K-means聚类算法也称k均值聚类算法,属于无监督学习的一种,k-means聚类无需给定Y变量,只有特征X。 K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一...
6、分析和评估聚类结果,比较聚类结果与实际结果。 Python编码过程 在代码中,我们首先导入了必要的库和数据集,并加载了波士顿房屋数据集。 我们对数据集进行了预处理,使用标准化方法将数据的均值转化为0,方差为1,以便更好地应用K均值聚类...
f=open('class.txt','w') for k ,v in dict_class.items(): f.write(str(k)+'\t'+str(v)+'\n') f.close() #计算运行时间 start=time.clock() #创建大字典存储数据 dictall = {} for i inxrange(len(a1)): if a1[i] in dictall.keys(): value = dictall[a1[i]] j = dict_cla...
K - means++ [2]改进了初始质心的选择方法,其依据是质心与之前所选质心的比例距离。SubKmeans [26]假设输入空间可分为两个独立子空间,即聚类子空间和噪声子空间。前者只包含聚类结构信息,后者只包含噪声信息。SubKmeans在聚类子空间中进行聚类。Nr - Kmeans [27,28]通过正交变换矩阵在多个相互正交的子空间中找...
K ‑means 的用户画像预测方法能够克服传统的用户画像生成和预测方法主要依赖于人工特征工程的局限性，并且使用稀疏自编码器降低了用户特征维度，从而排除相似用户特征和无效的用户特征，并且引入稀疏性惩罚项更好地捕捉输入数据的重要特征，从而自动提取有用的特征，最后将得到的有用特征使用 K‑means 聚类分成不同的...
(k, 1); %% 初始化聚类中心 n = length(target); loc = randperm(n); % 打乱数据序列 centroids = data([loc(1),loc(2)],:); % 随机选取2个簇心 %% main labels = zeros(n, 1); for it=1:N_iter %% classifation and label for i=1:n dists = sqrt(sum((data(i,:) - centroids)...
一种基于变分图自编码器与K‑Means的科技论文聚类分析方法,利用现有的科技论文数据构建引文网络G=(V,E,F),根据论文之间引用关系的邻接矩阵A和论文关键词属性的特征矩阵F,构建一个由编码器和解码器组成的变分图自编码器,以最小化重构邻接矩阵和原始邻接矩阵A之间的距离度量,以及节点表示向量分布和正态分布的散度为...
为了及时有效地识别道路交通状态,提出了基于自编码器与k-means聚类的视频交通状态自动识别方法.首先,通过交叉试验的方式对输入数据维度,隐藏层数量与降维数据维度等结构参数进行合理优化,建立自编码器备选模型;然后,构建了样本量为1 500~4 500的3个图像数据集,对备选模型进行训练测试,利用准确率,召回率,F_1值比选...
一种融合K-means算法和人工鱼群算法的聚类方法 针对K-means易收敛于局部最优以及对初始值敏感和人工鱼群算法收敛速度快,对初始值不敏感及自组织行为的问题,提出一种K-means和人工鱼群算法融合的聚类方法.该算法先将... 吕少娟,张桂珠 - 《计算机应用与软件》 被引量: 5发表: 2015年 一种基于改进差分进化的K-...