最近邻聚类学习算法

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最近邻聚类学习算法

: 基于模糊最近邻聚类学习算法的海水藻类繁殖状态预测 (2011年) 为了预报海洋赤潮等灾害的发生,需要监测海水中藻类的繁殖状况.通过建立针对海水中叶绿素 a浓度状态的预测模型间接预测海水中藻类的繁殖生长状况.运用基于数据的模糊最近邻...改进的模糊最近邻聚类学习算法降低了预测
评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：337KB 上传时间：2021-06-18

: 一种动态自适应最近邻聚类学习算法在工业污水处理中的应用 (2006年) ### 一种动态自适应最近邻聚类学习算法在工业污水处理中的应用 #### 概述本文探讨了一种新型的动态自适应最近邻聚类（DANNC）学习算法在工业污水处理系统中的应用案例，旨在通过该算法实现对工业污水pH值的有效...
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：1.01MB 上传时间：2021-05-25

: 改进的共享最近邻聚类算法 共享最近邻聚类算法(SNN)在处理大小不同、形状不同以及密度不同的数据集上具有很好的聚类效果,但该算法还存在以下不足:(1)时间复杂度为O(n2),不适合处理大规模数据集;(2)没有明确给出参数阈值的简单指导性操作方法;...
评级：0 浏览量：764 收藏量：0 资源大小：1.89MB 上传时间：2021-03-01

: 模式识别 最近邻规则聚类算法 最近邻规则的聚类算法，欧式距离，起始点阈值可设定。带有聚类效果评估。采用二维特征空间中的10个样本对程序进行验证 x1 = (0,0)，x2 = (3,8) x3 = (2,2)，x4 = (1,1) x5 = (5,3)，x6 = (4,8)，x7 = (6,3)，x8 = ...
评级：0 浏览量：669 收藏量：3 资源大小：2KB 上传时间：2021-05-02

: 基于遗传进化的最近邻聚类算法及其应用提出了基于遗传进化的最近邻聚类算法, 该算法结合了遗传算法(GA )与最近邻聚类算法 (NN )。对要进行分类的样本和特征量进行优化选取, 去除位于类交界的模糊样本, 并对样本分类有效的特征量进行放大, 对...
评级：0 浏览量：130 收藏量：0 资源大小：278KB 上传时间：2021-01-15

: snn:共享最近邻（SNN）聚类算法实现 Java中的共享最近邻（SNN）聚类算法实现。这是集群算法的Java实现，如以下所述： Ertöz，L.，Steinbach，M.和Kumar，V.（2003年）。在嘈杂的高维数据中查找不同大小，形状和密度的聚类。 SDM。取自可以通过...
评级：0 浏览量：2248 收藏量：3 资源大小：5.06MB 上传时间：2021-05-13

: KNSC.zip_MATLAB 聚类_最近邻聚类_聚类 matlab_聚类算法_近邻 聚类算法，最近邻系统聚类。 聚类算法，最近邻系统聚类。
评级：0 浏览量：94 收藏量：0 资源大小：926B 上传时间：2022-07-14

: 基于自然最近邻的聚类算法 基于自然最近邻的聚类算法
评级：0 浏览量：489 收藏量：1 资源大小：373KB 上传时间：2021-03-03

: 模式识别最近邻规则的聚类算法matlab编程实现.docx **模式识别最近邻规则的聚类算法** 最近邻规则（Nearest Neighbor Rule）是一种简单而直观的分类方法，常用于模式识别和数据挖掘领域。它基于一个基本假设：未知样本应被分配到与其最近的已知类别。在这个文档中，...
评级：5 浏览量：142 收藏量：0 资源大小：30KB 上传时间：2022-05-06

: 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：79 收藏量：0 资源大小：484KB 上传时间：2022-08-03

: 基于遗传进化的最近邻聚类算法及其应用 (2002年) 提出了基于遗传进化的最近邻聚类算法，谈算法结合了遗传算法（GA）与最近邻聚类算法（NN），对要进行分类的样本和特征量进行优化选取，去除位于类交界的模糊样本。并对样本分类有效的特征量进行放大，对不利于样本...
评级：0 浏览量：79 收藏量：1 资源大小：272KB 上传时间：2021-05-12

: 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：251 收藏量：0 资源大小：573KB 上传时间：2021-02-23

: 论文研究-改进的共享最近邻聚类算法.pdf 为了提高分布式计算机环境中负载均衡的效率，提出一种基于启动者动态改变和阈值自适应的高效动态负载均衡策略。该策略根据分布式环境中各计算机的负载状态以及接受者启动策略和发送者启动策略的优缺点，动态改变负载...
评级：0 浏览量：156 收藏量：0 资源大小：520KB 上传时间：2019-09-12

: 凝聚层次聚类算法 - **链接策略**：包括最近邻（nearest neighbor）、完整链接（complete link）、平均链接（average link）等，它们决定了如何选择要合并的两个簇。 2. **算法步骤**： - 初始化：每个数据点为一个独立的簇。 - ...
评级：0 浏览量：67 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2024-03-15

: 聚类模型的算法性能评价其中，\(a(i)\) 是样本 \(i\) 与其所在簇内其他样本的平均距离，\(b(i)\) 是样本 \(i\) 与最近邻簇中所有样本的平均距离。 - **取值范围**：\[ [-1,1] \]，值越接近1表示聚类效果越好。 4. **戴维森堡丁指数...
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：373KB 上传时间：2024-06-27

: 基于共享最近邻聚类和模糊集理论的分类器提出一种基于共享最近邻聚类和模糊集理论的分类器.首先,在提出与核点密切相关的核半径概念的基础上,应用共享最近邻聚类得到正常类空间的部分核点和核半径, 建立求解正常类空间补充核点的多目标优化模型, 从而获得...
评级：0 浏览量：121 收藏量：0 资源大小：269KB 上传时间：2021-01-15

: 聚类算法对同一个二维坐标数据集进行聚类分析在数据分析和机器学习领域，聚类算法是一种无监督学习方法，用于发现数据集中的内在结构，将相似的数据分组到不同的簇中。本项目聚焦于四种常见的聚类算法：BIRCH（层次增量聚类）、K-Means、K-Means++以及K-Nearest...
评级：5 浏览量：1073 收藏量：2 资源大小：5KB 上传时间：2022-03-16

: 改进的共享型最近邻居聚类算法 共享型邻居聚类算法（Shared Nearest Neighbor Clustering Algorithm, SNN）是由Levent Ertoz等人提出的，它是一种基于共享最近邻的聚类方法。SNN的核心思想是通过计算每个数据点与其最近邻居之间的共享邻居数量来...
评级：4 浏览量：126 收藏量：0 资源大小：182KB 上传时间：2011-09-13

: 基于自然最近邻相似图的谱聚类传统谱聚类算法经常在处理一些结构复杂的数据集时效果不太理想，并且其相似度矩阵构造时参数的选取往往需要依靠多次实验及个人经验。在这种情况下，提出一种基于自然最近邻相似图的谱聚类（NSG-SC）算法。自然最近邻...
评级：0 浏览量：180 收藏量：0 资源大小：1.62MB 上传时间：2021-04-30

: 各种聚类算法的比较.doc 基于平方误差的迭代重分配聚类算法的代表有概率聚类算法、最近邻聚类算法、K-Medioids算法、K-Means算法等。概率聚类算法的特点是逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解。...
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：47KB 上传时间：2022-05-07

: 近似谱聚类算法描述.docx 在实验分析部分，ASCA 的性能通过Matlab辅助实验与两种其他谱聚类算法进行了比较：正交化Nyström 低阶子矩阵抽样近似相似矩阵谱聚类算法（ONSPP）和最近邻稀疏化近似相似矩阵谱聚类算法（tNNSC）。实验在Matlab R...
评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：101KB 上传时间：2022-11-12

: 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...
评级：0 浏览量：32 收藏量：0 资源大小：335KB 上传时间：2022-11-12

: 聚类算法总结.docx 聚类算法是数据挖掘中用于无监督学习的一种重要技术，其目标是根据数据的内在相似性或差异性将数据集分割成多个组或簇。这里，我们将详细探讨各种类型的聚类算法及其特点。 1. 基于划分的聚类算法： - **K-Means**...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：59KB 上传时间：2022-10-28

: 一种基于最近邻优先的知识聚类算法 (2008年) 基于“同类相近”的思想，构建了一种改进的最短距离聚类算法——最近邻优先聚类算法NNPC。该算法可以快速获得不同层次的高质量聚类，进而找到满足要求的阈值参数和聚类，并能够高效处理以任意形状分布的具有噪声数据...
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：1012KB 上传时间：2021-04-27

: 机器学习算法.ipynb K-means是一种无监督学习算法，用于聚类。它将n个观测值划分为k个聚类（k≤n），其中每个观测值都属于离其最近的均值（聚类中心或聚类质心）所代表的聚类。算法的目标是使聚类内平方和（每个点到其聚类中心的距离的...
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：830KB 上传时间：2024-06-03

: tju机器学习算法与应用大作业-基于预处理的小麦品种的分类和聚类.zip 在接下来的几十年里，机器学习领域取得了许多重要的进展，包括最近邻算法、决策树、随机森林、深度学习等算法和技术的发展。机器学习有着广泛的应用场景，如自然语言处理、物体识别和智能驾驶、市场营销和个性化...
评级：0 浏览量：43 收藏量：1 资源大小：18KB 上传时间：2024-04-29

: 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：38 收藏量：0 资源大小：207KB 上传时间：2024-05-30

: kNN.rar_KNN聚类算法 **KNN（K-Nearest Neighbors）聚类算法**是一种简单而强大的无监督学习方法，常用于数据分类和回归任务。在这个名为“kNN.rar”的压缩包中，包含了一个名为“kNN.py”的Python源代码文件，它提供了实现KNN算法的详细...
评级：0 浏览量：110 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-09-21

: 三维点云cluster聚类算法 2. ** Jarvis-Patrick (JP) 或 Kd-Tree based clustering**：JP算法利用最近邻规则来连接点，而Kd-Tree是一种高效的空间分割数据结构，可以加速最近邻搜索，因此常与JP算法结合使用，提高聚类效率。 3. **Mean ...
评级：0 浏览量：103 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2024-04-27

: python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现 K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法是一种基于实例的学习，或称为记忆型学习，属于监督学习的范畴。它的工作原理简单直观，对于分类问题，KNN会将新样本分配到与其最近的K个训练样本中最多出现的类别。KNN...
评级：0 浏览量：727 收藏量：0 资源大小：96KB 上传时间：2020-09-20

: 基于自然最近邻的密度峰聚类改进概率传播算法
评级：0 浏览量：27 收藏量：0 资源大小：0B 上传时间：2023-12-07

: 聚类算法讲解--.pdf 聚类算法主要分为无监督学习，因为它不要求数据点带有预先指定的类别标签。 K-MEANS算法是一种常见的聚类算法，其基本思想是首先随机选取K个数据点作为初始的簇心，然后将每个数据点分配到最近的簇心，形成K个簇。...
评级：5 浏览量：198 收藏量：0 资源大小：809KB 上传时间：2021-05-07

: K-最近邻算法 matlab代码 K-最近邻算法是一种基于实例的学习方法，主要用于分类和回归问题。该算法的基本思想是根据输入实例在特征空间中的K个最近邻居的信息来进行预测。 ##### 原理介绍 1. **计算距离**：对于一个新的输入实例，计算其与...
评级：4 浏览量：1871 收藏量：6 资源大小：14KB 上传时间：2016-02-26

: 近似谱聚类算法描述 (2).pdf 在实验分析部分，ASCA算法与正交化Nyström低阶子矩阵抽样近似相似矩阵谱聚类算法(ONSPEC)和最近邻稀疏化近似相似矩阵谱聚类算法(tNNSC)进行了比较。实验在Matlab环境中进行，使用了经典的RCV1文本分类数据集，数据...
评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：328KB 上传时间：2022-11-12

: 近似谱聚类算法描述 (2).docx 在实验分析部分，近似谱聚类算法（ASCA）与正交化Nyström低阶子矩阵抽样近似相似矩阵谱聚类算法（ONSPEC）和最近邻稀疏化近似相似矩阵谱聚类算法（tNNSC）进行了比较。实验环境是Matlab R2011a，运行在Windows ...
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：90KB 上传时间：2022-11-12

: 各种聚类算法介绍及对比教学内容.pdf 【Chameleon算法】Chameleon是一种动态建模的层次聚类算法，它利用k-最近邻(k-NN)算法构建图，聚类效果强大，但计算复杂度较高。【层次聚类流程】以最小距离的凝聚型层次聚类为例，算法流程包括：将每个对象设为一...
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：601KB 上传时间：2022-11-12

: 近似谱聚类算法描述 (3).pdf 在实验分析部分，ASCA算法在Matlab环境中进行了辅助实验，对比了正交化Nyström低阶子矩阵抽样近似相似矩阵谱聚类算法（ONSPEC）和最近邻稀疏化近似相似矩阵谱聚类算法（tNNSC）。实验数据集选用的是经典的文本分类...
评级：0 浏览量：26 收藏量：0 资源大小：328KB 上传时间：2022-11-12

: 在R中使用层次聚类算法，探索数据层次关系的高级聚类方法层次聚类算法（Hierarchical Clustering）是一种先进的聚类方法，通过构建层次结构将数据样本按照相似度进行分组。与常见的K-means聚类不同，层次聚类不需要预先指定聚类数量，而是通过计算样本之间的距离，逐步将最...
评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2024-09-03

: 局部模糊c均值聚类算法的matlab代码1.zip 局部模糊C均值（Local Fuzzy C-Means，LFCM）聚类算法是一种在传统模糊C均值（Fuzzy C-Means，FCM）基础上改进的聚类方法，它考虑了数据的局部特性，能更好地处理非球形、非凸形以及具有噪声的数据集。在MATLAB中...
评级：0 浏览量：25 收藏量：0 资源大小：76KB 上传时间：2024-04-21

: 近似谱聚类算法描述 (3).docx 在实验分析部分，ASCA与其他近似相似矩阵谱聚类算法，如正交化Nyström低阶子矩阵抽样方法（ONSP）和最近邻稀疏化方法（tNNSC），在Matlab环境中进行了比较。实验结果显示在RCV1文本分类数据集上，验证了ASCA的性能...
评级：0 浏览量：23 收藏量：0 资源大小：90KB 上传时间：2022-11-12

: 基于最近邻距离权重的ML-KNN算法然后计算最近邻样本的距离权重，并用该权重描述最近邻和其他近邻对预测结果的影响；最后使用新的目标函数为待测样本分类。通过在图片、Web页面文本数据等数据集上的实验表明，所提算法得到了更好的分类结果，并且...
评级：0 浏览量：1473 收藏量：2 资源大小：1.05MB 上传时间：2021-04-30

: 基因微阵列数据的聚类分析算法研究.doc 该文中提出了一种新的基于密度的聚类算法，使用 K 最近邻法来确定点密度，并通过实验证明了该算法的聚类结果具有明显的生物学意义。该算法解决了当前聚类算法的缺点，如需要预先确定簇的数量和对独立点非常敏感的...
评级：0 浏览量：35 收藏量：0 资源大小：39KB 上传时间：2022-05-10

: CURE聚类算法的实现.pdf CURE（Clustering Using Representatives）聚类算法是一种针对大规模数据集的有效聚类方法，它解决了传统基于划分的聚类算法在处理异常数据和非球形簇时的局限性。CURE采用代表点来表示簇，同时在处理大数据量时引入...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：342KB 上传时间：2023-03-11

: 一种基于K近邻团的聚类算法.pdf 【逆K近邻】逆K近邻（Reverse K Nearest Neighbors, RKNN）是K近邻的反向版本，它考虑的是某个数据点作为中心点时，有多少其他数据点将该点视为它们的K个最近邻。在K近邻团算法中，K近邻和逆K近邻被同时考虑，以构建...
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：117KB 上传时间：2023-03-05

: kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类在训练过程中，输入数据与神经元阵列中的所有权重向量进行比较，最接近的神经元（最近邻）被视为“最佳匹配单元”（BMU）。然后，BMU及其邻居的权重向量会朝着输入数据的方向进行调整，以逐步优化网络对输入数据的...
评级：0 浏览量：201 收藏量：0 资源大小：87KB 上传时间：2019-03-19

: 论文研究-新的基于最近邻聚类的属性离散化算法.pdf 介绍一种训练前馈神经网络的蜜蜂群优化算法，它是一种简单、鲁棒性强的群体智能随机优化算法。该算法把探查和开发过程有效地结合在一起，并采取了跳出局部最优的搜索策略。成功地把该算法应用于神经网络训练的基本...
评级：0 浏览量：106 收藏量：0 资源大小：430KB 上传时间：2019-09-06

: 一种基于自适应相似矩阵的谱聚类算法.docx 测地距离算法在处理相距较近的数据点时，其结果接近欧氏距离，而对于相距较远的数据点，算法会首先找出每个数据点的k个最近邻，然后累加这些近邻点的测地距离，从而获得每对数据点间的最短路径。这种方法考虑了数据...
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2023-03-03

: 一种新的最近铘聚类算法① (2006年) ### 新的最近邻聚类算法概述 #### 一、引言本文介绍了一种改进的最近邻聚类算法，该算法旨在解决传统最近邻聚类方法中存在的问题，并提高聚类效果。作者首先分析了现有算法的不足之处，然后提出了一个创新性的方案...
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：1MB 上传时间：2021-05-24

: 基于数据分区的最近邻优先聚类算 ### 基于数据分区的最近邻优先聚类算法 #### 摘要与背景在数据挖掘领域，聚类技术是一种重要的探索性数据分析方法，它可以帮助我们理解数据集内部结构，通过自动发现数据集中存在的自然分组或簇来揭示隐藏的模式...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：386KB 上传时间：2011-09-13

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