k-means是最基础且广泛使用的无监督聚类算法之一,其目标是将数据集划分为k个簇,使得同一簇内的数据尽可能相似,而不同簇间的数据尽可能不同。在风能研究中,k-means可用于识别风速、风向分布的典型模式,每个簇代表一种特定的风场景。通过预先设定的簇数(例如,根据历史数据确定的几种常见风况),k-means可以快速分类...
简介:【图像分割】基于区域生长算法和Kmean聚类算法实现图像分割附matlab代码 1 简介 区域生长算法的基本思想是将具有相似性质(例如,颜色,亮度,纹理)的像素集合起来构成区域。具体实现时先确定一组种子像素作为生长的起点, 再将种子像素周围邻域中与种子像素有相同或相似性质的像素 (根据某种事先确定的生长或相似准则来...
beer['cluster_db'] = labels # 在数据集最后一列加上经过DBSCAN聚类后的结果 beer.sort_values('cluster_db') #注:cluster列是kmeans聚成3类的结果;cluster2列是kmeans聚类成2类的结果;scaled_cluster列是kmeans聚类成3类的结果(经过了数据标准化) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12....
鸢尾花的target只包括三种花,所以k=3时候理论上最佳。编写代码的时候将target一并写入数组进行组合,这样在聚类完成后进行验证分类的错误率来衡量算法好坏。 代码简介 代码除了调用数据集和划分数据集使用到了sklearn的库函数之外,其余全部使用python自带的list结构或set结构和numpy相关函数实现。 主函数 第一次随机选取核...
2 仿真代码 % Invasive Weed Optimization (IWO) Clustering% Created By Seyed Muhammad Hossein Mousavi - 2022% Comparison with K-means and GMMclc;clear;close all;warning('off'); %% Basics% Loadingdata = load('dat');X ...
简介:【图像分割】基于Kmean聚类 分水岭、oust、粒子群算法优化脂肪肝图像分割附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 ...
m-ISODATA、k-means和HAC(层次聚类)是常用的聚类算法,用于将数据集划分为不同的群集。这些算法可以用于生成和削减场景,具体步骤如下: 场景生成: a. 选择合适的特征向量表示场景数据。 b. 对数据集应用聚类算法,如m-ISODATA、k-means或HAC。 c. 根据聚类结果,将数据集划分为不同的群集,每个群集代表一个场景。
本文介绍了改进的迭代自组织数据分析技术算法(m-ISODATA),这是一种无监督聚类算法,用于捕获电力系统中的代表性场景。有两个应用示例可用:考虑风和负载可变性的概率最优潮流;以及发电扩展规划问题,考虑具有11维数据集的风能 - 太阳能 -热力系统,用于表示风能,太阳能和负载的变化。