当关系有多个候选码时,则选定一个作为主码,但若主码为全码时,应包含()。 A、单个属性 B、两个属性 C、多个属性 D、全部属性 点击查看答案手机看题 不定项选择 在光电效应实验中, 如果保持入射光的频率不变(超过红限)而增加光强, 则随之增加的是遏止电势差。 ...
故而又出现了EWKmeans聚类算法。 总结就是,上述两种改进都可以说是朝着一个方向的,整体上还是基于Kmeans这个聚类框架来进行改进的。且同时基于Kmeans框架改进的算法还有很多,此处就当是抛砖引玉了,供题主参考。 引用 K-means聚类算法的优化? https://www.zhihu.com/question/277214861/answer/1107649204...
为此,本文提出了一种改进的K-means算法,首先通过增加初始聚类中心选在小的类、疏的类的概率优化初始聚类中心的选取;其次在将数据对象分配给聚类中心时,采用数据对象到聚类中心的加权距离代替传统K-means算法中的距离;最后使用加权众数距离之和作为聚类准则函数来评价聚类质量。实验结果表明,提出的算法能够提高K-m 引文...
《一种改进的k-means初始聚类中心选取算法》是王强、蒋正峰等撰写的一篇论文。论文摘要 在传统的k-means聚类算法中,聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动,针对这个缺点,提出一种优化初始聚类中心的算法。该算法通过计算每个数据对象的密度参数,然后选取k个处于高密度分布的点作为初始聚类中心。实验表明,在聚类类别...
应用AHP(analytic hierarchy process)和EWM(entropy weight method),对中国A级轿车市场数据进行了分析量化处理,设计了竞争威胁数据指标,基于改进的K-means聚类算法对该市场进行了社会网络分析;通过品牌间竞争矩阵构建了中间中心度及凝聚子群,分析了产品性能指标偏重程度和企业所在该市场的竞争地位。数值实验表明:改进的K-...
K-means小精灵在冒险中遇到了一些其他算法精灵,它们也试图解决国王的问题。一个是改进版的K-means++精灵,它善于选出更为合理的初始质心。还有一个是高斯混合模型(GMM) 精灵,它能够处理更复杂的概率分布。 在他们的较量中,K-means小精灵凭借其简单高效的方法,快速找到了宝藏,而其他精灵则需要更多的时间和调整。
方法有很多,譬如先随便选个点作为第1个初始中心C1,接下来计算所有样本点与C1的距离,距离最大的被选为下一个中心C2,直到选完K个中心。这个算法叫做K-Means++,可以理解为 K-Means的改进版,它可以能有效地解决初始中心的选取问题,但无法解决离群点问题。
《基于改进的K-means聚类的多区域物流中心选址算法》是鲁玲岚,秦江涛撰写的一篇论文。论文摘要 针对当前多区域物流中心选址需建立配送中心个数不定、位置、覆盖范围不明的问题,本文提出了一种改进的k-means聚类算法,以城市经济引力模型为基础,将城市运输距离与居民消费能力的指标相结合,重新定义对象之间相似性度量的距离...
高斯混合模型是一种强大的聚类算法。本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们,我们还将讨论 k-means 聚类算法,看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。 我真的很喜欢研究无监督的学习问题。相对于一个有监督的学习问题来说,它们提供了一个完全不同的挑战——有更多的空间来试验我的数据。