k-median问题:在备选工厂集里面选定k个工厂,使得需求点到离它最近工厂的加权距离总和最小. 2 方法 近似方法分为两种:近似算法(Approximate Algorithms)和启发式算法(Heuristic Algorithms).近似算法通常有质量保证的解.然而启发式算法通常可找到在传统解决问题的经验中找到寻求一种面向问题的策略,之后用这种策略来在可行...
我们对数据集进行采样,在采样样本上运行了一个针对k-median 问题的局部搜索算法(不带平衡系数限制),并估计解在原数据集中的近似比。实验结果表明,均匀采样具有出色的数据摘要能力。此外,通过比较数据集的平衡系数(β)和计算得到的聚类的平衡系数(β'),我们发现在样本集上使用不带平衡系数限制的聚类算法通常可以计算出...
我们对数据集进行采样,在采样样本上运行了一个针对k-median 问题的局部搜索算法(不带平衡系数限制),并估计解在原数据集中的近似比。实验结果表明,均匀采样具有出色的数据摘要能力。此外,通过比较数据集的平衡系数(β)和计算得到的聚类的平衡系数(β'),我们发现在样本集上使用不带平衡系数限制的聚类算法通常可以计算出...
摘要:k-Median问题在理论和实际中都有重要的应用。提出一种遗传算法,针对交叉和变异操作,采用不同的选择策略,并在一般距离空 间和Metric距离空间的各实例上,通过与局部搜索等算法进行比较,验证了算法的求解性能。 关键词:k-Median;遗传算法;局部搜索;距离空间 ...
Stata中KMeans算法建模的完整命令是cluster kmeans,所以kmeans算是cluster的一个核心子命令;cluster的另外一个核心子命令是kmedians。 cluster means的完整语法: cluster kmeans [varlist] [if] [in] , k(#) [ options ] 参数说明: Main 必填选项
Stata中KMeans算法建模的完整命令是cluster kmeans,所以kmeans算是cluster的一个核心子命令;cluster的另外一个核心子命令是kmedians。 cluster means的完整语法: cluster kmeans [varlist] [if] [in] , k(#) [ options ] 参数说明: Main 必填选项
摘要:k-Median问题的近似算法研究一直是计算机科学工作者关注的焦点。基于均衡限制条件,利用反向 贪心策略,本文给出求解该问题的随机近似算法。证明算法以较大的概率满足其近似性能比的期望值为 (3+O(ln(ln(k)/ ))。算法的时间复杂度为O( 2 [ln()]() k knm ),其中n和m分别代表设施集合以及客户点集的 大...
k-median与k-means的区别: 1、使用曼哈顿距离替换欧式距离; 2、使用中位数替换均值; k-modes k-means只适用于连续属性的数据集(数值型数据),而对于离散属性的数据集,计算簇的均值以及点之间的欧式距离就变得不合适了。k-modes作为k-means的一种扩展(变种),距离使用汉明距离,适用于离散属性的数据集。
首先提出了一个解k～ⅢedJ an问题妁簿单岔心算法.然后对求解质量和求解的近似性能比进行了探讨。主要讨论了公制空间和非套制空间初始解的产生,用赍心算法解k—m edi an问题以厦奎局最忧解的计算。试验结果表明:贪心算法解公制空间的k-m edi an问题娃果要好于解非公静l 空间的k-m edi an问题;用贪心算法...
我们对数据集进行采样,在采样样本上运行了一个针对k-median 问题的局部搜索算法(不带平衡系数限制),并估计解在原数据集中的近似比。实验结果表明,均匀采样具有出色的数据摘要能力。此外,通过比较数据集的平衡系数(β)和计算得到的聚类的平衡系数(β'),我们发现在样本集上使用不带平衡系数限制的聚类算法通常可以计算出...