方法:论文研究了金融市场预测模型的关键技术,并对K-means算法进行了实验验证,结果显示其在金融市场预测中的效果显著,通过实验验证了K-means算法操作简单且达到了94.61%的准确率。此外,作者还讨论了特征提取方法和数据预处理的重要性,以及机器学习和K-means算法在金融风险预测中的应用前景和挑战。 创新点: 提出了在金融...
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。, 视频播放量 10938、弹幕量 2、点赞数 181、投硬币枚数 43、收藏人数 508、转发人数 77, 视频作者 水论文的辣辣酱, 作者简介
1. K-means 是一种流行的无监督机器学习算法,用于聚类。它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。2. 无监督:K-means 是一种无监督算法,用于没有标签或预定义结果的数据。目标不是预测目标输出,而是通过识别数据集中的模式、聚类或关系来探索数据的结构。3. 目标函数:K-means 的目标是最小...
一种风电功率预测数据挖掘方法,由K-means聚类方法和bagging神经网络组成。根据气象条件和历史功率对历史数据进行聚类。皮尔逊相关系数用于计算预测日与聚类之间的距离。 4 重要性 风电功率预测(WPF)对于有效指导电网调度和风电场生产规划具有重要意义。风的间歇性和波动性导致训练样本的多样性对预测精度有重大影响。由于必须...
实验名称:K-means聚类及决策树算法实现预测分析 实验目的: 1、掌握K-means算法的原理及应用。 2、掌握决策树算法模型的方法及应用。 实验设备与环境:计算机,R及RStduio等。 实验内容: 1、通过通信企业数据(USER_INFO_M.csv),使用K-means算法实现运营商客户价值分析,并制定相应的营销策略。(预处理,构建5个特征后...
01 KMeans聚类算法 聚类是从数据集中对观测值进行聚类的机器学习方法。它的目标是聚类相似观测值,不同类别之间差异较大。聚类是一种无监督学习方法,因为它仅尝试从数据集中发现结构,而不是预测应变量的值。 最常用的聚类算法就是k-means聚类算法。k-means聚类算法把数据集中每个观测值分为K个类别。每个分类中的观...
使用kmeans聚类算法进行预测 如何寻找K值, 可以通过轮廓系数 来筛选判断比较 # 라이브러리를 임포트합니다. fromsklearnimportdatasets fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler fromsklearn.clusterimportKMeans # 加载数据 iris=datasets.load_iris() ...
1007-757X ( 2021 ) 05-0148-03基于 K -means 聚类算法的学生表现数据分析及预测建模研究吕丁( 陕西警官职业学院治安系 , 陕西西安 710021 )摘 要: 通过对学生生活 、 学习 、 活动等行为特征数据分析挖掘 , 采用改良的 K -means 聚类算法建立学生表现类别模型 , 实现 根据学生表现数据将学生进行分类 。
提出 了一 种基于K—mean s聚类 和S VM的公交到站时 间预 测算法 。该算法以SVM算 法为 核心, 引入 K—mean s聚类算 法增 强预 测能力,并选用 了均 方根误 差作为预测误差评价指标。 为 了验 证算法的性能,选用 了广 州 市二 汽新福利公司的19 6路上行公 交线 的历 史数 据进行 实验 。
本发明公开了一种利用K‑means聚类算法对台区线损率预测计算方法,它包括:步骤1、选取有功供电量X1、无功供电量X2、供电线路总长度X3、供电半径X4和线路总电阻X5作为电气特征参数;步骤2、对电气特征参数的原始数据标准化处理;步骤3、通过电气特征参数来建立台区的性能指标函数PI(i),选取初始聚类中心点和聚类数目K;...