聚类核,

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聚类核,

: 论文研究-一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法.pdf 为了在标记样本数目有限时尽可能地提高支持向量机的分类精度, 提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机分类方法。该算法依据聚类假设, 即属于同一类的样本点在聚类中被分为同一类的可能性较大的原则去对核函数进行...
评级：0 浏览量：168 收藏量：0 资源大小：2.4MB 上传时间：2019-07-22

: 基于直觉模糊c均值聚类核匹配追踪的弹道中段目标识别方法 kernel matching pursuit)进行全局最优搜索导致学习时间过长这一缺陷，汲取直觉模糊c均值聚类(IFCM,intuitionistic fuzzy c-means)算法的动态聚类特性优势，提出一种基于直觉模糊c均值聚类的核匹配追踪(IFCM-...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：181KB 上传时间：2021-01-15

: 特征融合和聚类核函数平滑采样优化的粒子滤波目标跟踪方法 (2012年) 针对复杂场景下的目标...同时针对传统粒子滤波算法存在的粒子退化问题，提出了一种基于聚类核函数平滑采样的方法。理论仿真和实际场景的实验结果表明，该算法适应性更强，精度更高，能有效跟踪复杂场景下的运动目标。
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：387KB 上传时间：2021-05-22

: Kenel_Cluster.rar_cluster_核聚类这是自己编的核聚类的c++程序！仅供参考。
评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：9KB 上传时间：2022-09-19

: 模糊核聚类算法自己写的，关于模糊核聚类算法的函数，我是用来作多模型控制里面建模用的，虽然建模没成功，但是这个聚类算法还是成功的
评级：0 浏览量：266 收藏量：0 资源大小：6KB 上传时间：2014-05-26

: 动态加权模糊核聚类算法：为了克服噪声特征向量对聚类的影响，充分考虑各特征向量对聚类结果的贡献度的不同，运用mercer核将待聚类的数据映射到高维空间，提出了一种新的动态加权模糊核聚类算法。该算法运用动态加权，自动消弱噪声特征...
评级：0 浏览量：153 收藏量：0 资源大小：269KB 上传时间：2015-09-01

: 9.1 聚类1 第九章的焦点是聚类，一种无监督学习方法。在无监督学习中，我们处理的训练数据没有预先标记的信息，目标是从数据的内在结构中学习并发现模式。聚类是这种学习任务的核心，它尝试将数据集中的样本分成不相交的子集，...
评级：0 浏览量：42 收藏量：0 资源大小：829KB 上传时间：2022-08-04

: 基于核函数的层次聚类算法 (2011年) 层次聚类算法是运行复杂度较高的聚类算法,基于不相似性测度的层次...结合核函数特点,提出了一种基于核函数的层次聚类算法.利用该算法,对稀疏高维数据进行了层次聚类对比,实验结果表明,该算法提高了层次聚类的准确率.
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：665KB 上传时间：2021-04-23

: 核聚类算法焦李成该文提出了一种用于聚类分析的核聚类方法6通过利用.9OT9O核C作者把输入空间的样本映射到高维特征空间后C在特征空间中进行聚类6由于经过了核函数的映射C使原来没有显现的特征突现出来C从而能够更好地聚类6该核聚类...
评级：0 浏览量：228 收藏量：0 资源大小：470KB 上传时间：2010-12-13

: 核聚类集成失衡数据SVM算法针对传统 SVM 算法在失衡数据集下的分类性能不理想的问题, 提出一种基于核聚类集成 SVM 算法. 该算法首先在核空间中对多数类样本集进行聚类, 然后随机选择出具有代表意义的聚类信息点, 实现在减少多数类样本数的同时...
评级：0 浏览量：122 收藏量：1 资源大小：2.35MB 上传时间：2021-02-23

: MATLAB实现knn聚类 MATLAB实现knn聚类 K-NN（K-Nearest Neighbors）分类算法是一种基于实例的学习算法，它属于有监督学习中的分类算法。K-NN算法的思想非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个...
评级：5 浏览量：184 收藏量：0 资源大小：136KB 上传时间：2024-03-12

: k-means聚类算法数据探索的利器 —— K-Means聚类算法详解与应用简介：本资源是为数据科学家、分析师以及机器学习爱好者准备的K-Means聚类算法全面指南。通过这份资源，用户将深入理解K-Means聚类的工作原理、算法流程、优化技巧...
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：14.99MB 上传时间：2024-05-31

: kfcm.zip_KFCM_kfcm聚类算法_图像聚类_核聚类_模糊聚类实现了KFCM算法，对模糊图像进行聚类分析，效果良好
评级：5 浏览量：78 收藏量：1 资源大小：3KB 上传时间：2022-07-15

: 雷达辐射源在线核聚类分选matlab代码在线分选matlab代码，采用核映射将数据映射到高维空间，在特征空间中对多类信号，进行聚类分选
评级：0 浏览量：915 收藏量：15 资源大小：4KB 上传时间：2017-11-01

: AP聚类聚类算法介绍1 AP聚类算法是一种在数据挖掘和机器学习领域中用于无监督学习的聚类算法。在介绍AP聚类之前，我们先来看一下分类和聚类的基本概念。分类算法是一种有监督的学习方法，它的目标是根据已有的带有标签的数据构建一个...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：484KB 上传时间：2022-08-03

: 上证50股票聚类分析1 上证50股票聚类分析是一项使用数据挖掘技术来研究股市中特定股票群体的行为和相似性的方法。在这个案例中，研究者聚焦于上证50指数的成分股，这是一个包含了上海交易所市值最大、流动性最好的50家公司的股票指数。...
评级：0 浏览量：215 收藏量：0 资源大小：462KB 上传时间：2022-08-03

: FCMand_iris_模糊核聚类_模糊聚类_；模糊c聚类_模糊核_ 在聚类分析中
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：125KB 上传时间：2021-09-28

: 22 谱聚类1 Pi 谱聚类 SpectralClusteringGraphbased权重的无向图斯wiiffxi.xjiexpf高斯核MA 昨磊心了心M5十以6以61 吡
评级：0 浏览量：24 收藏量：0 资源大小：3.86MB 上传时间：2022-08-04

: 2017ch6 聚类1 第六章聚类1——理解与应用聚类分析是数据挖掘中的核心方法，它是一种无监督学习技术，主要用于将数据对象分为不同的组或“簇”，这些簇内的对象具有高度相似性，而不同簇之间的对象则差异较大。在商务智能领域，...
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：10.81MB 上传时间：2022-08-03

: Segmentation_图像聚类_ 这是一个基于python的传统的图像聚类算法的代码，算法核心是模糊c均值聚类，用于参考与学习
评级：0 浏览量：113 收藏量：0 资源大小：2.66MB 上传时间：2021-10-04

: 用C++实现DBSCAN聚类算法 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，它能发现任意形状的聚类，并且对噪声不敏感。在C++中实现DBSCAN，我们需要理解算法的基本步骤和数据结构。...
评级：5 浏览量：1384 收藏量：4 资源大小：64KB 上传时间：2020-09-05

: 基于核方法的模糊聚类算法将核方法的思想推广到模糊 C-均值算法, 构造了基于核函数的模糊核 C-均值算法, 使其能够聚类非超球体数据、被噪声污染数据、多种模式原型混合数据、不对称数据等多种数据结构, 并指出一阶多项式模糊核 C-均值算法...
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：199KB 上传时间：2023-08-28

: KFCM聚类算法+预测 python KFCM核模糊c均值聚类算法，包含新数据的类别预测
评级：1 浏览量：609 收藏量：0 资源大小：4KB 上传时间：2021-08-31

: 5.聚类模型1 在机器学习领域，聚类是一种无监督学习方法，用于发现数据集中的自然分组或结构。聚类模型是用于执行这一任务的核心工具，scikit-learn 是一个广泛使用的 Python 库，提供了多种聚类算法，包括 MiniBatchKMeans 和 ...
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：787KB 上传时间：2022-08-03

: 聚类分析.doc.docx 聚类分析是一种数据分析技术，主要用于将数据集中的对象或样本按照它们的相似性或差异性划分成不同的组，称为簇。这种技术在计算机科学、数据挖掘、社会学、生物学等多个领域都有广泛应用。在文档中提到的"聚类分析....
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: 核聚类MATLAB代码以及参考文献 核聚类MATLAB代码以及参考文献基于样本密度KFCM新算法及其在故障诊断的应用
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: 聚类--基于密度的聚类算法1 "基于密度的聚类算法 -- DBSCAN" 基于密度的聚类算法是一种常用的聚类算法，它可以发现任意形状的聚类簇，而不仅仅是凸形的聚类簇。DBSCAN（Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种...
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: 基于核心依赖短语聚类的开放关系抽取基于核心依赖短语聚类的开放关系抽取
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: 基于判断矩阵的专家模糊核聚类组合赋权方法实际决策问题中, 由于客体信息自身存在的不完备性和不确定性以及人们描述过程中的模糊性, 更适合采用模糊聚类的分析方法, 为此提出一种基于判断矩阵的专家模糊核聚类赋权方法. 该方法运用模糊核聚类理论对...
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: 基于粒子群优化的直觉模糊核聚类算法研究针对现有基于核方法的直觉模糊聚类算法对初始值敏感、收敛速度慢等缺陷，利用粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势，对直觉模糊核聚类算法的初始聚类中心进行优化，并提出了一种基于粒子群优化的直觉模糊...
评级：0 浏览量：139 收藏量：0 资源大小：1.67MB 上传时间：2021-01-14

: 2018.08.22 密度聚类层次聚类1 【密度聚类与层次聚类】是两种在数据挖掘领域常用的无监督学习方法，用于发现数据中的模式和结构。密度聚类主要关注数据点的局部密度，而层次聚类则侧重构建数据点间的层次关系。 **密度聚类**，尤其是DBSCAN...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：2.1MB 上传时间：2022-08-03

: 模糊核聚类的自适应算法聚类数, 随机性强、容易陷入局部最优等弱点, 将核函数和有效性函数引入到模糊聚类中, 提出了模糊核聚类的自适应算法. 此方法在性能上比经典的聚类算法有了较大的改进, 取得了更好的聚类效果. 实验结果证实了该...
评级：0 浏览量：68 收藏量：0 资源大小：239KB 上传时间：2021-01-15

: 基于模糊核聚类的多类支持向量机提出了一种基于模糊核聚类的多类支持向量机分类方法。支持向量机的分类精度和分类速度取决于树结构,新方法利用模糊核聚类生成模糊类,并结合基于二叉树的多类支持向量机分类算法实现多类分类。
评级：0 浏览量：75 收藏量：2 资源大小：299KB 上传时间：2011-04-12

: 聚类算法 (4).pdf 《聚类算法详解》聚类，作为无监督学习的核心问题，是一种探索性数据分析方法，旨在发现数据集中的自然群体或结构，无需事先知道具体的类别标签。聚类算法通过对数据点进行分组，使得相同组内的对象相似度较高，而...
评级：0 浏览量：6 收藏量：0 资源大小：505KB 上传时间：2022-11-17

: 谱聚类算法算法简介.docx 谱聚类算法是一种基于图论和谱图理论的聚类方法，主要用于将数据集中的对象按照相似性分组。该算法的优势在于它能够在任意形状的数据分布中找到最优聚类，并且能够收敛到全局最优解，这不同于传统的基于距离或密度的...
评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：23KB 上传时间：2022-11-27

: 聚类算法-基础篇.pdf 在数据挖掘领域，聚类算法是一种非常重要的无监督学习方法，它主要用于发现数据集中的自然群体或类别，而无需事先知道具体的分类信息。本篇主要介绍聚类算法的基础知识，帮助理解这一领域的核心概念。首先，我们要...
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: C#，K-均值（K-Means）聚类算法的核心源代码 K均值聚类算法（K-Means Clustering Algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配...
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: UCAS模式识别11＿聚类021 聚类算法概述聚类算法是机器学习和数据挖掘中的一种常见技术，它的目的是将相似度高的对象或数据点聚合在一起，以便更好地理解和分析数据。在生物学领域，聚类算法也被广泛应用于物种分类，例如门、纲、目、科、属...
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: 近似谱聚类算法描述.pdf 【近似谱聚类算法（ASCA）】是一种在数据挖掘和机器学习中用于无监督聚类的方法。它结合了谱聚类的思想和稀疏表示的理论，旨在处理大规模数据集时提高效率并减少计算复杂性。算法的核心在于对相似矩阵进行稀疏化处理...
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: 模糊核聚类算法（蚁群算法） matlab实现的蚁群算法，可以运行，可以修改参数有说明，适合大多数人使用
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: 67389548.zip_KFCM_Windows编程_核模糊C_核聚类基于matlab的核模糊C-means聚类算法(KFCM),不错的
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: 聚类技术1 (3).docx 聚类技术是数据分析和数据挖掘中的重要组成部分，其目的是通过数据自身的特性，将数据对象按照相似性或差异性归类，形成不同的簇。聚类分析不仅有助于发现数据的内在结构，还能帮助识别模式和异常，为决策提供依据。...
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: 聚类技术1 (2).docx 【聚类技术】是数据分析和数据挖掘中的重要技术，用于将数据自动组织成不同的类别，无需预先知道具体的分类信息。聚类分析的核心是通过度量数据间的相似性或差异性，构建数据对象之间的关系网络，进而形成具有代表性...
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: 基于交叉熵测度的成对约束模糊核聚类算法目前已有的成对约束模糊核聚类研究中，缺乏对成对约束信息的有效测度，进而无法充分利用成对约束这类半监督信息。在成对约束核聚类的基础上，文中提出基于交叉熵测度的成对约束核聚类算法。利用对象交叉熵测度工具，...
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: IDL 核K均值聚类很好用的一个ENVI 中IDL语言编写的核K均值聚类程序
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: 聚类--K-MEANS1 K-MEANS是一种广泛应用的聚类算法，属于划分方法，主要任务是将数据集分割成K个不重叠的子集，每个子集称为一个簇。在这个过程中，簇的中心称为质心。K-MEANS算法的核心流程如下： 1. 初始化：随机选择K个对象作为...
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: 不确定数据聚类分类研究.pdf 不确定数据聚类分类是当前数据分析领域的一个重要研究方向，它主要应对现实生活中由于各种原因（如设备误差、网络干扰、用户隐私）导致的数据不确定性。传统聚类算法假设数据是确定的，但面对不确定数据时，这些算法...
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