遗传算法,K-均值算法,参数初始化,t混合模型,聚类分析

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遗传算法,K-均值算法,参数初始化,t混合模型,聚类分析

: 论文研究-遗传K-均值初始化的t混合模型医学图像聚类.pdf 针对基于混合模型的图像聚类质量易受混合模型参数初始值的影响，提出一种遗传K-均值初始化的t混合模型医学图像聚类方法。该方法构建一种医学图像的t混合模型，将遗传算法与K-均值算法相结合，实现对医学图像的初始...
评级：0 浏览量：99 收藏量：1 资源大小：453KB 上传时间：2019-07-22

: K-均值聚类算法研究然而,K-均值算法是一个局部搜索的算法,它存在一些严重的不足,比如K值需要预先确定、聚类结果的好坏依赖于初始点的选取。为了解决这些问题,这个领域的研究者开发了很多其他的一些技术,试图基于全局最优化的方法来解决...
评级：5 浏览量：1972 收藏量：2 资源大小：3.67MB 上传时间：2020-07-04

: 遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码.doc 本文档提供了一个基于遗传算法的模糊C-均值聚类MATLAB源码，旨在解决模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点的问题。该算法通过遗传算法优化模糊C-均值聚类算法，得到初始聚类中心，然后使用标准的模糊C-均值聚类算法...
评级：5 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：25KB 上传时间：2022-05-07

: 模式识别k-均值聚类算法matlaB实现.docx 模式识别k-均值聚类算法是数据挖掘和机器学习中常用的算法，用于对数据进行聚类分析。该算法的核心思想是将数据分为k个类别，每个类别的中心点称为聚合中心。该算法的实现过程可以分为以下几个步骤： 1. 初始化聚合...
评级：5 浏览量：130 收藏量：1 资源大小：32KB 上传时间：2022-05-06

: 论文研究-基于改进引力搜索的混合K-调和均值聚类算法研究.pdf 为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题，以及增强聚类算法的全局搜索能力，基于KHM算法以及改进的引力搜索算法，提出一种混合K-调和均值聚类算法（G-KHM）。G-KHM算法具有KHM算法收敛速度快的优点，但同时针对KHM...
评级：0 浏览量：250 收藏量：1 资源大小：1.12MB 上传时间：2019-07-22

: 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：59 收藏量：0 资源大小：437KB 上传时间：2022-06-19

: 引入k均值变异算子的遗传聚类算法matlab 代码实现了引入 k-均值变异算子的遗传聚类算法。主要步骤如下：读取数据，并对数据进行乱序排列。设置算法的参数，如种群规模、交叉概率、变异概率等。 初始化种群，将每个个体的染色体表示为对数据样本的分类。 ...
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：20KB 上传时间：2024-03-19

: k-means聚类算法 K-means聚类算法是一种经典的聚类方法 k-means聚类算法 K-means聚类算法是一种经典的聚类方法，它的目标是将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本属于与其最近的均值（即簇中心）对应的簇，从而使得簇内的方差最小化。以下是使用Python实现K-means聚类算法...
评级：0 浏览量：22 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2024-05-30

: k-means聚类算法 python k-means聚类算法 K-means聚类算法是一种经典的聚类方法，它的目标是将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本属于与其最近的均值（即簇中心）对应的簇，从而使得簇内的方差最小化。以下是使用Python实现K-means聚类算法...
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2024-05-30

: 机器学习算法之 K 均值聚类 机器学习算法之 K 均值聚类 本文我们来学习一下另一种经常听到的机器学习算法—— 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...
评级：0 浏览量：242 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2023-07-03

: kmpp:具有k-means ++初始化的k-means聚类算法基本的k均值算法在任意位置使用k个质心进行初始化。此实现解决了使用k-means ++算法的任意初始化方法的一些缺点（请参见最后的“更多阅读”）。安装通过npm安装通过NPM将kmpp安装为Node.js模块： $ npm ...
评级：0 浏览量：486 收藏量：0 资源大小：236KB 上传时间：2021-05-06

: 基于 K-means 聚类算法的图像区域分割.zip 而K-Means算法对初始聚类中心的选取较为敏感，若选择的聚类中心不好，则得到的聚类结果会非常差，因此，对K-Means算法提出了很多的改进的方法，如K-Means++算法，在K-Means++算法中，希望初始化的k个聚类中心之间的...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：33KB 上传时间：2023-11-01

: k-means 聚类算法与Python实现代码一、初始化聚类中心首先随机选择集合里的一个元素作为第一个聚类中心放入容器，选择距离第一个聚类中心最远的一个元素作为第二个聚类中心放入容器，第三、四、、、N个同理，为了优化可以选择距离开方做为评判标准 ...
评级：0 浏览量：2499 收藏量：4 资源大小：41KB 上传时间：2020-12-17

: K-means聚类算法详解.pdf 初始化：随机选择K个数据点作为初始的簇中心。分配数据点到最近的簇：对于数据集中的每个数据点，计算它与每个簇中心的距离（如欧氏距离），并将其分配到距离最近的簇中。更新簇中心：对于每个簇，重新计算簇内...
评级：0 浏览量：6 收藏量：0 资源大小：107KB 上传时间：2024-05-30

: 论文研究-一种有效的K-means聚类中心初始化方法.pdf 该方法在基于密度概念的基础上，选取到所有已初始化聚类中心距离乘积最大的高密度点作为当前聚类中心。理论分析与对比实验结果表明，此方法相对于传统K-means 算法和最大最小距离法有更快的收敛速度、更高的准确率和...
评级：0 浏览量：274 收藏量：0 资源大小：218KB 上传时间：2019-07-22

: k-means聚类算法说明及代码示例 K-means聚类算法是一种经典的、基于中心的聚类方法，用于将数据点划分为K个簇（clusters）。每个簇由一个中心点（即质心，centroid）表示，该算法的目标是最小化簇内的方差或平方误差之和，即簇内误差平方和（Within...
评级：0 浏览量：18 收藏量：0 资源大小：207KB 上传时间：2024-05-30

: Python实现K-means聚类算法的基本示例代码在函数内部，首先随机初始化了K个中心点，然后在循环中进行了迭代，直到达到最大迭代次数为止。在每次迭代中，计算每个样本点与中心点的距离，并将每个样本点分配到最近的中心点所在的簇中，然后更新每个簇的中心点...
评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2024-05-30

: 利用MATLAB进行K-means聚类数学建模算法 K均值聚类（K-means clustering）是一种无监督学习的聚类算法，用于将数据集中的观测点分成K个不同的簇。每个簇具有一个代表性的中心，称为簇心，其它观测点根据它们与簇心的距离被分配到不同的簇中。 K均值聚类的...
评级：0 浏览量：57 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2024-01-10

: 利用邻域模型的K-Means算法初始化方法作为一种简单的聚类方法，传统的K-Means算法已被广泛讨论并应用于模式识别和机器学习。... 我们研究了这三个准则对聚类的影响，并用三种不同的初始化方法比较了K均值的聚类结果。实验结果说明了该方法的有效性。
评级：0 浏览量：132 收藏量：0 资源大小：551KB 上传时间：2021-02-23

: 论文研究-启发式初始化独立的k-均值算法研究.pdf 针对传统k-均值算法对初始聚类中心敏感的问题，提出了启发式初始化独立的k-均值算法。该算法引入prim算法选择k个初始聚类中心，且通过设置阈值参数θ，避免同一类中的多个数据对象同时作为初始聚类中心，否则将导致...
评级：0 浏览量：196 收藏量：0 资源大小：503KB 上传时间：2019-09-11

: 论文研究-自适应布谷鸟搜索的并行K-means聚类算法.pdf 针对K-means聚类算法受初始类中心影响，聚类结果容易陷入局部最优导致聚类准确率较低的问题，提出了一种基于自适应布谷鸟搜索的K-means 聚类改进算法，并利用MapReduce编程模型实现了改进算法的并行化。通过搭建的...
评级：0 浏览量：341 收藏量：1 资源大小：3.38MB 上传时间：2019-07-22

: 34行MATLAB实现k-均值聚类（k-means）和不同颜色散点图展示 34行MATLAB代码实现k均值聚类，包含展示聚类成功后的散点图。
评级：3 浏览量：7223 收藏量：10 资源大小：1KB 上传时间：2018-12-01

: k-means.zip_k-means_k-means 图像_k均值聚类_图像聚类_聚类实现k均值聚类算法，可以使用彩色图像，通过随机初始化聚类中心，完成聚类
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-07-15

: 双中心组合迭代抑制式模糊C-均值聚类图像分割算法 均值聚类算法应用于灰度图像分割时出现收敛速度较慢和像素误判的问题,通过挖掘图像同质区域内像素间的相关性与分析像素位置对类别判定的影响,提出一种双中心组合迭代抑制式模糊C-均值聚类图像分割算法.首先在图像上...
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：2.16MB 上传时间：2021-01-12

: Spherical K-means 算法：使用 Spherical K-means 算法在超球面上聚类-matlab开发聚类是用于提取有用信息的最重要的数据挖掘技术... 当微阵列数据归一化为零均值和单位范数时，使用归一化数据的 K 均值算法的变体将更合适。由于数据点位于单位超球面上，因此该算法称为球面 K 均值算法 (SPK-means)。
评级：0 浏览量：914 收藏量：1 资源大小：3KB 上传时间：2021-05-30

: k均值算法c++语言实现代码 k均值算法是一种常用的无监督机器学习算法，用于对数据进行聚类分析。该算法的主要思想是将相似的数据点聚集到一起，并将它们分配到不同的簇中。k均值算法的主要步骤包括： 1. 随机生成初始簇中心 2. 对每个数据点...
评级：0 浏览量：262 收藏量：0 资源大小：50KB 上传时间：2020-09-04

: 用python实现k-means算法，同时进行可视化 初始化：随机选择K个数据点作为初始簇中心。分配：将每个点分配给最近的簇中心，形成K个簇。更新：重新计算每个簇的中心，通常为簇内所有点的均值。迭代：重复步骤2和3，直到簇中心不再显著变化或达到预设的迭代...
评级：0 浏览量：5 收藏量：0 资源大小：548B 上传时间：2024-06-02

: 论文研究-基于加权距离计算的自适应粗糙K-均值算法.pdf 结合属性约简方法，根据数据属性对聚类效果的影响因子设置权值，在欧氏距离中引入权值系数来初始化簇的中心点，最后通过K值递增的改进算法对数据集进行正态检验来验证每个簇的数据是否符合高斯分布模型，从而能够...
评级：0 浏览量：294 收藏量：0 资源大小：1.25MB 上传时间：2019-07-22

: 基于减法聚类改进的模糊c-均值算法的模糊聚类研究针对模糊c-均值（FCM）聚类算法受初始聚类中心影响，易陷入局部最优，以及算法对孤立点数据敏感的问题，提出了解决方案：采用快速减法聚类算法初始化聚类中心，为每个样本点赋予一个定量的权值，用来区分不同的样本...
评级：0 浏览量：413 收藏量：1 资源大小：309KB 上传时间：2020-10-25

: 论文研究-基于密度的K-means聚类中心选取的优化算法.pdf 该算法针对数据对象的分布密度以及计算最近两点的垂直中点方法来确定k个初始聚类中心, 再结合均衡化函数对聚类个数进行优化, 以获得最优聚类。采用标准的UCI数据集进行实验对比, 发现改进后的算法相比传统的算法有较...
评级：0 浏览量：184 收藏量：1 资源大小：1.04MB 上传时间：2019-07-22

: 基于模糊C-均值的改进人工蜂群聚类算法 (2016年) 传统的模糊C-均值聚类算法存在对初始聚类中心选择与噪声数据敏感，容易使目标函数陷入局部最优的问题，以及标准人工蜂群算法局部搜索能力及开发能力不强的缺点。针对这些问题，引进差分进化的思想改进人工蜂群算法并...
评级：0 浏览量：198 收藏量：0 资源大小：955KB 上传时间：2021-05-18

: MATLAB上的聚类/子空间聚类算法 与经典的 K-means 随机选择初始质心不同，更好的初始化过程集成到K-means++中，其中远离现有质心的观测值被选为下一个质心的概率更高。 初始化过程可以使用健身比例选择来实现。 ISODATA（迭代自组织数据分析） ...
评级：5 浏览量：648 收藏量：2 资源大小：21KB 上传时间：2022-06-06

: 聚类算法聚类算法代码附MATLAB & python代码 K-Means(K均值)聚类算法步骤： (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点...
评级：0 浏览量：261 收藏量：0 资源大小：12KB 上传时间：2023-07-24

: 论文研究-基于MapReduce的FCM聚类集成算法.pdf 模糊C-均值（FCM）聚类集成算法是一种利用集成思想提高聚类质量的方法。针对FCM聚类集成算法随着数据量的增加时间复杂度过高的问题，提出一种基于MapReduce框架的并行FCM聚类集成算法。首先利用多组随机的初始聚类...
评级：0 浏览量：218 收藏量：0 资源大小：948KB 上传时间：2019-07-22

: 基于粒子群算法的岩体结构面产状模糊C均值聚类分析.pdf “基于粒子群算法的岩体结构面产状模糊C均值聚类分析” 本篇论文提出了一种基于粒子群算法的岩体结构面产状模糊C均值聚类分析方法，旨在解决传统图形分析方法的不足之处。该方法通过使用粒子群算法来求解模糊C均值...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：504KB 上传时间：2021-09-29

: 模糊C-均值聚类算法的改进研究 (2012年) 模糊C-均值聚类算法通过迭代的爬山技术来...遗传算法是一种应用广泛的全局优化算法，是一种与求解问题无关的算法模式，能够有效解决模糊C-均值聚类算法对初始化敏感的问题，利用改进后的遗传算法能更好地解决聚类问题．
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：203KB 上传时间：2021-05-27

: 基于云环境K-means聚类的并行算法 (2015年) 该算法利用Canopy聚类算法思想并结合二分查找思想对K-means算法进行优化，同时采用“极限点”原则使之避免了聚类过程中的局部最优，然后利用顺序组合式MapReduce编程模型实现了算法的并行化扩展.实验结果表明：在...
评级：0 浏览量：167 收藏量：0 资源大小：334KB 上传时间：2021-04-25

: 对k均值算法和硬C-均值算法的对比分析 (2012年) 通过比较目标函数、聚类原型模式P(0)的初始化方法、划分矩阵U和聚类原型p的更新方法等4个方面,得出k均值算法和硬C-均值算法的区别。
评级：0 浏览量：31 收藏量：0 资源大小：2.68MB 上传时间：2021-05-07

: k-means算法python源码 k-means算法是一种无监督学习的聚类算法，用于将数据集划分为k个不同的簇。它通过迭代的方式寻找使得簇内的样本相似度最大化、簇间的样本相似度最小化的质心点。具体而言，k-means算法的步骤如下：随机选择k个...
评级：0 浏览量：137 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2023-07-26

: 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

: 使用 Octave 和Python 实现了 K-means算法以进行图像压缩 MatLab-Octave/plotDataPoints.m（K-means 质心的初始化） MatLab-Octave/plotProgresskMeans.m（绘制 K-means 的每一步） MatLab-Octave/runkMeans.m（运行 K-means 算法） MatLab-Octave/findClosestCentroids.m...
评级：0 浏览量：157 收藏量：0 资源大小：440KB 上传时间：2022-06-07

: 基于粒子群优化算法的模糊聚类分析.pdf 1. 初始化聚类中心：随机选择K个点作为聚类中心。 2. 计算每个点的隶属度：计算每个点与每个聚类中心的隶属度。 3. 更新聚类中心：根据每个点的隶属度，更新聚类中心。 4. 重复迭代：重复步骤2和3，直到达到停止条件...
评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：144KB 上传时间：2021-09-29

: MATLAB用拟合出的代码绘图-Task-Parameterized-Gaussian-Mixture-Model:任务参数化高斯混合模型（T 当前方法使用k均值聚类来初始化高斯参数，并使用迭代期望最大化（EM）算法使它们更接近于事实。拟合TPGMM之后，将模型与新的框架参数一起应用于高斯回归，以通过时间输入来检索输出特征。请观看TPGMM和GMR在训练/...
评级：0 浏览量：235 收藏量：0 资源大小：35.59MB 上传时间：2021-05-21

: 基于Tri-Training和数据剪辑的半监督聚类算法 提出一种半监督聚类算法,该算法在用seeds集初始化聚类中心前,利用半监督分类方法Tri-training的迭代训练过程对无标记数据进行标记,并加入seeds集以扩大规模;同时,在Tri-training训练过程中结合基于最近邻规则的...
评级：0 浏览量：225 收藏量：0 资源大小：693KB 上传时间：2021-02-23

: k-means聚类算法实现 1.首先，我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量，最好快速地查看一下数据，并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量，在上面的图形中是“X”...
评级：0 浏览量：852 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2019-01-29

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