高维K均值聚类

本专辑为您列举一些高维K均值聚类方面的下载的内容,高维K均值聚类等资源。把最新最全的高维K均值聚类推荐给您,让您轻松找到相关应用信息,并提供高维K均值聚类下载等功能。本站致力于为用户提供更好的下载体验，如未能找到高维K均值聚类相关内容，可进行网站注册，如有最新高维K均值聚类相关资源信息会推送给您。

阅读全文

高维K均值聚类

: K均值聚类Matlab分类算法.rar 整理的matlab的K均值聚类算法，可以直接运行，包含K均值二维聚类算法，包含K均值三维聚类算法，包含K均值多维聚类算法函数模型
评级：0 浏览量：419 收藏量：3 资源大小：8KB 上传时间：2020-05-07

: k均值聚类分析举例.pdf 2. 高度可扩展：K均值聚类分析可以处理高维数据，能够对大规模数据进行聚类分析。 3. 可以发现非线性结构：K均值聚类分析可以发现数据中的非线性结构，例如环形、椭球体等。然而，K均值聚类分析也存在一些缺陷，...
评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：345KB 上传时间：2022-07-11

: 聚类均值算法_k-means_高维降维_聚类_ 聚类均值算法，用于特征分类，对多类别高维特征降维有良好效果
评级：0 浏览量：162 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2021-10-01

: K均值聚类即K-Means算法详解PPT K-Means聚类算法详解 K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，主要用于将数据点分组成不同的簇，以便更好地理解数据的结构和特征。在这里，我们将详细介绍K-Means聚类算法的原理、步骤和应用。一、聚类算法...
评级：0 浏览量：696 收藏量：3 资源大小：2.06MB 上传时间：2023-04-13

: 基于核的K-均值聚类 一个非线性映射，映射到一个高维的核空间中，突出各类样本之间的特征差异，然后在这个核空间中进行K-均值聚类。同时还将一种新的核函数应用于核K-均值聚类中以提高算法的速度。为了验证算法的有效性，分别利用人工...
评级：4 浏览量：1072 收藏量：2 资源大小：138KB 上传时间：2009-12-24

: PCA特征提取K均值聚类matlab代码实现特征提取算法和K紧邻聚类，内有详尽的程序说明
评级：4 浏览量：420 收藏量：3 资源大小：1KB 上传时间：2009-05-31

: 模式识别k-均值聚类算法matlaB实现.docx 模式识别k-均值聚类算法matlaB实现...k-均值聚类算法是数据挖掘和机器学习中常用的算法，具有简单易实现、可处理高维数据和大规模数据等优点，但也存在收敛速度慢、对初始聚合中心选择敏感和可能陷入局部最优解等缺点。
评级：5 浏览量：131 收藏量：1 资源大小：32KB 上传时间：2022-05-06

: 基于随机森林和加权K均值聚类的网络入侵检测系统.pdf "基于随机森林和加权K均值聚类的网络入侵检测系统" 在信息安全领域中，入侵检测系统是非常重要的一部分。随着网络攻击的日益频繁，入侵检测系统的需求也在增加。然而，目前许多入侵检测系统存在一些缺陷，如无法...
评级：5 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：321KB 上传时间：2021-08-19

: LKM：基于LDA的K均值聚类算法，用于移动传感器网络中入侵检测的数据分析由移动节点组成的移动传感器网络（MSN）对网络攻击... 仿真结果表明，LKM算法缩短了样本特征提取时间，提高了K均值聚类算法的准确性，这两者都证明了LKM算法提高了高维数据分析的性能，提高了MSN中IDS的异常检测率。
评级：0 浏览量：170 收藏量：0 资源大小：1.65MB 上传时间：2021-03-17

: 基于K-均值聚类算法RBF神经网络交通流预测.pdf 基于K-均值聚类算法RBF神经网络交通流预测本篇论文的主要内容是基于K-均值聚类算法的RBF神经网络交通流预测模型的研究。该模型通过K-均值聚类算法对RBF神经网络进行优化，使得模型具有更高的预测精度和收敛性。 ...
评级：0 浏览量：111 收藏量：1 资源大小：237KB 上传时间：2021-09-27

: 论文研究-基于K-均值聚类的协同进化粒子群优化算法.pdf 针对粒子群优化（PSO）算法优化高维问题时，易陷入局部最优，提出一种基于K-均值聚类的协同进化粒子群优化（KMS-CCPSO）算法。该算法通过引入K-均值算法扩大种群的局部搜索范围，采用柯西分布和高斯分布相结合的方法...
评级：0 浏览量：128 收藏量：0 资源大小：572KB 上传时间：2019-09-10

: 基于相似性保持和特征变换的高维数据聚类改进算法然后,将高维特征变换转化为遗传优化问题,利用特征变换降维后的二维数据进行k-均值聚类,并根据(高维坐标,降维后二维坐标)值进行RBF神经网络训练,当新对象输入时,利用训练好的神经网络对其进行二维映射,通过判断该对象...
评级：0 浏览量：224 收藏量：0 资源大小：856KB 上传时间：2018-06-16

: 高维数据流的聚类离群点检测算法研究针对基于聚类的离群点检测算法在...其次运用基于距离的信息熵过滤机制的K-means聚类算法将数据集划分成微聚类,并检测微聚类的离群点.通过实验结果分析表明:该算法可以有效提高高维数据流中离群点检测的效率和准确度.
评级：0 浏览量：314 收藏量：1 资源大小：4.32MB 上传时间：2021-03-03

: 无监督学习PCA降维处理和K-means聚类 – K-means（k均值聚类） 2、主成分分析应用PCA实现特征的降维 ·定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量 ·作用：是数据维散压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），...
评级：5 浏览量：1737 收藏量：3 资源大小：152KB 上传时间：2021-01-20

: 基于目标特征选择和去除的改进K-means聚类算法针对高维数据聚类中K-means算法无法有效抑制噪声特征、实现不规则形状聚类的缺点,提出一种基于目标点特征选择和去除的改进K-均值聚类算法.该算法使用闵可夫斯基规度作为评价距离进行目标点的分类,增设权重调节参数...
评级：0 浏览量：658 收藏量：1 资源大小：206KB 上传时间：2021-01-12

: 数据分析与数据挖掘算法 kmeans算法介绍 K-均值与层次聚类算法英文版共24页.pdf K-means 算法和层次聚类算法是数据挖掘和机器学习中两种常用的聚类算法，它们可以对数据进行聚类分析，以便更好地理解数据的结构和模式。Lossy Compression 是一种数据压缩技术，可以将数据压缩到一个小的空间中，...
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：437KB 上传时间：2022-06-19

: pu_ju_lei.zip_K均值_全连接拉普拉斯矩阵_显示二或三维点_谱聚类_高斯核函数将数据集转换为拉普拉斯矩阵，然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数，全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。
评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：23KB 上传时间：2022-09-15

: 机器学习中自适应k值的k均值算法改进.pdf 机器学习中自适应k值的k均值算法改进本文介绍了一种机器学习中自适应k值的k均值算法改进，旨在解决传统k-means算法中的两个主要缺陷：对远离群点敏感和k值难以确定的问题。该算法通过引入肘部法则的思想对数据进行...
评级：0 浏览量：110 收藏量：1 资源大小：1.75MB 上传时间：2021-09-24

: 论文研究-基于二分K-均值的SVM决策树自适应分类方法.pdf 针对已有数据挖掘算法因维灾难导致的在处理高维数据时准确率和聚类质量都较低的情况, 将二分K-均值聚类和SVM决策树算法结合在一起, 提出了一种适用于高维数据聚类的自适应方法BKM-SVMDT。该算法能保证二分K-均值聚类...
评级：0 浏览量：211 收藏量：0 资源大小：1.05MB 上传时间：2019-07-22

: k-means聚类算法及matlab代码-CS205_final_project:使用OpenMP，MPI和CUDA进行并行集群 K均值聚类可以与其他高级方法结合使用。例如，它与支持向量机（SVM）一起使用来执行自动文本分类（Perrone和Connell，2000年）。它也可以用作预处理方法，例如在隐马尔可夫模型（HMM）中初始化（Hu和Zanibbi，2011...
评级：0 浏览量：350 收藏量：2 资源大小：54.51MB 上传时间：2021-05-21

: 【老生谈算法】matlab实现Kmeans聚类算法.docx Kmeans 算法可以用来对高维数据进行聚类，并且可以自动地分配类别中心点。但是，Kmeans 算法也有一些缺点，例如需要事先确定类别的个数 K，并且对初始值的选择非常敏感。如果初始值设置不好，可能不能获得理想的聚类...
评级：5 浏览量：469 收藏量：1 资源大小：267KB 上传时间：2022-07-03

: 一种层次初始的聚类个数自适应的聚类方法研究 K均值聚类算法是一种常见且有效的基于划分的聚类算法。为解决该聚类算法对初始中心敏感的问题，常用的方法是层次化初始聚类中心。然而，层次初始的聚类算法仍然需要将聚类个数作为输入参数，在高维数据和海量数据中...
评级：0 浏览量：256 收藏量：0 资源大小：1.28MB 上传时间：2021-01-29

: 基于改进聚类分析的网络流量异常检测方法使k-means算法能适用于枚举型数据检测，进而给出一种基于数值分布分析法的高维数据特征筛选方法，有效解决了维数过高导致的距离失效问题，并运用二分法优化K个聚簇的划分，减少了初始聚类中心选择对k-means算法结果...
评级：0 浏览量：400 收藏量：5 资源大小：483KB 上传时间：2021-01-20

: 遗传算法改进的C模糊聚类算法源程序本资源是一个遗传算法改进的C模糊聚类算法源程序，旨在解决模糊C均值聚类算法（FCM）容易收敛于局部极小点的问题。该算法将遗传算法应用于模糊C均值算法的优化计算中，通过遗传算法获得初始聚类中心，然后使用标准的...
评级：5 浏览量：283 收藏量：7 资源大小：22KB 上传时间：2013-04-21

: PSOkmeans带索引1 本文讲述了一种基于粒子群算法和K-均值算法的聚类分析方法，用于高维数据集的处理。该方法通过启发式的粒子群算法寻找出好的初始质心位置，减少K-均值的迭代次数，对高维数据集有不错的效果。聚类分析是生物信息学...
评级：0 浏览量：27 收藏量：0 资源大小：214KB 上传时间：2022-08-08

: 聚类分析图参考.pdf 3. 聚类算法：使用不同的聚类算法，例如K-均值算法、层次聚类算法和DBSCAN算法等，来将数据对象聚集在一起。 4. 聚类结果可视化：使用树状图、热图等可视化方法来展示聚类结果，以便更好地理解数据之间的关系。 ...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：90KB 上传时间：2022-03-07

: 题1：画出给定迭代次数为n的系统聚类法的算法流程框图 - Read.doc 系统聚类法中，常用的聚类方法有层次聚类、K-均值聚类、ISODATA聚类等。选择合适的聚类方法可以影响聚类结果的准确性。 3. 输入个模式样本的特征向量在系统聚类法中，需要输入个模式样本的特征向量，通常是高维...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：484KB 上传时间：2022-05-08

: 基于子向量距离索引的高维图像特征匹配算法.docx 基于子向量距离索引的高维图像特征匹配算法 ...iDistance 算法是一种基于索引的高维特征向量匹配算法，该算法首先使用 k-均值聚类将高维特征向量聚类成多个簇，然后使用索引来快速查找最近邻特征向量。
评级：0 浏览量：32 收藏量：0 资源大小：26KB 上传时间：2022-06-08

: 论文研究-基于加权距离计算的自适应粗糙K-均值算法.pdf 针对粗糙K-均值算法的执行效率较低和对数据对象的处理不准确问题，提出了基于加权距离计算的自适应粗糙K-均值算法。该算法在粗糙集理论应用的基础上修正数据集合的隶属度函数，结合属性约简方法，根据数据属性对聚类...
评级：0 浏览量：294 收藏量：0 资源大小：1.25MB 上传时间：2019-07-22

: 智能单粒子优化算法在聚类分析中的应用 (2011年) 与K-均值聚类算法和基于传统粒子群K-均值混合算法进行比较，在低维、高维和多样本高维三种特征数据集上实验，结果表明提出的算法能够有效克服其它算法易陷入局部最优的问题，并且验证了算法在对多样本高维数据集处理...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：395KB 上传时间：2021-05-11

: 目标跟踪meanshift算法综述均值漂移.doc 其中，hS 是一个半径为 h 的高维球区域，k 表示在这 n 个样本点中，有 k 个点落入 hS 区域中。 Mean Shift 算法的扩展形式可以通过引进核函数的概念来实现。核函数是一种特殊的函数，使得随着样本与被偏移点的距离...
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：1.83MB 上传时间：2022-05-30

: 使用线性光谱聚类的超像素分割因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量...
评级：5 浏览量：908 收藏量：4 资源大小：9.55MB 上传时间：2019-03-20

: 系统聚类分析课程设计.pdf 本文主要介绍系统聚类分析的课程设计，包括聚类要素的数据处理、距离的计算、算法思想与编程实现、K-均值算法应用与优缺点等内容。聚类要素的数据处理是系统聚类分析的基础，常用的数据处理方法有总和标准化、标准...
评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：824KB 上传时间：2021-10-11

: 自实1701_李星毅_L4习题1 Logistic 回归、Fisher 判别函数、K 均值聚类法 Logistic 回归是机器学习中的一种常用算法，它主要用于二分类问题。Logistic 回归的误差函数为： =1∑1 ln (1 + exp ( ― )) 其中，取值为+1或-1，是参数向量，是...
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：249KB 上传时间：2022-08-08

: 颜色分类leetcode-random-feature-maps:快速随机核化特征：高维IDC数据集的支持向量机分类 均值聚类、HSV 变换和梯度直方图。作者电气与计算机工程系计算机科学系德克萨斯大学奥斯汀分校德克萨斯大学奥斯汀分校用法使用python rf.py arg1=value arg2=value ...运行模块，其中参数作为关键字参数传递...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：23KB 上传时间：2021-07-06

: 论文研究-基于判别分析的半监督聚类方法.pdf 新算法首先使用主成分分析来投影高维数据，进一步在投影空间中，使用基于球形K均值聚类算法对数据聚类；然后利用聚类结果，使用线性判别分析降维输入空间数据；最后在投影空间中对数据再次聚类。在一组真实数据集上...
评级：0 浏览量：157 收藏量：0 资源大小：1.15MB 上传时间：2019-09-13

: 一种改进的PSO-Means聚类优化算法 (2011年) 针对粒子群优化算法在线性不可分情况下不能找到合适的聚类初始质心和正确的聚类个数的缺点,提出引入核方法,对基于粒子群算法的K均值聚类(PSO-Means)算法进行改进。利用核方法把数据映射到高维空间,在高维空间中使用...
评级：0 浏览量：297 收藏量：1 资源大小：533KB 上传时间：2021-05-20

: 主成分分析法（PCA）及MATLAB实现 4. 将原始特征投影到选取的特征向量上，得到降维后的新 K 维特征 MATLAB 实现在 MATLAB 中，我们可以使用以下代码来实现主成分分析： ```matlab clear; clc load data1.mat [n, p] = size(x); % n 是样本个数，p...
评级：0 浏览量：368 收藏量：1 资源大小：290KB 上传时间：2022-12-22

: 自适应熵的投影聚类算法* (2014年) 受“维度效应”的影响，许多传统聚类方法运用于高维数据时...通过数学推导得到了新的特征权重计算方法，并提出了一种自适应的k-均值型投影聚类算法。该算法在聚类过程中，依靠数据集自身的相关信息及推导获得的公式动
评级：0 浏览量：83 收藏量：0 资源大小：503KB 上传时间：2021-05-11

: 一种改进的最大相关最小冗余选择性贝叶斯分类器 (2012年) 利用K均值聚类和增量学习算法扩大训练样本规模，提出一种改进的mRMRSBC。一方面，利用K均值聚类预测测试样本的类标签，将已标记的测试样本添加到训练集中，并在属性选择过程中引入一个调节因子以降低K均值聚类误标记...
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：291KB 上传时间：2021-05-25

: 聚类算法-构建地下物流系统网络.pdf K-means 算法是一种常用的聚类算法，用于寻找数据中的聚类中心。该算法使用中心点的位置来确定聚类中心。该算法的优点是计算复杂度低，缺点是需要选择合适的聚类中心个数。知识点4：最优化模型最优化模型是指...
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：3.72MB 上传时间：2022-05-02

: 基于K-Shape的时间序列模糊分类方法.docx 该方法利用一种新的 K-Shape 聚类算法[12]对训练集中每个类的时间序列进行聚类，得到聚类中心群，并将这些中心群作为模糊分类的初始聚类中心，使用模糊 C 均值对时间序列测试集数据进行分类。本文的主要贡献在于...
评级：0 浏览量：51 收藏量：1 资源大小：419KB 上传时间：2022-12-15

: cytofviz:CyTOF数据上的简单PCA和RSKM聚类这是PCA和健壮的稀疏K均值（RSKM）的快速javascript实现。实际上，这不一定是CyTOF数据，而是任何高维数据集。请记住，一切都在浏览器中完成，因此选择一个大文件可能需要一些时间来进行分析。用法您的数据应为...
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：128KB 上传时间：2021-05-19

: hypertension_clustering 最重要的是，我们进行K均值聚类以得出高血压亚型。该项目的结构如下：管道改编自[Landi，I.，Glicksberg，BS，Lee，HC，Cherng，S.，Landi，G.，Danieletto，M.，Dudley，JT，Furlanello，C.，＆Miotto，R.电子...
评级：0 浏览量：60 收藏量：0 资源大小：29KB 上传时间：2021-03-30

: 二阶段近似KNN离群挖掘算法与应用针对高维大数据集,提出了二阶段近似最近邻离群挖掘算法(TPOM),在聚类的基础上,通过加速最近邻查询和改善剪枝效率,提高了循环嵌套KNN算法的离群检测效率。应用分析表明,该算法对于实际数据集有良好的适用性和可扩展性...
评级：0 浏览量：87 收藏量：0 资源大小：343KB 上传时间：2021-02-23

: 论文研究-基于聚类分析的跳频序列选取.pdf 通过对任意序列之间相似性的定义，将序列影射到合适的高维空间当中，...k-均值法与谱方法等聚类分析算法保证了聚类内部距离最小化和聚类之间距离最大化，从而减少了跳频序列的碰撞几率，提高了组网的效率和频率利用率。
评级：0 浏览量：71 收藏量：1 资源大小：372KB 上传时间：2019-09-10

: 论文研究-一种时延驱动的跨层路由方法.pdf 为避免在城市交通多时段定时控制中人工时段划分方法所带来的主观性、片面性，以提高工作效率，结合流形学习算法中的等距映射算法和K均值聚类算法，提出了一种时段划分新方法。给出一组实测数据，假设它是一个存在于...
评级：0 浏览量：72 收藏量：0 资源大小：558KB 上传时间：2019-09-13

: pqkmeans：快速且内存高效的群集同时使用k均值和PQk均值的2D示例大规模评估是一个Python库，用于对大型数据进行有效的聚类。通过首先将输入向量压缩为短乘积量化（PQ）码，PQk-means可以实现快速且高效存储的聚类，即使对于高维向量也是如此。 ...
评级：0 浏览量：99 收藏量：0 资源大小：458KB 上传时间：2021-02-03

: 基于微阵列数据分析的癌症诊断 (2010年) 针对基因表达谱数据的高维性,采用秩和检验的统计方法选取相关基因,结合K均值聚类与模糊C均值聚类方法建立诊断模型。2个DNA微阵列数据实验表明该诊断模型具有较高的分类准确性,为癌症的诊断提供辅助手段。
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：680KB 上传时间：2021-05-15

: 机器学习实战_Machine_Learning_in_Action.pdf 在本书中，我们将学习机器学习的基础知识，包括k-近邻算法、决策树、基于概率论的分类方法、Logistic回归、支持向量机、集成方法、预测数值型数据、树回归、K-均值聚类算法、Apriori算法、FP-growth算法、PCA、SVD、...
评级：5 浏览量：270 收藏量：1 资源大小：16.14MB 上传时间：2021-09-14

资源推荐

相关资源标签

核K-均值聚类；K-均值聚类；核函数；支持向量机遗传算法高维数据 matlab 二分K-均值, 支持向量机决策树, 自适应算法论文研究 K均值聚类二维K均值聚类高维K均值聚类人工智能 Matlab分类算法 K-均值算法特征选择高维数据聚类特征赋权数据去噪 k-means k-means算法 mean 无监督学习机器学习监督学习聚类 computer-vision clustering scikit-learn 研究论文自然科学论文工程技术 JavaScript 系统开源参考文献专业指导神经网络深度学习数据建模互联网报告网络资源均值算法数据挖掘文档资料数据结构目标跟踪数据分析 kmeans 聚类算法高斯核函数主成分分析法