摘要 正文 模式匹配 概率近似正确(PAC learning) 量子测量的反馈学习* 量子支持向量机(qSVM)* 量子傅里叶变换* swap-test 数据准备与预处理 有监督的簇聚类 cSWAP测距(他人的推导过程) 无监督量子学习 量子Lloyd算法的改进: 拓展到非线性系统 讨论 补充 ...
基于聚类分析的K-means算法研究及应用的论文 摘要:通过对聚类分析及其算法的论述,从多个方面对这些算法性能进行比较,同时以儿童生长发育时期的数据为例通过聚类分析的软件和改进的k-means算法来进一步阐述聚类分析在数据挖掘中的实践应用。 关键词:数据挖掘;聚类分析;数据库;聚类算法 随着计算机硬件和软件技术的飞速发展,...
信息技术中心,银川750021)摘要:K一均值聚类算法(K—means)是基于划分的聚类算法中的典型算法,针对K—means算法初始聚类中心存在对K依赖的缺陷,提出一种新的选取K—means算法初始聚类中心的方法,该方法提高聚类结果的有效性和稳定性;还提出一种极值选择法,将最大距离法和最小距离法相结合,进一步提高初始聚类中心选择...
论文神器:kmeans聚类算法。k-means聚类算法,一种原理简单、实现容易、好调参、收敛速度快而且聚类效果优秀的聚类工具。 这种算法的核心在于它可以通过迭代计算,将数据点归入预设数量的簇中,让簇内数据点相似度高,簇间数据点相似度低,从而实现高效的数据聚类。因此它在众多应用场景下都是首选,特别是金融市场预测,有成...
论文摘要 聚类是统计和机器学习中最常用的技术之一。由于简单高效,最常用的聚类方法是k-means算法。在过去的几十年里,k-means及其各种扩展被提出并成功的应用于数据挖掘实际问题中。然而,以前的聚类方法通常是仅仅在公式中进行设计和改进的。然而,这些方法得到的低维数据与原始数据之间的映射可能包含相当复杂的层次信息...
详细的算法介绍和效果见原论文。 六、总结 本文中,我们讨论了用k-means来搭建特征学习系统的一些关键点,现在总结如下: 1、需要先对数据进行均值和对比度的归一化。 2、使用白化来消去数据的相关性。注意白化参数的选择。 3、通过高斯噪声和归一化来初始化k-means的聚类中心。
k-means论文2贪心算法贪心算法也叫贪婪算法不是某种特定的算法而是一类抽象的算法或者说只是一种思想它的具体表现在对解空间进行搜索时不是机械地搜索而是对局部进行择优选取贪心算法的目的不是为了找到全部解也当然找不出最优解而只是找出一种可行解这样就会得到惊人的高效性 对k-means 聚类算法的改进研究 摘要: ...
K-means聚类算法旨在快速高效地将海量数据分类从而直观获取所需的信息。具有在处理均值数据时十分高效,核算复杂度具有可扩展性等优点。本文主要介绍了K-means聚类算法的原理、实现思路并使用Matlab对图像颜色压缩和球队分类问题进行仿真实验。实验表明本论文的工作是可行且有效的。
为了克服这一限制,研究者提出了K-means||算法,该算法在并行环境中实现了有效的初始化,大大减少了数据传递的次数,从而在大规模数据集上实现了更高效的聚类。 **论文标题**: Scalable K-Means++ **机构**: Stanford University, University of Illinois, University of California, Yahoo! Research **论文链接**...
k-means算法主要是将给定的样本数据集 划分到 个不同的类 ,并对以下公式进行优化: 其中 是第 个类簇的中心,由当前 类簇的平均嵌入表示得到。公式(2)计算了从每个类中的数据到该类的中心的欧氏距离之和,描述了一个类簇内的样本在聚类平均嵌入周围聚集的紧密程度。【E值越小,类簇内的相似性越高】 ...