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層次聚類(lèi)

  • cskmeans 聚類算法的一種 1. 分裂法(partitioning methods)：給定一個(gè)有N個(gè)元組或者紀(jì)錄的數(shù)據(jù)集

    cskmeans 聚類算法的一種 1. 分裂法(partitioning methods)：給定一個(gè)有N個(gè)元組或者紀(jì)錄的數(shù)據(jù)集，分裂法將構(gòu)造K個(gè)分組，每一個(gè)分組就代表一個(gè)聚類，K<N。而且這K個(gè)分組滿足下列條件：（1） 每一個(gè)分組至少包含一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄；（2）每一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄屬于且僅屬于一個(gè)分組（注意：這個(gè)要求在某些模糊聚類算法中可以放寬）；對(duì)于給定的K，算法首先給出一個(gè)初始的分組方法，以后通過(guò)反復(fù)迭代的方法改變分組，使得每一次改進(jìn)之后的分組方案都較前一次好，而所謂好的標(biāo)準(zhǔn)就是：同一分組中的記錄越近越好，而不同分組中的紀(jì)錄越遠(yuǎn)越好。使用這個(gè)基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；

    標(biāo)簽： partitioning cskmeans methods 聚類算法

    上傳時(shí)間： 2014-01-16

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  • ClustanGraphics聚類分析工具。提供了11種聚類算法。 Single Linkage (or Minimum Method, Nearest Neighbor) Complete Li

    ClustanGraphics聚類分析工具。提供了11種聚類算法。 Single Linkage (or Minimum Method, Nearest Neighbor) Complete Linkage (or Maximum Method, Furthest Neighbor) Average Linkage (UPGMA) Weighted Average Linkage (WPGMA) Mean Proximity Centroid (UPGMC) Median (WPGMC) Increase in Sum of Squares (Ward s Method) Sum of Squares Flexible (ß space distortion parameter) Density (or k-linkage, density-seeking mode analysis)

    標(biāo)簽： ClustanGraphics Complete Neighbor Linkage

    上傳時(shí)間： 2014-01-02

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  • 使用c-均值聚類算法在IRIS數(shù)據(jù)上進(jìn)行聚類分析

    使用c-均值聚類算法在IRIS數(shù)據(jù)上進(jìn)行聚類分析，隨機(jī)選擇三個(gè)初始聚類中心，經(jīng)過(guò)多次迭代，最終將150個(gè)樣本分為三類。

    標(biāo)簽： IRIS 均值聚類 算法 數(shù)據(jù)

    上傳時(shí)間： 2017-04-07

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  • 數(shù)據(jù)挖掘-聚類-K-means算法Java實(shí)現(xiàn)

    K-Means算法是最古老也是應(yīng)用最廣泛的聚類算法，它使用質(zhì)心定義原型，質(zhì)心是一組點(diǎn)的均值，通常該算法用于n維連續(xù)空間中的對(duì)象。 K-Means算法流程 step1：選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 step2：repeat                將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心，形成K個(gè)簇                重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心             until 質(zhì)心不在變化  例如下圖的樣本集，初始選擇是三個(gè)質(zhì)心比較集中，但是迭代3次之后，質(zhì)心趨于穩(wěn)定，并將樣本集分為3部分    我們對(duì)每一個(gè)步驟都進(jìn)行分析 step1：選擇K個(gè)點(diǎn)作為初始質(zhì)心 這一步首先要知道K的值，也就是說(shuō)K是手動(dòng)設(shè)置的，而不是像EM算法那樣自動(dòng)聚類成n個(gè)簇 其次，如何選擇初始質(zhì)心      最簡(jiǎn)單的方式無(wú)異于，隨機(jī)選取質(zhì)心了，然后多次運(yùn)行，取效果最好的那個(gè)結(jié)果。這個(gè)方法，簡(jiǎn)單但不見(jiàn)得有效，有很大的可能是得到局部最優(yōu)。      另一種復(fù)雜的方式是，隨機(jī)選取一個(gè)質(zhì)心，然后計(jì)算離這個(gè)質(zhì)心最遠(yuǎn)的樣本點(diǎn)，對(duì)于每個(gè)后繼質(zhì)心都選取已經(jīng)選取過(guò)的質(zhì)心的最遠(yuǎn)點(diǎn)。使用這種方式，可以確保質(zhì)心是隨機(jī)的，并且是散開(kāi)的。 step2：repeat                將每個(gè)點(diǎn)指派到最近的質(zhì)心，形成K個(gè)簇                重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心             until 質(zhì)心不在變化  如何定義最近的概念，對(duì)于歐式空間中的點(diǎn)，可以使用歐式空間，對(duì)于文檔可以用余弦相似性等等。對(duì)于給定的數(shù)據(jù)，可能適應(yīng)與多種合適的鄰近性度量。

    標(biāo)簽： K-means Java 數(shù)據(jù)挖掘 聚類 算法

    上傳時(shí)間： 2018-11-27

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    上傳時(shí)間： 2013-08-03

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    上傳時(shí)間： 2013-06-05

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    上傳時(shí)間： 2013-06-08

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    標(biāo)簽： 低壓開(kāi)關(guān)柜 線路 設(shè)計(jì)安裝

    上傳時(shí)間： 2013-06-04

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    標(biāo)簽： Li-Ion NiCd NiMH AVR

    上傳時(shí)間： 2013-07-02

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  • 怎樣看電氣二次回路圖

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    標(biāo)簽： 電氣 二次回路

    上傳時(shí)間： 2013-04-15

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