K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地 选择k个对象,每个对象初始...
K-means生成具有统一大小的聚类(每个聚类具有大致相同的观察量),即使数据可能以不同的方式运行,并且它对异常值和噪声数据非常敏感。此外,它假设每个聚类中的数据点被建模为位于该聚类质心周围的球体内(球形限制),但是当违反此条件(或任何先前的条件)时,算法可以以非直观...
将聚类分析算法应用到台阶高度计量领域,利用基于 K-means 算法的质心距离计算及数据映射,提高了台阶高度表征效率的同时对表面实测数据中的离群值与未测点进行识别与处理,增强了算法的准确度与鲁棒性。 通过收敛设计与最终的参数表征,进一步增强算法的...
K-均值聚类算法k_means.m评分: k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配...
改进的k-means聚类算法在公交IC卡数据分析中的应用研究 针对传统k-means算法中初始聚类中心随机确定的问题,提出k-means改进算法.首先,定义变量权值,权值的大小等于样本密度乘以簇间距离除以簇内样本平均距离,通过最大权值来... 杨健兵 - 《软件工程》 被引量: 0发表: 2019年 ...
旅游业作为国家和地方省份经济发展的重要因素之一,更要在这个时代的风口浪尖做出革新和突破.相比以往旅游行业通过财务报表和人工统计的方法制定方针的策略,使用算法对景区数据尤其是高受众面,高流量的网络数据进行分析成了更高效可行的方法.本文以我国知名景区黄果树景区为例,使用K-Means聚类算法对景区数据进行了系统分析,...
K-means聚类算法是一种广泛使用的无监督学习方法,主要用于将数据点划分为K个不同的簇。它以最小化每个簇内距离和最大化簇间距离为目标,通过迭代优化每个数据点到其所属簇的质心之间的距离,从而将数据划分为不同的簇。 以下是K-means聚类算法的优点: 1. 简单易理解:K-means算法的概念简单,易于理解和实现。 2...
K-means聚类算法全局搜索能力较低并且选择初始质心的具有盲目性,果蝇算法具有优越的全局搜素能力但寻优方向不稳定,因此对果蝇算法(FOA)进行改进并以此优化K-means.在模型基础上利用密度标准差选择初始果蝇个体,并且构建寻优目标精度高的适应度函数进性寻优,设计一种准确率高且鲁棒能力强的IFOA-K-means算法.利用4种测试...
K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...