聚类算法适合数据类型算法效率发现的聚类形状能否处理大数据集是否受初始聚类中心影响对异常数据敏感性对输入数据顺序敏感性K-MEANS数值型较高凸形或球形能是非常敏感不敏感K-MEDOIDS数值型一般凸形或球形否否不敏感不敏感BIRCH数值型高凸形或球形能否不敏感不太敏感CURE数值型较高任意形状能否不敏感不太敏感DBSCAN数值型一般任意形状能是
组合DGA方法的基本思路是,首先利用气体分析技术获取变压器内部气体的类型和含量数据,然后利用k均值聚类将这些数据点划分成不同的类别,最后使用SVM构建一个分类模型,将这些类别与特定的故障类型相关联,从而实现对电力变压器故障的准确诊断。 这种组合技术的优势在于能够充分利用气体分析提供的丰富信息,并结合机器学习算法实现...
为了说明,本文将应用上述CVB及其特例到两个经典模型,即双变量高斯分布和高斯混合聚类。通过调整这两个模型中的相关性,CVB的性能将被证明优于VB、EM和k均值算法等最先进的均场方法。通用贝叶斯网络的增强CVB形式也将被研究并应用到这个高斯混合模型中。 2 运行结果部分...
聚类算法适合数据类型算法效率发现的聚类形状能否处理大数据集是否受初始聚类中心影响对异常数据敏感性对输入数据顺序敏感性K-MEANS数值型较高凸形或球形能是非常敏感不敏感K-MEDOIDS数值型一般凸形或球形否否不敏感不敏感BIRCH数值型高凸形或球形能否不敏感不太敏感CURE数值型较高任意形状能否不敏感不太敏感DBSCAN数值型...
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 ...
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