Kmeans算法应用领域 Kmeans算法是一种基于聚类的机器学习算法,可以将数据集中的数据分成不同的类别。该算法通常应用于以下领域: 1、数据挖掘 在数据挖掘领域中,Kmeans算法是最常用的聚类算法之一。它可以对数据进行聚类分析,从而找到数据中的模式和规律。例如,该算法可以被广泛应用于市场分析、金融分析、社交网络分析等...
具体做法是,对于聚类数量从2到14的范围内的每个值,计算对应聚类数量下的轮廓系数得分。轮廓系数(silhouette score)是一种用于评估聚类质量的指标,其取值范围为[-1, 1],越接近1表示聚类效果越好。通过绘制轮廓系数得分随聚类数量变化的曲线图,可以观察到不同聚类数量下的聚类效果,并选择最佳的聚类数量。 最后,代码使...
再者,全面涵盖有监督学习和无监督学习的 17 种算法。包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means 算法、混合高斯分布、LLE 和 t-SNE 等。涉及回归、分类、降维、聚类等多个问题领域,为读者提供了广泛的学习资源。另外,书中针对各算法...
a遥感图像的计算机分类是模式识别技术在遥感技术领域中的具体应用。本文采用了模式识别分类中非监督分类中k均值聚类方法对多维遥感图像进行分类,从而达到提取所需地物信息的目的,运用MFC编程,对遥感图像,通过模糊K均值算法的实现,经过多次迭代,达到对遥感图像非监督分类,从而达到提取所需的地物信息的目的。 正在翻译,请等...