?? 聚類分析技術(shù)資料

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聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。它是一種重要的人類行為。

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K-均值聚類算法的編程實現(xiàn)。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復(fù)雜度是n*k*m，其中n為樣本數(shù)，k為類別數(shù)，m為樣本維數(shù)。這個時間復(fù)雜度是相當(dāng)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(yōu)，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最...

?? ?? yuanyuan123

由于K－均值聚類算法局部最優(yōu)的特點，而模擬退火算法理論上具有全局最優(yōu)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(jié)果值改進8次左右，效果顯著。下一步工作：實際上在高溫區(qū)隨機生成鄰域是個組合爆炸問題（見本人上載軟件‘k－均值聚類算法’所述），高溫跳出局部解的概率幾乎為...

?? ?? hullow

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