聚類算法:k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用,這樣的一個medoid就標識了這個類。步驟: 1,任意選取K個對象作為medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循環的: 2,將余下的對象分到各個類中去(根據與medoid最相近的原則); 3,對于每個類(Oi)中,順序選取一個Or,計算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了,下面就再轉到2。 4,這樣循環直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數據和異常數據不敏感,但計算量顯然要比K均值要大,一般只適合小數據量。 這里是MAtlab源代碼。
資源簡介:聚類算法:k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用,這樣的一個medoid就標識了這個類。步驟: 1,任意選取K個對象作為medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循環的: 2,將余下的對象分到各個類中去(根據與medoid最相近的原則)...
上傳時間: 2013-12-26
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資源簡介:實現聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個數K,將n個對象分到K個類中去,使得類內對象之間的相似性最大,而類之間的相似性最小。 缺點:產生類的大小相差不會很大,對于臟數據很敏感。 改進的算法:k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面...
上傳時間: 2015-04-03
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資源簡介:分級聚類算法:包括k-mean max-dist min-dist 程序使用方法: 程序中打開文件“.dat”-》選擇聚類方法-》顯示數據 .dat文件格式: 分成幾類 輸入樣本維數 樣本個數 下面依次為樣本特征向量
上傳時間: 2013-12-22
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資源簡介:聚類分析中一個簡單的聚類算法:K均值算法。
上傳時間: 2015-11-30
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資源簡介:聚類算法:最短距離算法。對給定的數據集進行自底向上的層次的分解,直到某種條件滿足而已。缺陷在于一旦一個步驟完成,它就不能被撤消這個嚴格的規定是有用的,由于不用擔心組合數目的不同選擇,計算代價會較小。
上傳時間: 2016-04-03
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資源簡介:聚類分析:K-Means動態聚類算法的源程序
上傳時間: 2014-12-21
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資源簡介:四種聚類算法源代碼及示例代碼,本程序的最終目的是形成一套標準的用于聚類、可擴展的工具。包括的內容有1. 聚類算法:Kmeans和Kmedoid算法、FCMclust, GKclust, GGclust算法 2. 評估分類原型:程序可以在二維圖像上繪制出聚類的結果 3. 驗證:程序給每一個算...
上傳時間: 2013-12-17
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資源簡介:一個聚類算法用K-mean處理后迭代,論文發表在PAK
上傳時間: 2013-12-09
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資源簡介:數據挖掘聚類算法:bayes源代碼,使用JAVA語言實現
上傳時間: 2017-08-12
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資源簡介:數據挖掘聚類算法:SimpleKMeans源代碼,采用JAVA語言編程實現
上傳時間: 2017-08-12
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資源簡介:K均值KMean聚類算法,詳細使用方法見cpp文件注釋,輸入數據格式:點,如 1 空格 1 回車 2 空格 2 。。。
上傳時間: 2014-01-19
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資源簡介:c-mean聚類算法源代碼,通過對輸入數據進行訓練和分類類別設定,能夠得到數據的聚類圖。
上傳時間: 2013-12-26
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資源簡介:聚類算法,k-means和dbscan算法
上傳時間: 2013-12-13
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資源簡介:java 語言編寫的kmeans聚類算法源代碼,非常有用。
上傳時間: 2017-09-24
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資源簡介:一個投影聚類算法及其數據集生成源碼。 參考文獻: Eric K.K. Ng, A. Fu : Efficient algorithm for Projected Clustering,
上傳時間: 2013-12-11
上傳用戶:亞亞娟娟123
資源簡介:K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 ...
上傳時間: 2016-07-31
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資源簡介:K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 ...
上傳時間: 2013-12-19
上傳用戶:chenlong
資源簡介:cskmeans 聚類算法的一種 1. 分裂法(partitioning methods):給定一個有N個元組或者紀錄的數據集,分裂法將構造K個分組,每一個分組就代表一個聚類,K<N。而且這K個分組滿足下列條件:(1) 每一個分組至少包含一個數據紀錄;(2)每一個數據紀錄屬于且僅...
上傳時間: 2014-01-16
上傳用戶:songyue1991
資源簡介:k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 Matlab 源代碼...
上傳時間: 2014-01-21
上傳用戶:2525775
資源簡介:系統聚類算法K-means 屬于聚類分析中一種基本的劃分方法,常采用誤差平方和準則函數作為聚類準則,該算法在處理大數據集時是相對可伸縮且高效率的,同時具有潛在的數據并行性。但是這種算法依賴于初始值的選擇以及數據的輸入順序;此外,當運用誤差平方和準則...
上傳時間: 2015-03-25
上傳用戶:zhuoying119
資源簡介:實現聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個數K,將n個對象分到K個類中去,使得類內對象之間的相似性最大,而類之間的相似性最小。
上傳時間: 2014-12-21
上傳用戶:zhouli
資源簡介:K-均值聚類算法的編程實現。包括逐點聚類和批處理聚類。K-均值聚類的的時間復雜度是n*k*m,其中n為樣本數,k為類別數,m為樣本維數。這個時間復雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類,尋找最優,列舉一遍約66.7天,分...
上傳時間: 2015-03-18
上傳用戶:yuanyuan123
資源簡介:由于K-均值聚類算法局部最優的特點,而模擬退火算法理論上具有全局最優的特點。因此,用模擬退火算法對聚類進行了改進。20組聚類仿真表明,平均每次對K結果值改進8次左右,效果顯著。下一步工作:實際上在高溫區隨機生成鄰域是個組合爆炸問題(見本人上載軟...
上傳時間: 2015-03-18
上傳用戶:hullow
資源簡介:臺灣人對聚類算法的一個介紹。分群法(clustering)是一種最普遍將資料分類成群的方法,其主要的目的乃在於找出資料中較相似的幾個群組。
上傳時間: 2013-12-16
上傳用戶:lxm
資源簡介:Solaris環境下的數據挖掘算法:birch聚類算法。該算法適用于對大量數據的挖掘。
上傳時間: 2015-04-22
上傳用戶:redmoons
資源簡介:數據挖掘中的一個聚類算法k-means。
上傳時間: 2015-04-28
上傳用戶:zhliu007
資源簡介:VC k-means聚類算法源碼。kmeans是一種常用的分割算法,簡單而又高效
上傳時間: 2015-08-24
上傳用戶:tianyi223
資源簡介:模糊k均值聚類算法,一種在數據挖掘中聚類大型分類數據集的快速聚類方法
上傳時間: 2013-12-25
上傳用戶:xuan‘nian
資源簡介:神經網絡中的K均值聚類算法II: 1.KMIn為輸入數據文本,其中,第一個參數為所要聚類點個數,第二個參數為聚類點的維數,第三個參數為所要求聚類的個數 2.KM2OUT為經過K均值聚類算法II計算后得到的結果
上傳時間: 2014-01-14
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資源簡介:K-Means動態聚類算法源程序 比較常見的聚類算法。
上傳時間: 2016-05-02
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