基于SOM的K-means两阶段聚类算法结合了这两种算法的优点。首先,SOM算法自动进行聚类,为数据提供一个初步的聚类结构和中心点。然后,这些初步的聚类数目和中心点作为K-means算法的初始输入,进一步进行精确的聚类,从而得到更为准确的聚类信息。 此外,某研究应用此算法对某地区电信家庭客户数据进行分析,结果显示该算法具有...
调用sklearn中聚类算法 fromsklearn.clusterimportKMeans X = np.array(recordMat)# 生成初始聚类数据#kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++') # 聚类模型kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, init='random')# 聚类模型kmeans_model.fit(X)# 训练聚类模型 绘制k-Means聚类结果 # plt...
K-Means聚类是视觉词典构造的常用方法,其聚类结果直接影响后续的特征量化效果和检索精度,而现有的K-Means聚类算法难以获得高质量的视觉词典。针对这种情况,提出局部化K-Means聚类算法。算法首先根据启发式原则将特征集划分成若干个独立的子集,并对各子集进行传统K-Means聚类,然后以各子集的聚类中心为对象进行加权K-Means...
plt.title('Kmeans') 1. 2. 3. 4. 调用sklearn中聚类算法 fromsklearn.clusterimportKMeans X=np.array(recordMat)# 生成初始聚类数据 #kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++') # 聚类模型 kmeans_model=KMeans(n_clusters=k,init='random')# 聚类模型 kmeans_model.fit(X)# ...
工程硕士学位论文 K-means聚类算法 优化及 其在电商平台精准营 销中的应用研究 K-means clustering algorithm optimization and its application in e-commerce platform precision marketing 作者 韩琮师 .:导师 徐建国副教授 山东科技大学 二〇二〇年 六月 ...
K-means算法由于具有简单、速度快等优点在文本聚类中普遍运用。然而K-means算法本身存在一些缺点,如初始中心的选择具有随机性,算法不稳定,并且会收敛于聚类局部最优,同样,k值的选择往往根据用户的个人经验,而k值的选取却直接影响聚类结果的好坏。论文针对K-means算法的这些缺点展开研究并进行改进优化,并将优化后的算法...
SOM+K-means两阶段聚类算法及其应用周欢,李广明,张高煜(上海金融学院信息管理学院,上海201209)摘要:在众多聚类算法中,K-means和自组织神经网络(SOM)是较为经典的2个。在分析2种算法优缺点的基础上,提出基于SOM的K-means两阶段聚类算法,该算法根据SOM算法自动聚类的优点得到初步聚类数目和各类中心点,以此作为K-means...
在UCI标准数据集上,ACS-K-means算法可得到比K-means、基于遗传算法的K-means(GA-K-means)、基于布谷鸟搜索的K-means(CS-K-means)和基于粒子群优化的K-means(PSO-K-means)算法更优的聚类质量和更高的收敛速度。将ACS-K-means聚类算法应用到南宁市青秀区“城管通”系统的城管案件热图的开发中,在地图上对案件...
基于此,本文结合三支决决策思想,在传统K-means聚类算法随机选取聚类中心,容易陷入局部最优的问题上,引入近邻密度和最远欧氏距离,提出了一种三支K-means聚类算法,并将该算法在客户细分中进行了应用.具体工作概括如下:(1)提出了一种三支K-means聚类算法.首先,该算法考虑到二支K-means算法随机选取聚类中心且易受...
Queuing Theor y Super vising K 2Means Cluster ing A lgor ithm and ITS Application in Optimized Design o f TTC N et w or k LI Da 2qi 1,2,SHEN Jun 2yi 1,ZH OU Jian 2liang 2 (1.C ollege of E lectronic and Inform ation ,Xi ’an Jiaot ong University ,Xi ’an 710049,C hina...