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監(jiān)督聚類(lèi)

  • 實現聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個數K

    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。

    標簽: K均值算法 聚類

    上傳時間: 2014-12-21

    上傳用戶:zhouli

  • K-MEANS算法 輸入:聚類個數k

    K-MEANS算法 輸入:聚類個數k,以及包含 n個數據對象的數據庫。 輸出:滿足方差最小標準的k個聚類。 處理流程: (1) 從 n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心; (2) 循環(3)到(4)直到每個聚類不再發生變化為止 (3) 根據每個聚類對象的均值(中心對象),計算每個對象與這些中心對象的距離;并根據最小距離重新對相應對象進行劃分; (4) 重新計算每個(有變化)聚類的均值(中心對象)

    標簽: K-MEANS 算法 輸入 聚類

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:chenjjer

  • 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)

    標簽: ClustanGraphics Complete Neighbor Linkage

    上傳時間: 2014-01-02

    上傳用戶:003030

  • c語言的k均值聚類算法。給定類的個數K

    c語言的k均值聚類算法。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的算法。

    標簽: c語言 均值聚類 算法

    上傳時間: 2014-01-20

    上傳用戶:woshiayin

  • metricmatlab ch­ ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n

    metricmatlab ch­ ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n. 4.1 Kh¸ i niÖ m: - Trong MATLAB d÷ liÖ u ® Ó ® ­ a vµ o xö lý d­ íi d¹ ng ma trË n. - Ma trË n A cã n hµ ng, m cét ® ­ î c gä i lµ ma trË n cì n  m. §­ î c ký hiÖ u An  m - PhÇ n tö aij cñ a ma trË n An  m lµ phÇ n tö n» m ë hµ ng thø i, cét j . - Ma trË n ® ¬ n ( sè ® ¬ n lÎ ) lµ ma trË n 1 hµ ng 1 cét. - Ma trË n hµ ng ( 1  m ) sè liÖ u ® ­ î c bè trÝ trª n mét hµ ng. a11 a12 a13 ... a1m - Ma trË n cét ( n  1) sè liÖ u ® ­ î c bè trÝ trª n 1 cét.

    標簽: metricmatlab 203 184 tr

    上傳時間: 2017-07-29

    上傳用戶:來茴

  • 數據挖掘-聚類-K-means算法Java實現

    K-Means算法是最古老也是應用最廣泛的聚類算法,它使用質心定義原型,質心是一組點的均值,通常該算法用于n維連續空間中的對象。 K-Means算法流程 step1:選擇K個點作為初始質心 step2:repeat                將每個點指派到最近的質心,形成K個簇                重新計算每個簇的質心             until 質心不在變化  例如下圖的樣本集,初始選擇是三個質心比較集中,但是迭代3次之后,質心趨于穩定,并將樣本集分為3部分    我們對每一個步驟都進行分析 step1:選擇K個點作為初始質心 這一步首先要知道K的值,也就是說K是手動設置的,而不是像EM算法那樣自動聚類成n個簇 其次,如何選擇初始質心      最簡單的方式無異于,隨機選取質心了,然后多次運行,取效果最好的那個結果。這個方法,簡單但不見得有效,有很大的可能是得到局部最優。      另一種復雜的方式是,隨機選取一個質心,然后計算離這個質心最遠的樣本點,對于每個后繼質心都選取已經選取過的質心的最遠點。使用這種方式,可以確保質心是隨機的,并且是散開的。 step2:repeat                將每個點指派到最近的質心,形成K個簇                重新計算每個簇的質心             until 質心不在變化  如何定義最近的概念,對于歐式空間中的點,可以使用歐式空間,對于文檔可以用余弦相似性等等。對于給定的數據,可能適應與多種合適的鄰近性度量。

    標簽: K-means Java 數據挖掘 聚類 算法

    上傳時間: 2018-11-27

    上傳用戶:1159474180

  • N系列射頻同軸連接器

    N系列射頻同軸連接器

    標簽: 射頻 同軸連接器

    上傳時間: 2013-06-29

    上傳用戶:eeworm

  • 類比與介面裝置(AIPD)新產品研討會

    類比與介面裝置(AIPD)新產品研討會

    標簽: AIPD

    上傳時間: 2013-08-03

    上傳用戶:eeworm

  • AVR450為SLA、NiCd、NiMH 和Li-Ion 電池設計的充電器 PDF版

    AVR450為SLA、NiCd、NiMH 和Li-Ion 電池設計的充電器 PDF版

    標簽: Li-Ion NiCd NiMH AVR

    上傳時間: 2013-07-02

    上傳用戶:eeworm

  • GB6109.10-1990漆包圓繞組線 第10部分:180級聚酯亞胺 聚酰胺復合漆包銅圓線

    GB6109.10-1990漆包圓繞組線 第10部分:180級聚酯亞胺 聚酰胺復合漆包銅圓線

    標簽: 6109.10 1990 180 GB

    上傳時間: 2013-04-15

    上傳用戶:eeworm

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