在K-Means算法中确定聚类个数K5个回答 Identified in the k-means algorithm clustering number k2013-05-23 12:21:38 回答:匿名 In determining K - Means algorithm together in such a few K 2013-05-23 12:23:18 回答:匿名Determines cluster integer K in the K-Means algorithm 2013-05-23 12:24...
\r\nk-means 算法的工作过程如下。首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心，对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），并且不断重复这一过程...
重新定义对象之间相似性度量的距离因子.并将密度思想引入k-means算法,提出类内差分均值的概念确定最优聚类数.实现分区后,分别在这些区域中利用重心法对配送中心进行最终的确定.最后实例分析了在西部地区37个城市创建物流配送中心的选址过程,并通过和传统的k-means聚类的选址结果对比,说明改进后的算法不仅可以节省配送时间...
《基于改进的K-means聚类算法的汽车市场竞争情报分析》是马廷博、刘太安等撰写的一篇论文。摘要 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...
一些最流行的启发式聚类方法可以看作近似估计的概率模型。例如,由k-means算法进行了优化的惯性标准对应的人口从高斯混合而产生的假说。然后,从式(1),这自然会产生的问题是什么概率模型,这个标准被关联到?这个问题的答案,一方面将使我们把这个标准,另一方面提出其他标准的照明。这是在本文,我们将集中的问题之一。但在...
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,在聚类类别数给定的情况下,通过用标准的UCI数据库进行实验比较,发现采用改进后方法选取的初始类中心的k-means算法比随机选取初始聚类中心算法有相对较高的准确率和稳定性。引文格式 韩凌波,王强,蒋正锋,郝志强.一种改进...