x轴为k y轴为inner 当收益立马变小的时候就找到了k 6.kmeans失效 数据分布是同心圆中心点都一样,由此引出DBsacan(阿里)解决k-means失效的问题 fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#新版造数据fromsklearn.clusterimportKMeansimportmathdefcal_distance(v1,v2):returnsum([math.pow(s1-s2,2)for[s1,s2]inzi...
聚类算法means监督聚类先验clustering 密级:河北地质大学硕士学位论文主动半监督K-means聚类算法研究及应用论文作者:**学生类别:全日制一级学科:计算机科学与技术学科专业:计算机应用技术指导教师:**斌职称:教授SecrecyRate:DissertationSubmittedtoHebeiGEOUniversityforTheMasterDegreeofComputerApplicationTechnologyRESEARCHANDAPPLICAT...
摘要 本发明涉及一种基于kmeans聚类的半监督学习方法及其应用,属于计算机领域。该方法包括以下步骤:多次随机按比例选取不同类别样本、特征进行kmeans聚类,由子簇中不同类别占比判定该簇样本类别;每一次迭代中,由本轮所有聚类结果,根据投票法决定待确定样本的所属类别;对于每一次kmeans聚类,由该聚类轮廓系数转换后的最...
基于半监督K-means的主动学习聚类算法//.paper.edu-1-中国科技论文在线基于半监督K-means的主动学习聚类算法#孙凯1,2,孟祥武1,2**(1.北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京7><100876;52.北京邮电大学计算机学院,北京<100876)基金项目:基金项目:北京市教育委员会共建项目作者简介:孙凯(1990-),男...
摘要 本发明公布了一种基于半监督聚类的cop‑kmeans方法与系统,涉及kmeans算法和基于半监督聚类的cop‑kmeans算法,有效的利用先验知识来提高半监督聚类算法的性能。本发明选择引入成对约束,利用数据对象之间的约束规则对数据对象进行分配,提高聚类的质量,属于人工智能及图像分类领域。本发明主要包括如下内容:步骤1:数...
摘要 半监督聚类利用部分标签的数据辅助未标签的数据进行学习,从而提高聚类的性能。针对基于K-means的聚类算法发现非球状簇能力差的问题,本文提出新的处理思想,即把已标签数据对未标签数据的引力影响加入到类别分配决策中,给出了类...展开更多 Semi-supervised clustering employs a small amount of labeled data to ...
基于半监督K-Means的属性加权聚类算法
基于半监督的K-means聚类改进算法
针 对基 从 于K—as 聚类 算法发 现 非球 状簇 能力差 的 问题 , 文提 出新 的 处理 思想,men的本 即把 已标 签数据对 未标 签 数据 的引 力影响加 入 到类 别分 配决 策中,出 了类 与点的 引力 影 响度 定义,计 了带 引力 参数 的半 监督 给设Kmen聚 类算法 。 实验表 明, 算法...
本发明公布了一种基于半监督聚类的copkmeans方法与系统,涉及kmeans算法和基于半监督聚类的copkmeans算法,有效的利用先验知识来提高半监督聚类算法的性能.本发明选择引入成对约束,利用数据对象之间的约束规则对数据对象进行分配,提高聚类的质量,属于人工智能及图像分类领域.本发明主要包括如下内容:步骤1:数据预处理;步骤2...