importnumpy as npclassKMeans_1:def__init__(self,k_clusters,tol=1e-4,max_iter=300): self.k_clusters=k_clusters self.tol=tol self.max_iter=max_iter#生成随机的k个聚类中心,每个维度都在最小最大值范围内def_init_centers_random(self,X,k_clusters): _,n=X.shape xmin=np.min(X,axis=0...
方法步骤如下: 输入:标准化后的数据集 Z,聚类类别数目 K,聚类次数 Num,变动误差 e。 输出:满足评价标准的 K 个类簇。 从数据集 Z 中任意选择 K 个数据点作为初始质心,一般可以通过随机方法指定或者指定距离相对较远的几个点。使用后者的情况下,把区间[-1,1]划分成 k 段,取每段的中间值为中心值作为初始...
传统的文本分类方法主要依赖于手工设计的特征和规则,这种方法需要大量的人工参与,且难以适应新的数据和环境变化。近年来,机器学习技术的发展为解决这一问题提供了新的思路和方法。 K-means聚类算法是一种基于划分的聚类方法,它通过迭代计算,将数据划分为K个不同的簇,使得同一簇内的数据点之间的相似度最大,而不同簇...
摘要 本发明公开一种基于K‑means的图像分类方法,步骤是:采用显著性检测算法对图像块进行采集,计算图像数据集中无标签样本的显著图;通过显著图来采集图像中显著性的图像块;采用K‑means训练显著性的图像块,获取质心;分别对训练样本和测试样本进行卷积操作,获取卷积特征图;分别计算图像数据集中训练样本和测试样本的水...
一种基于k‑means的不平衡数据工业故障分类方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于k‑means的不平衡数据工业故障分类方法说明:本发明公开了一种基于k‑means的不平衡数据分类的方法。该方法首先使用k‑means,并根据...专利查询请上爱企查
本发明可用于大规模图像分类,该方法在大数据处理平台Hadoop上采用分布式K‑means算法提取图像特征,最终实现对大规模图像进行分类的目的。本发明通过对大规模图像数据进行字典的学习,构建特征映射函数以及分类算法的设计,提出了在大数据处理平台Hadoop基础上,基于分布式K‑means的特征提取算法。该方法避免了人为设计大规模...
摘要 本发明公开了一种基于K‑means聚类的电力居民用户分类方法,包括以下步骤:确定区域电力居民用户负荷数据;对数据进行预处理;对处理后的数据,根据K‑means聚类算法对数据进行分类;基于聚类结果,分析每类电力居民用户负荷特性;分析区域电力系统负荷特性;对比分析电力系统负荷曲线和每类电力居民用户负荷曲线,确定每类电...
摘要 本发明公开了一种基于K‑means与多任务关联学习结合的多分类方法;本发明将K‑means方法与多任务关联学习方法组合在一起进行多分类。使用K‑means下采样解决了多分类中训练样本不均衡的问题,并减小了训练集的数据量,有利于加快计算速度并减少计算机系统资源的占用。多任务关联学习算法有较强的分类能力,引入该...
K-Means两种非监督分类的方法:ISODATA是一种重复自组织数据分析技术,计算数据空间中均匀分布的类均值,然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合,每次迭代都重新计算均值,且根据所得的新均值,对像元再进行分类。K-Means使用聚类分析方法,随机地查找聚类簇的聚类相似度相近,即中心位置,是利用各聚类中对象的均值获得一个...