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基于k-平均算法的数据聚类实验
基于k-平均算法的数据聚类实验
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k-平均算法
k-平均算法
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源程序:k-means.cpp 实验数据:data.txt 实验报告:基于k-means算法的数据聚类实验.doc
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聚类 模式识别 K平均算法
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5星 · 资源好评率100%
自己写的一个模式识别程序适合看看,功能基本全有代码有注释
聚类k平均算法实验报告.doc
浏览:10
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基于人工免疫网络的k-平均聚类算法的研究 (2009年)
浏览:133
以人工免疫网络理论结合 k-平均算法,尝试了一种聚类分析的新的解决方案 。对 k-平均算法中每一次迭代求平均值来确定聚类中心的方式进行改进,采用人工免疫网络中克隆选择和变异机制对聚类中心进行操作,选取最优抗体作为下一次迭代的聚类中心,克服了 k-平均算法中对孤立点敏感的缺点,从而大大减少了迭代次数 。通过对 4组标准数据的实验,结果表明,该算法具有很好的自适应性,收敛速度快,提高了聚类性能 。
改进的k平均聚类算法研究借鉴.pdf
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基于聚类算法(K平均算法)实现的模式识别
浏览:142
3星 · 编辑精心推荐
使用K-平均算法,以颜色分量(或几何性状)作为坐标参数,对景象图进行聚类分析,在最后的分类结果中将路标(可能包括少量相似区域)聚类为一个模式类别。并且给出了样本模式点,绘制除了坐标图(标出各个聚类中心的迭代移动轨迹)。
论文研究-基于平均密度优化初始聚类中心的k-means算法.pdf
浏览:182
现有的基于密度优化初始聚类中心的...实验结果表明,这种基于平均密度优化初始聚类中心的k-means算法比现有的基于密度的k-means算法有更快的收敛速度,更强的稳定性及更高的聚类精度,消除了聚类结果对孤立点的敏感性。
论文研究-一种基于ACO的K-medoids聚类算法.pdf
浏览:98
K-medoids算法作为聚类算法的一种,不易受极端数据的影响,适应性广泛,但是K-medoids聚类算法的精确度不稳定,平均准确率较低,用于实际的聚类分析时效果较差。ACO是一种仿生优化算法,其具有很强的健壮性,容易与...
自适应布谷鸟搜索的并行K-means聚类算法
浏览:64
通过搭建的Hadoop分布式计算平台对不同样本数据集分别进行10次准确性实验和效率实验,结果表明:a)聚类的平均准确率在实验所采用的四种UCI标准数据集上,相比原始K-means聚类算法和基于粒子群优化算法改进的K-means聚类...
论文研究-移动点Voronoi图拓扑维护策略的研究.pdf
浏览:139
算法首先在用Ward’s方法对样本数据初步聚类的基础上,确定合适的簇数目、初始聚类中心等k-平均算法的初始参数,并进行孤立点检测、删除;基于上述处理再采用传统k-平均算法进行聚类。将优化的k-平均算法应用到罪犯...
一种改进的K-平均聚类算法
浏览:109
典型K平均算法中的聚类数k必须是事先给定的确定值,然而实际中很难精确确定,因而无法解决该核算法的实际问题。为此,提出距离代价函数作为最佳聚类数的有效性检验函数,建立了相应的数学模型,并据此提出了一种改进的k值优化算法。实验证明,与传统基于平均值方法实现数据聚类相比,用改进K值优化算法有效提高数据聚类效果。
k平均聚类算法java
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k平均聚类算法java实现-------
基于组平均距离聚类算法
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基于组平均距离聚类算法 层次聚类算法 cluster group average-distance
基于平均度与平均聚类系数的RWP模型的研究 (2010年)
浏览:168
RWP模型作为节点仿真移动模型被广泛应用在传统移动自组织网络研究中,而机会网络作为移动自组织网络的一个分支,具有不保证连通的网络拓扑特性,这种特殊性可能导致RWP模型不适合作为仿真机会网络的节点移动模型.结合复杂网络理论中平均度与平均聚类系数的概念,对RWP模型仿真数据与实验数据进行了对比分析.分析结论指出,在平均度相近的条件下 RWP模型的平均聚类系数与实验数据有明显的差异,因此RWP模型不适合
RBF神经网络的平均聚类算法
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采用K均值聚类算法来优化RBF神经网络的各项参数。
Web文本聚类技术及聚类结果可视化研究
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组Web文本数据集对基本的K-means算法和改进的算法以及基于层次的组平均算法进行试验和比较,验证改进算法的有效性。实验结果表明:并行K-means算法的聚类结果与串行算法相同,但执行效率得到了很大的提高。
论文研究-自适应布谷鸟搜索的并行K-means聚类算法.pdf
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基于k-d树分区的聚类算法并行加速策略
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为提高大数据量下的K-Means聚类速度,提出用k-d树算法划分数据集实现操作算子并行化,设置多个Task Manager数目和CPU核数加速F-Kmeans算法的执行。实验结果表明,较K-Means算法,F-Kmeans算法的准确率提高了约3.6%...
基于Spark的K-means安全区间更新优化算法
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每次K-means算法更新聚类中心后,会对数据集中所有的点迭代计算它们与最新聚类中心的距离,进而获取点的...结果表明,所提出的优化算法在上述两个指标上均优于传统的K-means聚类算法,适用于大数据环境下的数据聚类场景。
基于平均差异度优选初始聚类中心的改进K-均值聚类算法
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针对K-均值聚类算法对初始聚类中心存在依赖性的缺陷,提出一种基于数据空间分布选取初始聚类中心的改进算法.该算法首先定义样本距离、样本平均差异度和样本集总体平均差异度;然后将每个样本按平均差异度排序,选择平均...
基于平均神经网络参数的DQN算法.pdf
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Python自实现基于组平均的AGNES算法
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1.支持多维数组,采用欧氏距离 2.矩阵运算,尽量减少遍历,效率高! 3.图形界面 4.多组测试数据
基于最值平均的人脸识别LBP算法.pdf
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基于快速K-medoids聚类的WLAN室内定位算法
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最后通过实验数据分析表明,相比K-means参考点聚类算法,从平均误差、标准差和累积误差曲线图3个方面可以看出快速K-medoids参考点聚类算法在去除噪声数据和孤立点数据上具有更好的鲁棒性,可有效地提升定位精度。
K-means聚类算法在入侵检测中的应用
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提出了一种基于聚类分析方法构建入侵检测库的模型,实现了按K-平均值方法建立入侵检测库并据此划分安全等级的思想。该检测系统的建立不依赖于经验数据,能自动依据原有数据对入侵行为进行重新划分。仿真实验表明,该...
对k-means初始聚类中心的优化.pdf
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改文献针对传统k—means算法对初始聚类中心敏感的问题,提出了基于数据样本分布选取初始聚类中心的改进k.means算法。该算法利用贪心思想构建K个数据集合,集合的大小与数据的实际分布密切相关,集合中的数据彼此间...
基于改进K-medoids的聚类质量评价指标研究
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提出一种新的密度计算方法,将样本集与各样本的平均距离比值较大的对象作为高密度点,使用最大乘积法选取相对分散且具有较高密度的数据对象作为初始聚类中心,增强了K-medoids算法初始中心点的代表性和算法的稳定性...
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针对如何在不共享精确数据的条件下,应用k-平均聚类算法从数据中发现有意义知识的问题,提出了一种基于安全多方计算的算法。算法利用半可信第三方参与下的安全求平均值协议,实现了在分布式数据中进行k-平均聚类挖掘时...
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J_Style
2012-03-18
说明不是很清楚,运行不了,不过代码可以借鉴一下。
huangyaohai
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