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：52 收藏量：0 资源大小：337KB 上传时间：2021-06-18

: 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：733 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：648 收藏量：3 资源大小：2KB 上传时间：2021-05-02

: 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) 利用一种动态自适应最近邻聚类（DANNC）学习算法，全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练。采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器，进行了各种工业条件下污水中和的仿真...
评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：1.01MB 上传时间：2021-05-25

: 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：107 收藏量：0 资源大小：278KB 上传时间：2021-01-15

: 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：79 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：446 收藏量：1 资源大小：373KB 上传时间：2021-03-03

: 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：2152 收藏量：3 资源大小：5.06MB 上传时间：2021-05-13

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

: 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matlab编程实现.docx
评级：5 浏览量：116 收藏量：1 资源大小：30KB 上传时间：2022-05-06

: 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：61 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：237 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：137 收藏量：0 资源大小：520KB 上传时间：2019-09-12

: 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：103 收藏量：0 资源大小：269KB 上传时间：2021-01-15

: 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：164 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：47 收藏量：0 资源大小：47KB 上传时间：2022-05-07

: 改进的共享型最近邻居聚类算法 改进的共享型最近邻居聚类算法改进的共享型最近邻居聚类算法
评级：4 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：182KB 上传时间：2011-09-13

: 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：21 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：20 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：43 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：52 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：7 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：26 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：20 收藏量：0 资源大小：207KB 上传时间：2024-05-30

: 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：617 收藏量：0 资源大小：96KB 上传时间：2020-09-20

: 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：17 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：23 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：32 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：16 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 (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：13 收藏量：0 资源大小：90KB 上传时间：2022-11-12

: K-最近邻算法 matlab代码使用K-最近邻算法对三类样本进行分类的matlab代码
评级：4 浏览量：1817 收藏量：6 资源大小：14KB 上传时间：2016-02-26

: 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：1408 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：27 收藏量：0 资源大小：39KB 上传时间：2022-05-10

: 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：12 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：190 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：94 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：21 收藏量：0 资源大小：8KB 上传时间：2023-03-03

: 一种基于自适应相似矩阵的谱聚类算法.pdf 而对于相距较远的数据点，算法首先基于欧氏距离找出每个数据点的k个最近邻，然后累加这些最近邻的测地距离，以获得数据点间的最短路径，这样可以更准确地捕捉到数据集的全局结构。此外，为了刻画数据点的局部密度...
评级：0 浏览量：17 收藏量：0 资源大小：88KB 上传时间：2023-03-03

: 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...
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: 机器学习算法介绍整理.docx K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是另一类监督学习算法，用于分类。它依据新数据点与其最近的K个邻居的距离来决定其所属类别。K值的选择对算法性能有很大影响，但计算效率较低。决策树是一种构建模型的算法，...
评级：0 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：969KB 上传时间：2023-03-16

: 大数据-算法-有标签的数据聚类算法.pdf 针对这一问题，本文提出了有标签的数据聚类算法。该算法首先对原始数据集进行预处理，通过标准化操作消除不同特征维度之间的量纲影响，确保各特征在同一尺度上比较。这是为了使得所有特征对分类的影响平等，防止因某...
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: kohonen网络的聚类算法 在案例29 "Kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类"中，MATLAB被用作实现工具，它提供了强大的数据处理和图形化界面，使得Kohonen网络的实现更为直观和便捷。通过编写和运行MATLAB脚本，我们可以观察网络聚类过程，...
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: 谱聚类算法研究谱聚类算法研究.pdf 2. 最近邻传递谱聚类算法：利用谱聚类的降维特性，将数据映射到低维空间，然后在此基础上应用最近邻传递聚类（Nearest Neighbor Propagation Clustering）。最近邻传递聚类算法具有快速收敛到全局最优解的特性，且对...
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: 基于聚类的垃圾邮件识别技术研究为克服k最近邻(k-nea-rest neighbor,kNN)分类法在垃圾邮件识别中的缺陷,本文基于聚类算法提出了一种改进kNN识别方法。首先使用基于最小距离原则的一趟聚类算法将训练邮件集合划分为大小几乎相同的超球体,每个超球体...
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: 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基于数据分区的最近邻优先聚类算
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: 数据挖掘第七章 聚类算法总结.pdf 数据挖掘第七章聚类算法总结本文总结了数据挖掘中常用的聚类算法，包括K-Means算法、PAM算法、CLARA算法、CLARANS算法、层次聚类...计算每个点的k个最近邻（构建KNN图），然后连接，并且每个连边都对应一个cluster。
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: 基于 K 最近邻的聚类函数：根据数值属性在观测集中查找聚类。使用图论算法的变体，-matlab开发该算法首先找到每个观测值的 K 个最近邻，然后为每个观测值找到一个父级。 parent 是 K+1 中第 K 个最近邻是最近的观察（检查代码以获得更精确的规范）。与前面的函数一样，孤儿成为簇的根，其余节点递归分配给其...
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: 模式识别聚类算法 模式识别经典的算法之一，聚类算法~模式识别作业~
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: 案例数据挖掘中的聚类算法研究.pdf 共享最近邻（SNN）是相似度计算的一个概念，它衡量一个案例与其他案例的最近邻有多少是相同的，用于识别紧密连接的群组。在聚类过程中，SNN可以帮助识别具有相似邻居的案例，从而增强簇的凝聚性。总的来说，本研究...
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