dd=dist(data)dd=as.matrix(dd)#高密度区域D=which(dd<max(dd)/6 & dd!=0,arr.ind = T)D=unique(D[,1])dataD=data[D,]index=0for(i in 1:k){index[i]=as.numeric(row.names(which (
[idx c] = kmeansOfMy(data,k);c = dataRecovery(c,me,va);%画出各个区域中的散点count = 0;for i = 1 : kif i == 1plot(data1(idx == i,1),data1(idx == 1,2),'r*');elseif i == 2plot(data1(idx == i,1),data1(idx == i,2),'g*');elseif i == 3 (3)执行和...
3、将断点合并，取异，对密集的进行删减；4、利用分割点，找出各个分区；将风电+电动汽车负荷（组合）合并为365*48，一次性带入kmeans中求解得到分区内（风电电动汽车负荷）的聚类图。此方法更加具有创新性，代码非常精品，注释保姆级 如需看文献自行搜索上述题目，运行效果看如下截图 原创文章，转载请说明出处 文章...
对于 K - means 算法,TensorFlow 实现了高效的距离计算、聚类中心更新以及迭代过程的优化;在自组织映射(SOM)算法中,对权重初始化、邻域函数定义、权重更新等关键环节进行了优化设计。这种基于 TensorFlow 的算法改进不仅提高了算法执行效率,还为复杂数据环境下的分析提供了新的思路。 分类、聚类、相关、归类与结构模型分...
k = 6; figure; %数据标准化 data = zeros(size(data1)); [data(:,1) me(1) va(1)] = dataNormalization(data1(:,1)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. (2)K-Means 模型设置 1)NumbeRs of clusteR:制定生成的聚类数目,这里设置为3. 2)定义了分割数据集,选择训练数据集作为建模数据集,并利用测试数据...
(1)根据初步确定簇类个数k的范围; (2)仍然是用K-means算法对的每一个k值分别进行聚类; (3)分别计算不同聚类个数k所对应的的值; (4)找出最小的值,记下对应的k值,算法结束。 S[1]=sum(abs(data[,3:9]-result$centers)^2)/min(abs(data[,3:9]-result$ce ...
[4] A.K.Jain, MATLAB.C.Dubes. AlgoMatlabithms foMatlab ClusteMatlabing Data [J]. PMatlabentice-Hall Advanced MATLABefeMatlabence SeMatlabies, 1988(1). 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整代码数据资料。 本文选自《MATLAB数据挖掘用改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析高校学生的期末考试成绩数据》...
获取全文完整代码数据资料。 本文选自《MATLAB数据挖掘用改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析高校学生的期末考试成绩数据》。 点击标题查阅往期内容 R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标 数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 ...
对于 K - means 算法,TensorFlow 实现了高效的距离计算、聚类中心更新以及迭代过程的优化;在自组织映射(SOM)算法中,对权重初始化、邻域函数定义、权重更新等关键环节进行了优化设计。这种基于 TensorFlow 的算法改进不仅提高了算法执行效率,还为复杂数据环境下的分析提供了新的思路。