层次(Hierarchical)聚类算法强调的是聚类执行的过程,分为自底向上的凝聚方法和自顶向下的分裂方法两种。 凝聚方法是先将每一个样本点当成一个簇,然后根据距离和密度等度量准则进行逐步合并。 分裂方法是先将所有样本点放在一个簇内,然后再逐步分解。 前者的典型算法有AGNES算法,后者的典型算法有二分k-means算法。 1...
K-Means算法的作者是MacQueen, 基本的数学原理很容易理解,假设有一个像素 数据集P。我们要根据值不同将它分为两个基本的数据集合Cluster1, Cluster2,使 用K-Means算法大致如下: 假设两个Cluster的RGB值分别为112,225,244和23,34,99则像素集合中的像素点 a(222,212,234), b(198,205,229), c(25,77,52)...
K—Means聚类算法已在网络入侵检测、计算机图像处理等领域有着广泛的应用。研究了K-Means聚类算法的原理,并通过VC++6.0实现了K.Means聚类算法聚类过程的图形演示。关键词:K.Means;聚类;网络入侵检测;迭代ResearchonK.MeansclusteringalgorithmandrealizationofgraphicalrepresentationJLGQing-feng,LIZi,CHENGXiao-xu(Sdlooiof...
基于K-means聚类算法的图像轮廓合并演示软件是由中国计量大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0670749,属于分类,想要查询更多关于基于K-means聚类算法的图像轮廓合并演示软件著作的著作权信息就到天眼查官网!