1、LLR聚类算法是基于贝叶斯分类的一种有效算法,它是以贝叶斯分类器的概率形式为代表去实现聚类方案的。 2、由于概率形式,它可以用似然比(Likelihood ratio)的方式来衡量聚类结果的质量,因此叫LLR聚类算法。 3、似然比算法的基本思想是判断某一变量取某一值的可能性多大。在判断中采用事件的联合概率。根据统计学的数...
citespace聚类llr算法分析表 1、聚类分析的目的是根据相似性将元素分类,该文提出了一种基于聚类中心的方法,其特点是聚类中心的密度高于其邻居,并且密度较高的点之间的距离相对较大。 2、经典的聚类算法k-means聚类是通过指定的聚类中心,再通过迭代的方式更新聚类中心的方式,由于每个点都被指派到距离最近的聚类中心,所...
LLR谱聚类算法的具体步骤如下: Step 1:读取样本数据,计算相似度矩阵W。 Step 2:构建拉普拉斯矩阵L。 Step 3:对拉普拉斯矩阵L进行特征值分解,选择前K个特征值及对应的特征向量。 Step 4:对选取的特征向量进行归一化。 Step 5:将归一化特征向量作为输入数据,使用K-means聚类算法进行聚类。 三、算法优缺点 LLR谱...
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