k类数据和卷积核的相乘,将其结果做成一个查找表,原先所有输入数据与卷积核相乘的结果通过... 郭阳,陈桂林,马胜,... 被引量: 0发表: 2020年 基...