K近邻聚类

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K近邻聚类

: 一种组合K近邻聚类在煤与瓦斯突出预测中的应用通过建立多个k近邻聚类器,可以产生多个簇集。来自不同簇集的子簇之间必然存在交集,最后利用子簇的加权连通图合并子簇。以平顶山八煤矿煤与瓦斯突出的相关因素指标为基础,对历年的煤与瓦斯突出的数据进行聚类分析,...
评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：875KB 上传时间：2020-06-27

: 混合背景模型与K近邻聚类 内涵两部分一部分是GMM算法实现车辆视频检测，另一部分是基于KNN医学脑电图的检测，还有文档说明，文档说明是一分英文REPORT
评级：0 浏览量：105 收藏量：0 资源大小：4.8MB 上传时间：2018-05-08

: kNN.zip_K._knn_k近邻_聚类算法 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个...
评级：0 浏览量：75 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-09-23

: 基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法针对上述问题，提出了一种基于加权K近邻的改进密度峰值聚类算法，将最近邻算法的思想引入密度峰值聚类算法，重新定义并计算了各数据点的局部密度，并通过权值斜率变化趋势来判别聚类中心临界点。通过在人工数据集上...
评级：0 浏览量：759 收藏量：6 资源大小：2.06MB 上传时间：2021-04-30

: 机器学习算法之 K 均值聚类这个名字确实跟“K 近邻”有些相像，但是要明确的是，“K 近邻”中的“K”，指的是“与输入数据最接近的 K 个数据点”；而“K 均值聚类”中的 K，指的则是“将一堆无标记数据划分为 K 个类别”，其中这个“类别”...
评级：0 浏览量：240 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2023-07-03

: k近邻pdf讲义超详细 k近邻pdf讲义超详细
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: 一种基于K近邻团的聚类算法.pdf 。。。
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: 近邻法流程图模式识别K近邻法的流程图用于学生实验报告和作业
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: 文档鸢尾的散点图matlab绘制K近邻(KNN)分类K-Means聚类算法聚类文档鸢尾花的散点图（matlab绘制）-K近邻（KNN）分类，K-Means聚类算法聚类提取方式是百度网盘分享地址
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：87B 上传时间：2024-04-16

: K近邻算法实现(使用MNIST数据集)_Python环境在Python环境下，使用MNIST数据集，实现KNN算法，对MNIST数据集中数据进行HOG特征提取，再进行预测，准确率较高
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: K nearest neighbor k近邻算法使用K近邻算法进行聚类。
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: 机器学习-聚类机器学习聚类算法及实现，掌握K-means聚类的使用思路和使用方法
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: 论文研究-基于半监督学习的K-均值聚类算法研究.pdf 定义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数,从而将K-均值算法很好地应用于半监督聚类问题。针对K-均值算法初始质心敏感的缺陷,用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间,迭代搜索找到较优的聚类质心...
评级：0 浏览量：505 收藏量：0 资源大小：390KB 上传时间：2019-07-22

: KNN.zip_habit41i_knn识别_k近邻算法、特征分类_聚类识别本算法可以实现多种混合特征的聚类识别，将已知特征进行合理的划分
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: kNN_k近邻_机器学习_分类算法_ 机器学习方法，利用K近邻聚类算法进行数据分类
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: K近邻算法(分层聚类KNN和KDtree KNN) K近邻算法matlab实现，包括分层聚类KNN和KDtree KNN，有什么建议，欢迎与我交流，谢谢
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: 论文研究-Num-近邻方差优化的K-medoids聚类算法.pdf 针对K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、聚类结果依赖于初始聚类中心的缺陷，提出一种局部方差优化的K-...提出的Num-近邻方差优化的K-medoids聚类算法优于快速K-medoids聚类算法及基于邻域的改进K-medoids聚类算法。
评级：0 浏览量：193 收藏量：0 资源大小：1.27MB 上传时间：2019-07-22

: 基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题，提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分kmeans聚类算法对采集的RSSI数据进行分类，建立离线指纹数据库；无线移动...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：1.19MB 上传时间：2020-05-09

: 论文研究-结合K近邻的改进密度峰值聚类算法.pdf 针对密度峰值聚类算法（DPC）在处理维数较高、含噪声及结构复杂数据集时聚类性能不佳问题，提出一种结合K近邻的改进密度峰值聚类算法（IDPCA）。该算法首先给出新的局部密度度量方法来描述每个样本在空间中的分布...
评级：0 浏览量：896 收藏量：2 资源大小：1.1MB 上传时间：2019-09-08

: 通过基于K近邻的稀疏表示系数对高维数据进行谱聚类我们建议通过基于k 近邻（KNN）的稀疏表示系数向量构造亲和矩阵，以对高维数据进行聚类。对于每个数据对象，通过稀疏表示理论计算稀疏表示系数向量，并使用KNN算法查找k个最近的邻居。代替使用所有系数直接构造...
评级：0 浏览量：179 收藏量：0 资源大小：965KB 上传时间：2021-04-08

: 基于聚类选择k近邻的LLE算法及故障检测基于聚类选择k近邻的LLE算法及故障检测
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: 论文研究-基于Spark的分布式近邻传播聚类算法 .pdf 基于Spark的分布式近邻传播聚类算法，刘新生，于艳华，在大规模聚类算法的应用方面，近邻传播聚类(affinity propagation, AP)克服了传统的K-means算法需要手动指定聚类个数的局限性，能够自动选择
评级：0 浏览量：139 收藏量：0 资源大小：923KB 上传时间：2019-08-19

: 论文研究-基于K近邻隶属度的聚类算法研究.pdf 经典模糊C均值聚类算法（FCM）基于欧氏距离，存在不同规模类簇不能正确聚类问题，针对此问题提出一种基于[K]近邻隶属度的模糊C均值聚类算法（KNN_FCM）。讨论了基于[K]近邻隶属度的粗糙C均值聚类算法（KNN_RCM）和...
评级：0 浏览量：226 收藏量：1 资源大小：463KB 上传时间：2019-09-07

: opencv 监督学习聚类（k近邻(KNN)手写字识别、支持向量机数据分类注释源码和数据文件下载）第一个字母k可以小写，表示外部定义的近邻数量。支持向量机（SVM）是机器学习算法之一，是二分类算法。给定一组训练样本集，如图，样本数据集是二维的，分散在平面上，需要找到一条直线将数据集分割开。可以分开...
评级：5 浏览量：270 收藏量：0 资源大小：2.47MB 上传时间：2023-04-25

: bangtai.zip_K._动态 svm_聚类 svm 用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，是信号处理的基础，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。
评级：0 浏览量：35 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2022-09-23

: 两种基于K近邻特征选择算法的对比分析在特征选择过程中，针对近邻错误分类率较低的问题，分别采用正向贪心和逆向贪心思想设计了两种启发式特征选择算法，其目的是在降低数据集中特征数量的同时，能够进一步降低近邻错误分类率。通过8组UCI数据集上的交叉...
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: KNN文本聚类代码利用十大经典机器学习算法之一的KNN（K近邻）算法，实现文本自动聚类。
评级：0 浏览量：592 收藏量：1 资源大小：2KB 上传时间：2019-01-14

: 机器学习算法（1）K-近邻算法、线性回归、逻辑回归、决策树算法、集成学习、聚类算法该资源为人工智能-机器学习相关算法详细讲解，包括K-近邻算法、线性回归、逻辑回归、决策树算法、集成学习、聚类算法以及拓展的理论和实践案例。
评级：5 浏览量：640 收藏量：5 资源大小：46.82MB 上传时间：2022-04-06

: python机器学习理论与实战（一）K近邻法机器学习分两大类，有监督学习(supervised learning)和无监督学习...而无监督学习也可以成两类：聚类（clustering）和密度估计（density estimation）,聚类则是把一堆数据聚成弱干组，没有类别信息；密度估计则是估
评级：0 浏览量：151 收藏量：0 资源大小：167KB 上传时间：2021-01-21

: 基于k最近邻网络的数据聚类算法具体解决方案是，将待聚类的向量数据集转化为k最近邻网络，并用SSNCA对该网络进行聚类．将SSNCA与c-Means、仿射传播进行比较，实验表明文中算法得到的目标函数稍差，但聚类精度要明显高于这两个算法．
评级：0 浏览量：236 收藏量：0 资源大小：573KB 上传时间：2021-02-23

: 数据预测、分类、聚类系统其中，分类系统中采用k-近邻算法、贝叶斯分类器、决策树分类、AdaBoost、GBDT、随机森林、逻辑回归等预测系统中采用贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、XGBoost、岭回归、多项式回归、决策树回归预测算法等聚类...
评级：0 浏览量：624 收藏量：6 资源大小：741KB 上传时间：2022-06-14

: punbiu.zip_K._二维数据SVM_数据聚类神经可实现对二维数据的聚类，具有丰富的参数选项,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2022-07-14

: 论文研究-[K]近邻相似度优化的密度峰聚类.pdf 针对密度峰聚类分配时，仅考虑样本点与指向点（密度比它大的最近点）之间的距离，不适用于流形聚类（如Circleblock数据集、Lineblobs数据集等）的问题，提出了[K]近邻相似度优化的密度峰聚类算法。在计算每个点的...
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: 文本聚类中基于密度聚类算法的研究与改进文本聚类在很多领域都有广泛应用，而聚类算法作为文本聚类的核心直接决定了聚类的效果和效率。...算法利用了k近邻和离群度等概念，能够迅速确定数据集中每类的中心及其类半径，在保证聚类效果的基础上提高了聚类效率。
评级：0 浏览量：313 收藏量：0 资源大小：325KB 上传时间：2020-10-23

: 基于C均值 K近邻算法的面部表情识别 (2008年) 通过对人的面部表情分类的研究,提出了一种使用 C均值聚类、K近邻算法的面部表情分类方法。对参加训练的表情图像先进行 Gabor小波变换,然后使用 Fisherface判别分析方法进行变换,求得特征空间。再将已进行 Gabor...
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: 论文研究-基于KD-树和K-means动态聚类方法研究.pdf 该算法对基于KD-树优化选取的k个聚类中心和增量数据建立新的KD-树，利用近邻搜索策略将增量数据分配到相应的聚类簇中并完成聚类。实验结果表明，与传统的K-means聚类算法相比，提出的基于KD-树优化初始聚类中心点...
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: 聚类测试_31省市居民家庭消费水平-city.txt 运用K-Means进行聚类分析的数据。通过无标签的数据，学习数据的分布或数据与数据之间的关系。 1.聚类算法定义：根据数据的...1.1可运用的算法模块：K-Means、近邻传播算法、DBSCAN算法，高斯混合模型（GMM）等。
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: 一种图像空间下的ICM聚类方法针对图像聚类问题,提出了一种基于图像空间关系的聚类方法,采用场模型描述图像之间的空间关系,利用K-近邻思想构建图像邻域系统,聚类过程中无需手动标记特征表示的图像类别信息,只需要给定初始类别数,通过条件迭代算法...
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: 论文研究-基于文本—链接模型和近邻传播算法的网页聚类.pdf 新模型通过将词聚成词簇、链接向量聚成链接簇的方法将MS模型的词空间和链接空间进行大幅的压缩，并应用近邻传播算法替代传统的K-means算法对网页进行聚类。实验证明，TLMS模型近邻传播算法聚类精度高、执行效率好。
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: 基于子空间聚类的视频人脸数据自动标注首先，将海量视频作为人脸数据的采集来源，以满足多种人脸识别任务中不同的人脸数据需求，然后使用人脸识别模型将人脸数据映射到特征空间，使用改进K近邻算法把人脸数据划分到不同的子特征空间，最后在每个子特征...
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: 论文研究-基于增量图聚类的动态多文档摘要算法.pdf 根据K近邻规则构建一个双层句子图模型，用基于密度划分的增量图聚类方法对句子进行子主题划分，最后结合时间因素提高句子新颖度来抽取动态文摘。该方法能基于文档数据流增量式地抽取动态文摘，实现文摘内容的实时...
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: 基于可拓距离的K近邻算法 (2010年) 距离机制是K近邻算法的关键部分，传统的方法是采用欧式距离来讨论各个属性取值的差异，而对于同一属性取值的差异就显得很简单. 采用可拓学来定量描述事物属性的关联函数的性质，构造可拓距离应用到K近邻算法中，设计...
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: 一种基于相对密度和决策图的聚类算法聚类是数据挖掘领域的一个重要研究方向,针对复杂数据集中存在的簇间密度不均匀、聚类形态多样、聚类中心的识别等问题,引入样本点k近邻信息计算样本点的相对密度,借鉴快速搜索和发现密度峰值聚类(CFSFDP)算法的簇中心...
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: 专题-05-作业安排3 1. k-近邻算法的性能可以通过集成学习策略加以改善，请设计一种策略用于提升 k-近邻分类 2. k-means 聚类算法的性能也可以通过集成学习策略加以改善，
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: python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现本篇文章主要介绍了python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现，详细的介绍了K最近邻算法的概念和示例，具有一定的参考价值，有兴趣的可以了解一下
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