K-means算法是目前聚类分析领域中基于划分的热门研究课题,具有理论可靠、算法简单、收敛速度快、能有效处理大数据的特点[4]。但它也存在一些不可避免的问题[5]:(1)聚类数目k需要预先确定,经验的缺乏导致对k的数值很难界定;(2)聚类结果随初始聚类中心的不同而变化,容易陷入局部最优解;(3)对局部极值点敏感,严重影...
k-means聚类是近年来数据挖掘学科的一个研究热点和重点,这主要是因为它广泛应用于地球科学、信息技术、决策科学、医学、行为学和商业智能等领域。迄今为止,很多聚类任务都选择该算法。k-means算法是应用最为广泛的聚类算法。该算法以类中各样本的加权均值(成为质心)代表该类,只用于数字属性数据的聚类,算法有很清晰的...
ML.NET技术研究系列1-入门篇 本文我们继续,研究分享一下聚类算法k-means. 一、k-means算法简介 1 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。 1. k-means算法的原理是什么样的?参考:https://baijiahao.bai...
本文研究了数据挖掘的研究背景与意义,讨论了聚类算法的各种基本理论包括聚类的形式化描述和定义,聚类中的数据类型和数据结果,聚类的相似性度量和准则函数等。同时也探讨学习了基于划分的聚类方法的典型的聚类方法。本文重点集中学习了研究了 K-Means聚类算法的思想、原理以及该算法的优缺点。并运用K-means算法对所采集的...
12个k-means的改进与应用的顶会方案,以及我还准备1848篇人工智能个方向细分的论文和代码,在公众号"ai小技巧"回"999"自取。 科技猎手 科技 计算机技术 研究生 计算机 人工智能 算法 计算机视觉 论文 代码 SCI 深度学习 科技猎手2024第2季 水论文的辣辣酱发消息 ...
Kmeans聚类算法的研究.docx,Kmeans聚类算法的研究 一、概述 聚类分析是数据挖掘与机器学习领域中的一种无监督学习方法,旨在将一组数据对象按照其内在相似性或距离度量进行分组,使得同一组内的数据对象尽可能相似,而不同组间的数据对象尽可能相异。在众多聚类算法中,Kmea
Kmeans聚类算法研究综述.docx,Kmeans聚类算法研究综述 一、概述 聚类分析是一种无监督的机器学习方法,旨在将相似的对象组织成群体或“簇”,使得同一簇内的对象之间尽可能相似,而不同簇的对象之间尽可能不同。在众多聚类算法中,Kmeans算法以其简单性和有效性而备受关注。
k-means聚类算法研究及应用 K-means聚类算法研究及应用 一、简介 K-means聚类算法是一种非监督学习算法,它是一种广泛应用在模式分类和无监督式学习的数据挖掘技术。它使用了基于距离的聚类算法,以相似性作为衡量子簇类别的标准,任务是将样本(属性)空间中的数据分为K个不同的类,使聚类的误差平方和最小化:通常...
K-means聚类算法的研究共3篇 K-means聚类算法的研究1 K-means聚类算法的研究 聚类是数据挖掘和统计分析领域中非常重要的方法,它能够从大量的数据中抽象出有意义的类别。K-means聚类算法是一个经典的聚类算法,它的思想简单而有效,广泛应用于数据分析、图像处理、生物信息学等领域。本文将从算法原理、优缺点、应用及...
Kmeans聚类算法研究综述一、本文概述本文旨在对K-means聚类算法进行全面的研究综述。K-means聚类算法是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的无监督学习算法,其目标是将数据集划分为K个不相交的子集,或者称为聚类,使得每个数据点属于其最近的聚类中心所代表的聚类。自其诞生以来,K-means算法因其简洁性和有效性而...