基于SOM的K-means两阶段聚类算法结合了这两种算法的优点。首先,SOM算法自动进行聚类,为数据提供一个初步的聚类结构和中心点。然后,这些初步的聚类数目和中心点作为K-means算法的初始输入,进一步进行精确的聚类,从而得到更为准确的聚类信息。 此外,某研究应用此算法对某地区电信家庭客户数据进行分析,结果显示该算法具有...
聚类算法聚类阶段som算法wij SOM+K-means两阶段聚类算法及其应用周欢,李广明,张高煜(上海金融学院信息管理学院,上海201209)摘要:在众多聚类算法中,K-means和自组织神经网络(SOM)是较为经典的2个。在分析2种算法优缺点的基础上,提出基于SOM的K-means两阶段聚类算法,该算法根据SOM算法自动聚类的优点得到初步聚类数目和...
1.3 SOM+K-means两阶段聚类算法 基于SOM的K-means聚类算法属于两阶段计算方法:在第一阶段的初聚类中,SOM对海量数据样本进行初聚类,具有相近特征的特征向量视为属于同一类,样本数据从而聚成不同的类别,并得出类别数目和各个类的中心点;在第二阶段,K-means利用第一阶段的结果作为初始值输入,并进一步聚类,形成最终的...
自组织神经网络(SOM)是较为经典的2个.在分析2种算法优缺点的基础上,提出基于SOM的K-means两阶段聚类算法,该算法根据SOM算法自动聚类的优点得到初步聚类数目和各类中心点,以此作为K-means算法的初始输入进一步聚类,从而得到精确的聚类信息.最后,应用该算法对某地区电信家庭客户数据进行分析,结果表明该算法有较好的聚类...
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。
3.1 K-means 原理 3.2 聚类数量K的确定 3.3 随机初始化陷阱 4. SOM 图解 5. SOM 学习过程 6. SOM 应用 几种无监督学习算法及应用: 1. SOM 简介 自组织映射(Self-Organizing Map ,SOM)或自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map ,SOFM)是一种类型的人工神经网络(ANN),其使用已训练的无监督学习以产生...
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。
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。
另一方面,在数据科学领域中,聚类算法的高效实现一直是研究重点。K - means 算法作为经典的聚类算法,以及自组织映射(SOM)算法在数据可视化与聚类方面有着独特优势。然而,传统的算法实现方式在处理大规模数据和复杂计算场景时面临效率和可扩展性的挑战。 本文中我们基于 TensorFlow 这一深度学习框架对这些算法进行了创新性...
1聚类的类型聚类可以通过人工神经网络来实现,也可以通过专门的聚类算法实现,例如参考资料[3]介绍了较为常见的k-means、层次聚类、SOM以及FCM四种聚类算法,其中SOM属于神经网络方法。本文重点介绍层次聚类算法。 参考资料[3]提到,根据层次分解的顺序是自底向上的还是自上向下的,层次聚类算法又可分为凝聚的层次聚类算法和...