核K-均值(Kernel K-means)是一种扩展版本的K-means算法,它使用核技巧(kernel trick)将数据映射到高维空间,在这个高维空间中执行聚类。 这种映射允许线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分,从而提高聚类的效果。 Kernel K-means的核心在于它不需要显式地知道映射后的数据点,而是利用核函数来计算数据点在高维空...
多核聚类算法(Multiple Kernel k-Means Clustering, MKKM)是一种结合了多核学习和k-means聚类方法的高级聚类技术。 在传统的k-means中,聚类是基于单一的距离度量进行的,而MKKM利用多个核函数来捕捉数据的不同视图或特性,从而在多个特征空间中进行聚类,以期获得更准确的聚类结果。 MKKM 的基本思想 MKKM 的...
针对K‑Means聚类算法利用均值更新聚类中心,导致聚类结果受样本分布影响的问题,提出了神经正切核K‑Means聚类算法(NTKKM)。首先通过神经正切核(NTK)将输入空间的数据映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中进行K‑Means聚类,并采用兼顾簇间与簇内距离的方法更新聚类中心,最后得到聚类结果。在car和breast‑tissue...
依据Mercer定理存在映射 ,使得 。 核K-均值聚类就是讨论映射数据集 在 空间中的聚类情况,设在 空间中。把数据集分为 类, 为第 类的均值, 。 即考虑下面模型: 。 问题1: 怎么训练上述模型。由于 普通情况下是解不出来的。 方法: 初始化 , 。 ,当中 ,令 , 。 E步:求 , 注意当中: , 。 M步:固定 ...
专利摘要显示，本发明属于核电机组智慧运行技术领域，具体涉及一种基于多步K‑means聚类的核电机组运行工况划分及寻优方法。包括如下步骤：步骤1：挖掘历史运行数据中的最优工况，输出此工况下系统中的关键参数；步骤2：判断边界扰动变量的相似性；步骤3：获取机组运行历史数据，并对异常值进行剔除；步骤4：进行稳态工况...
在本节视频中,我们将深入讲解K-Means算法的核心原理和工作流程,内容包括:基本定义簇的个数(K值):指定K值后,算法会将数据划分为K个簇。质心:各个数据维度的均值,用于迭代过程中的更新。距离度量:常用欧氏距离评估相似性,同时强调了标准化的重要性,确保不同特征对距离计算的影响一致。 K-Means工作流程随机初始化K个...
基于核密度估计的K-means聚类优化 下载积分: 630 内容提示: 第27卷第2期2017年2月计算机技术与发展COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENTV01.27 No.2Feb. 2017基于核密度估计的K—means聚类优化熊开玲1,彭俊杰1,杨晓飞2,黄俊2(1.上海大学计算机工程与科学学院,上海200444;2.中国科学院上海高等研究院公共安全中心,...
摘要:提出了使用核空间K—means聚类算法从训练集中抽取特征边界支持向量集,在边界集上构造支持 向量机的半定规划问题,由于边界集的规模比原始训练集要小,降低了半定规划支持向量机的规模,达到 优化向量机的目的.在UCI数据集上的实验结果表明:所提优化方法在求解多核半定规划向量机时,比原 ...
针对基于核的多视图聚类算法(kernel based multi-view clustering method,MVKKM)在处理大规模数据集时运行时间长的缺点,引入增量聚类模型的概念,将MVKKM算法与增量聚类模型相结合,提出基于核K-means的多视图增量聚类算法(incremental multi-view clustering algorithm based on kernel K-means,IMVCKM).通过将数据集分...