【风场景生成与削减】【m-ISODATA、kmean、HAC】无监督聚类算法,用于捕获电力系统中风场景生成与削减研究(Matlab代码实现) 目之所及有高峰 编程与仿真领域爱好者(微信公众号:荔枝科研社),欢迎您的交流 1 人赞同了该文章 目录 收起 1 概述 1. m-ISODATA (改进型ISODATA) 2. k-means 3. 层次聚类(HAC)...
1 概述 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。 2 运行结果 部分代码: %...
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...
【VRP】基于matlab Kmean聚类算法结合遗传算法求解碳排放多车辆路径规划问题【含Matlab源码 4156期】(1)如需代码(进阶版)加腾讯企鹅号或私信UP主;(2)代码运行版本Matlab 2019b或2014a(3)其他仿真咨询1 期刊或论文复现;2 Matlab程序定制;3 科研合作;, 视频播放量
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👇 ...
【图像分割】基于matlab C均值聚类C_FCM图像分割【含Matlab源码 3718期】 196 -- 0:27 App 【优化选址】基于matlab粒子群算法求解V图配电网电动汽车充电站选址优化问题【含Matlab源码 3319期】 2267 -- 1:43 App 【优化覆盖】基于matlab粒子群算法求解传感器覆盖优化问题【含Matlab源码 598期】 504 -- 0:36 ...
3 运行结果 4 参考文献 [1]戈国华, 肖海波, 张敏. 基于FCM的数据聚类分析及Matlab实现[J]. 福建电脑, 2007(4):2. [2]王金永. 基于粒子群优化算法的聚类分析研究[D]. 青岛理工大学.
去年学聚类算法的R语言的时候,有层次聚类、系统聚类、K-means聚类、K中心聚类,最后呢,被DBSCAN聚类算法迷上了,为什么呢,首先它可以发现任何形状的簇,其次我认为它的理论也是比较简单易懂的。今年在python这门语言上我打算好好弄弄DBSCAN。下面贴上它的官方解释: ...
MATLAB实现K-均值聚类算法,可以自由调整点集和聚类中心个数。程序中包含函数,如MATLAB版本较低请将文件中的函数另外新建文件保存。
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。