原理:将数据分为K个组,通过计算每个对象与聚类中心的距离来进行分配,使得每个聚类内的数据点尽可能相近。 应用:常用于客户细分、图像分割等领域。 支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 原理:一种监督学习下的二元分类器,通过求解最大边距超平面来找到最佳决策边界。 应用:在文本分类、图像识别等领域表现出色。
复杂网络分析是一种研究网络结构和功能的方法和算法。它可以帮助人们更好地理解和描述网络中的节点、边和整体结构,以及网络的动态演化过程。复杂网络分析的基本原理是将网络看作是由节点和边构成的复杂系统,通过研究节点之间的相互作用和整体结构来揭示网络的规律和特性。其中,常用的复杂网络分析方法包括度分布分析、聚类...