聚类中心,

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聚类中心,

: K-means 对 iris 数据进行聚类并显示聚类中心，聚类结果等，附注释 K-means 对 iris 数据进行聚类并显示聚类中心，聚类结果等，附注释
评级：0 浏览量：725 收藏量：1 资源大小：4KB 上传时间：2022-04-13

: 基于划分采样的初始聚类中心算法针对大数据集的初始聚类中心选取问题,在基于密度的划分算法和适用于大规模数据集限定初值的采样算法基础上,提出了一种用于初始聚类中心的划分采样算法。对聚类子空间在每一维上进行均匀划分形成不同的数据区域,根据...
评级：0 浏览量：407 收藏量：0 资源大小：231KB 上传时间：2020-06-20

: FCM_fcm_FCM初始化_FCM聚类中心_ fcm分割，利用分区矩阵U初始化聚类中心V
评级：0 浏览量：154 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2021-10-01

: 设置聚类中心的模糊 C均值设置 聚类中心的模糊C均值大大的减少了迭代次数，matlab
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2017-12-16

: FCM初始聚类中心敏感性分析与优化 FCM初始聚类中心敏感性分析与优化，汪勇，程姣，既有研究认为模糊C-均值聚类对初始聚类中心敏感。算法敏感性受到分类数、数据特征、和模糊指数等因素的影响。给出算法敏感性定义�
评级：0 浏览量：1436 收藏量：2 资源大小：349KB 上传时间：2020-03-12

: 论文研究-基于高密度最小距离选择初始聚类中心的改进K-means算法 .pdf 基于高密度最小距离选择初始聚类中心的改进K-means算法，李硕，刘书昌，针对K-means算法初始聚类中心不稳定导致聚类效果较差的不足，本文提出了一种基于高密度最小距离选择初始聚类中心的DP-Kmeans算法，有��
评级：0 浏览量：443 收藏量：1 资源大小：1.42MB 上传时间：2019-08-17

: 初始聚类中心优化的K-均值项目聚类推荐算法 (2014年) 针对协同过滤推荐系统存在的数据稀疏性和扩展性差问题,提出了初始聚类中心优化的K-均值项目聚类推荐算法.该算法首先采用SlopeOne方法对评分矩阵预测填充来缓解数据稀疏性,然后采用初始聚类中心优化的K-均值算法对...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：897KB 上传时间：2021-06-16

: 一种多聚类中心的划分方法 (2014年) 提出了一种多聚类中心的算(DMC)，新算法将原划分算法中每类单个中心替代为多个中心，判断数据归属时以最近中心为目标进行划分，最后对多个中心调整得到聚类结果．实验证明，在不增加算法复杂度的前提下，DMC能够客服...
评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：287KB 上传时间：2021-05-30

: fcm.zip_MATLAB 聚类_matlab聚类_中心聚类_聚类中心谱系聚类发给定聚类点数可得到聚类中心 很好很强大
评级：0 浏览量：65 收藏量：1 资源大小：7KB 上传时间：2022-07-14

: 一种优化初始聚类中心的K-means聚类算法针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这一缺点进行改进，利用提出的新算法选出初始聚类中心，并进行聚类。这种算法比随机选择初始聚类中心的算法性能有所提高，具有更高的准确性。
评级：0 浏览量：289 收藏量：0 资源大小：312KB 上传时间：2020-10-20

: fcm.rar_FCM 聚类中心_FCM聚类_fcm_聚类中心_聚类比较获得3个和4个聚类中心然后进行比较，先用fcm函数进行聚类，聚类成3个和4个类别再进行比较分析
评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2022-09-23

: K-means聚类算法初始聚类中心确定 matlab实现改进的K-means聚类算法初始聚类中心确定，采用matlab实现，2016a的matlab，直接打开文件、添加路径就可以使用了。
评级：1 浏览量：4454 收藏量：6 资源大小：3KB 上传时间：2018-03-18

: 论文研究-自动确定聚类中心的密度峰值算法.pdf 针对密度峰值算法凭借经验计算截断距离[dc]无法有效应对各个场景并且密度峰值算法人工选取聚类中心的方式难以准确获取实际聚类中心的缺陷，提出了一种基于基尼指数的自适应截断距离和自动获取聚类中心的方法，可以...
评级：0 浏览量：604 收藏量：2 资源大小：743KB 上传时间：2019-09-10

: 论文研究-最优聚类个数和初始聚类中心点选取算法研究.pdf 基于SSE来选取聚类个数k值，基于聚类中心点所在的周围区域相对比较密集、聚类中心点之间距离相对较远的选取原则来选取初始聚类中心点，避免初始聚类中心点集中在一个小的范围，防止陷入局部最优。实验证明，该算法能...
评级：0 浏览量：175 收藏量：0 资源大小：1.11MB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-针对多聚类中心大数据集的加速K-means聚类算法.pdf 随着数据量、数据维度呈指数发展以及实际应用中聚类中心个数的增多，传统的K-means聚类算法已经不能满足实际应用中的时间和内存要求。针对该问题提出了一种基于动态类中心调整和Elkan三角判定思想的加速K-means聚类...
评级：0 浏览量：197 收藏量：0 资源大小：1.23MB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-一种有效的K-means聚类中心初始化方法.pdf 传统K-means算法由于随机选取初始聚类中心，使得聚类结果波动性大；已有的最大最小距离法选取初始聚类中心过于稠密，容易造成聚类冲突现象。针对以上问题，对最大最小距离法进行了改进，提出了最大距离积法。该方法...
评级：0 浏览量：266 收藏量：0 资源大小：218KB 上传时间：2019-07-22

: km.zip_K._KM matlab_分配聚类中心_聚类初始中心_距离测度首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的...
评级：0 浏览量：75 收藏量：0 资源大小：583B 上传时间：2022-07-14

: 基于密度的优化初始聚类中心K-means算法研究传统的K-means算法随机选取初始聚类中心，聚类结果不稳定，容易陷入局部最优解。针对聚类中心的敏感性，提出一种优化初始聚类中心的K-means算法。此算法利用数据集样本的分布特征计算样本点的密度并进行分类，在高...
评级：0 浏览量：217 收藏量：0 资源大小：368KB 上传时间：2020-10-17

: cluster.rar_cluster_密度峰值聚类_密度聚类_聚类中心快速搜索与发现密度峰值聚类方法来确定聚类中心
评级：0 浏览量：42 收藏量：0 资源大小：5.89MB 上传时间：2022-07-14

: gaMatlab.rar_FCM 聚类中心_FCM聚类_Genetic-fuzzy_cluster fuzzy_初始聚类中心 模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。
评级：5 浏览量：46 收藏量：2 资源大小：1KB 上传时间：2022-07-15

: 691698626subclustinializingfcm.rar_fcm_matlab 减法聚类_减法聚类_聚类中心 subclutering initializing fcm: 开发语言：matlab 功能：使用减法聚类初始化fcm算法的聚类中心，可以快速找到合适的初始聚类中心
评级：5 浏览量：80 收藏量：1 资源大小：2KB 上传时间：2022-07-14

: 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...
评级：0 浏览量：237 收藏量：0 资源大小：166KB 上传时间：2021-01-13

: 计算机研究 -基于聚类中心选取的聚类算法的研究.pdf 计算机研究 -基于聚类中心选取的聚类算法的研究.pdf
评级：0 浏览量：84 收藏量：0 资源大小：5.05MB 上传时间：2022-06-28

: 聚类算法初始聚类中心的优化 (2010年) 首先对较有代表性的初始聚类中心改进的算法，从思想、关键技术和优缺点等方面进行分析．其次选用知名数据集对典型算法进行测试，主要从就同一个数据集不同改进算法的聚类情况进行对比分析，为聚类分析和数据挖掘等...
评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：332KB 上传时间：2021-05-13

: 论文研究-基于初始聚类中心选取和数据点划分的K均值聚类算法 .pdf 基于初始聚类中心选取和数据点划分的K均值聚类算法，曹戈，程玉虎，传统K均值聚类算法随机选取初始中心容易陷入局部极小，而且不能有效处理不规则数据集的边缘数据。针对这两个问题，提出一种改进K�
评级：0 浏览量：190 收藏量：0 资源大小：716KB 上传时间：2019-08-16

: 粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法* (2015年) 针对快速K-medoids聚类算法所选初始聚类中心可能位于同一类簇的缺陷,以及基于粒计算的K-medoids算法构造样本去模糊相似矩阵时需要主观给定阈值的缺陷,提出了粒计算优化初始聚类中心的K-medoids聚类算法。该算法结合...
评级：0 浏览量：113 收藏量：0 资源大小：264KB 上传时间：2021-05-12

: GA-FCM.zip_GAFCM_GA聚类_fcm ga_优化聚类_遗传 聚类中心 使用遗传算法优化fcm算法对初始值敏感的问题，得到全局最优解，求出聚类中心作为fcm算法的输入
评级：0 浏览量：97 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-07-14

: 论文研究-基于样本空间分布密度的初始聚类中心优化K-均值算法.pdf 针对传统K-均值聚类算法对初始聚类中心敏感、现有初始聚类中心优化算法缺乏客观性，提出一种基于样本空间分布密度的初始聚类中心优化K-均值算法。该算法利用数据集样本的空间分布信息定义数据对象的密度，并根据整个...
评级：0 浏览量：478 收藏量：1 资源大小：512KB 上传时间：2019-07-22

: 论文研究-基于邻域模型的K-means初始聚类中心选择算法 .pdf 基于邻域模型的K-means初始聚类中心选择算法，曹付元，梁吉业，传统的K-means算法由于其方法简单，在模式识别和机器学习中被广泛讨论和应用.但由于K-means算法随机选择初始聚类中心，而初始聚类中心
评级：0 浏览量：251 收藏量：0 资源大小：448KB 上传时间：2019-08-19

: Flower Pollination Algorithm for data clustering :FPA clust 从训练样本中提取最佳聚类中心。... 提出的分区聚类方法从训练样本中以最佳聚类中心的形式提取信息。然后在测试样本上验证提取的聚类中心。 Data_Clustering_FPA.m 是需要执行的文件。这会生成一个具有预定义均值和标准差的合成数据集。数据按照预...
评级：0 浏览量：97 收藏量：0 资源大小：6KB 上传时间：2021-05-29

: pso_cluster.zip_PSO_PSO Cluster_cluster_优化聚类中心_粒子群聚类利用粒子群算法优化聚类中心，避免局部最优
评级：0 浏览量：57 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-07-15

: 论文研究-基于动态网格生成技术的聚类中心初始化算法 .pdf 基于动态网格生成技术的聚类中心初始化算法，王振东，，本文提出了一种有效的聚类中心点初始化方法DCICC。该算法采用动态网格的生成技术，减少了网格数，利用密度的概念来消除噪音和孤立�
评级：0 浏览量：118 收藏量：0 资源大小：430KB 上传时间：2019-08-16

: 初始聚类中心优化的k_means算法_袁方1 摘要：传统的k-means算法对初始聚类中心敏感，聚类结果随不同的初始输入而波动。为消除这种敏感性，提出一种优化初始聚类中心的方法，此方法计算每个数据对象所在区
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：153KB 上传时间：2022-08-04

: 大数据-算法-方差优化初始聚类中心的Kmed省略ids算法及外部聚类评价指标研究.pdf 大数据-算法-方差优化初始聚类中心的Kmed省略ids算法及外部聚类评价指标研究.pdf
评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：3.14MB 上传时间：2022-04-19

: 对k-means初始聚类中心的优化.pdf 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...
评级：0 浏览量：142 收藏量：0 资源大小：339KB 上传时间：2020-03-15

: K-means初始聚类中心的选择算法 (2012年) K-means算法随机选取初始聚类中心,容易造成聚类准确率低且聚类结果不稳定。针对这一问题,提出一种初始聚类中心的选择算法。通过k-dist的差值(DK)图分析,确定数据点在k-dist图上的位置,选择主要密度水平曲线上k-dirt...
评级：0 浏览量：325 收藏量：0 资源大小：347KB 上传时间：2021-05-13

: 针对多聚类中心大数据集的加速K-means聚类算法 (2016年) 随着数据量、数据维度呈指数发展以及实际应用中聚类中心个数的增多，传统的K-means聚类算法已经不能满足实际应用中的时间和内存要求。针对该问题提出了一种基于动态类中心调整和Elkan三角判定思想的加速K-means聚类...
评级：0 浏览量：582 收藏量：0 资源大小：1.23MB 上传时间：2021-05-18

: 聚类分析聚类分析一、聚类的关键：距离二、K-means聚类算法三、聚类的注意事项聚类好坏的评估方法1、技术上的方法2、业务上的方法连续型数据标准化分类型数据标准化一、聚类的关键：距离二、K-means聚类算法三、聚类的...
评级：0 浏览量：3204 收藏量：1 资源大小：641KB 上传时间：2021-01-07

: 论文研究-基于平均密度优化初始聚类中心的k-means算法.pdf 现有的基于密度优化初始聚类中心的k-means算法存在聚类中心的搜索范围大、消耗时间久以及聚类结果对孤立点敏感等问题，针对这些问题，提出了一种基于平均密度优化初始聚类中心的k-means算法adk-means。该算法将数据...
评级：0 浏览量：293 收藏量：1 资源大小：484KB 上传时间：2019-09-13

: 论文研究-基于密度的K-means聚类中心选取的优化算法.pdf 针对传统的K-means算法对于初始聚类中心点和聚类数的敏感问题, 提出了一种优化初始聚类中心选取的算法。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...
评级：0 浏览量：182 收藏量：1 资源大小：1.04MB 上传时间：2019-07-22

: 基于密度的K-means聚类中心选取的优化算法* (2012年) 针对传统的K-means算法对于初始聚类中心点和聚类数的敏感问题，提出了一种优化初始聚类中心选取的算法。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...
评级：0 浏览量：47 收藏量：0 资源大小：1.04MB 上传时间：2021-05-18

: K-means聚类中心的鲁棒优化算法.pdf K-means聚类中心的鲁棒优化算法.pdf
评级：5 浏览量：145 收藏量：0 资源大小：644KB 上传时间：2021-08-19

: K-means聚类 K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的...K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数
评级：0 浏览量：120 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2014-09-01

: 论文研究-自动确定聚类中心的数据竞争算法.pdf 针对数据竞争算法采用欧式距离计算相似度、人为指定聚类簇数以及聚类中心无法准确自动确定等问题，提出了一种自动确定聚类中心的数据竞争聚类算法。引入了数据场的概念，使得计算出的势值更加符合数据集的真实分布；...
评级：0 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：749KB 上传时间：2019-09-07

: 花授粉算法matlab代码-Partitional-Clustering:使用流行的元启发式算法在聚类过程中找到最佳聚类中心 使用流行的元启发式算法在聚类过程中找到最佳聚类中心 基于和谐搜索的聚类算法 - This set of files perform Harmony search based clustering algorithm. - The proposed novel partitional clustering approach ...
评级：0 浏览量：139 收藏量：0 资源大小：16KB 上传时间：2021-05-19

: 基于初始聚类中心优化和维间加权的改进K-means算法 (2013年) 针对K-means算法易受随机选择的初始聚类中心的影响和划分准确率不高的缺点，给出了一种改进的K-means算法。首先对初始聚类中心的选择过程进行了改进，然后对各样本点间差异最大的维进行加权处理。在Iris数据集上对...
评级：0 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：932KB 上传时间：2021-06-01

: 论文研究-最小化误差平方和k-means初始聚类中心优化方法.pdf 传统的k-均值算法对初始聚类中心和孤立点敏感，文中以最大程度地减少误差平方和为基本思想，提出一种最大化减少当前误差平方和的k-means初始聚类中心优化方法。在初始聚类中心选择阶段，每次增加聚类中心时，计算...
评级：0 浏览量：359 收藏量：0 资源大小：983KB 上传时间：2019-09-12

: 一种新的确定K-均值算法初始聚类中心的方法* (2005年) 针对传统的K-均值算法聚类时初始聚类中心难以确定的缺点，利用超立方体技术，并依据同类样本中多数样本具有类似的子向量的特点，将落入同一超立方体的样本认为是一类。然后以这些样本的均值作为初始聚类的中心，实现...
评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：291KB 上传时间：2021-05-26

: 基于d-AIFCM的Web用户聚类分析传统FCM聚类算法存在初始聚类中心较为敏感的问题，易陷入局部最优。针对此问题，提出了基于密度权值和自适应免疫系统的FCM算法（d-AIFCM）。算法在对Web用户进行聚类分析的过程中，基于用户群体之间的相似性，引入...
评级：0 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：326KB 上传时间：2020-10-17

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