网络动态分群法 网络释义 1. 动态分群法 2.4.3动态分群法(X-means) 242.5 字词类型权重 ( Extended Significance Vector Model ) 25第三章 研究方法 293.1 研究流程 2… thesis.lib.cycu.edu.tw|基于 1 个网页
X-means的假设:identical spherical assumption 数据由X个高斯函数残生,每个高斯函数有一样的方差σσ(每个维度上的变量不相关,协方差矩阵为diag(σ)diag(σ))、不同的μiμi; 数据生成时,根据概率pipi选择一个高斯函数gigi,然后生成一个点 所以似然函数为: ...
1、X-means:一种针对聚类个数的K-means算法改进摘要尽管 K-means 很受欢迎,但是他有不可避免的三个缺点:1、它的计算规模是受限的。2、它的聚类个数 K 必须是由用户手动指定的。3、它的搜索是基于局部极小值的。在本文中,我们引入了前两种问题的解决办法,而针对最后一个问题,我们提出了一种局部补救的措施...
本质上,算法的运行过程主要是先给定一个聚类个数的下限,然后不停的用K-means算法进行迭代,直到达到最好的BIC得分的结果,然后返回聚类结果。 迭代算法中主要包括以下动作: X-means: 1、改变参数 2、改变结构 3、如果K大于最高限定的K值则返回结果,否则回到第一步 对参数的改变过程很简单,就是传统的K-means收敛...
Moore, "X-Means: Extending K-Means with Efficient Estimation of the Number of Clusters," Proc. Int'l Conf. Machine Learning (ICML '00), 2000.D. Pelleg, D. Pelleg, A. Moore, X-means: Extending K- means with Efficient ... P Langley 被引量: 0发表: 2000年 A Review of Multi-Instan...
原理是对给定范围内的K值，反复调用K-means，从最低K值开始，每次聚类完成后计算其BIC得分，再把得到的每个类调用K-means划分为两个孩子类，并计算孩子类BIC得分，如果父类和孩子类的BIC得分差别很大则划分开，或者选择差别最大的划分开，于是K=K+1，再调用K-means，新的类心为上一次得到的（K-1）...
针对大规模数据的分类准确率低且效率下降的问题,提出一种结合X—means聚类的自适应随机子空间组合分类算法.首先使用X—means聚类方法,保持原有数据结构的同时,把复杂的数据空间自动分解为多个样本子空间进行分治学习;而自适应随机子空间组合分类器,提升了基分类器的差异性并自动确定基分类器数量,提升了组合分类器的鲁棒...
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X-Means 作者:Skodowski, Roy 页数:28 定价:$ 19.78 ISBN:9783638903523 豆瓣评分 目前无人评价 评价: 写笔记 写书评 加入购书单 分享到 推荐 我要写书评 X-Means的书评 ···(全部 0 条) 论坛· ··· 在这本书的论坛里发言
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