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。針對算法局部最優(yōu)的缺點,本人正在編制模擬退火程序進(jìn)行改進(jìn)。希望及早奉給大家,傾聽高手教誨。
標(biāo)簽: 均值聚類 聚類 算法 批處理
上傳時間: 2015-03-18
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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(jìn)行了改進(jìn)。20組聚類仿真表明,平均每次對K結(jié)果值改進(jìn)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0,因此正考慮采用凸包約束進(jìn)行模擬聚類,相關(guān)工作正在進(jìn)行。很快將奉獻(xiàn)給各位朋友。
標(biāo)簽: 均值聚類 算法 局部
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k均值聚類算法源碼,比較經(jīng)典,無解壓密碼
標(biāo)簽: 均值聚類 算法 源碼
上傳時間: 2014-07-09
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是K均值算法的一個Linux下的編譯的程序,用標(biāo)準(zhǔn)C++編寫的
標(biāo)簽: Linux K均值算法 編譯 程序
上傳時間: 2013-12-27
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數(shù)據(jù)挖掘中K均值算法的實現(xiàn)用MATLAB編寫
標(biāo)簽: MATLAB 數(shù)據(jù)挖掘 K均值算法 編寫
上傳時間: 2015-03-23
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Grammatica是一個C#和Java的語法分析程序生成器(編譯器的編譯器)。它可以用LL(k)語法創(chuàng)建可讀的和帶有注釋的源代碼。它也支持創(chuàng)建一個運行時語法分析器,帶不生成源代碼。語法產(chǎn)生式用EBNF描述,使用規(guī)則表達(dá)式的符號
標(biāo)簽: Grammatica Java 編譯器 LL
上傳時間: 2014-11-12
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系統(tǒng)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(zhǔn)則函數(shù)作為聚類準(zhǔn)則,該算法在處理大數(shù)據(jù)集時是相對可伸縮且高效率的,同時具有潛在的數(shù)據(jù)并行性。但是這種算法依賴于初始值的選擇以及數(shù)據(jù)的輸入順序;此外,當(dāng)運用誤差平方和準(zhǔn)則函數(shù)測度聚類效果時,如果各簇的形狀和大小差別很大,為使誤差平方和 Jc 值達(dá)到最小有可能出現(xiàn)將大的聚類簇分割的現(xiàn)象。
標(biāo)簽: k-means 分 聚類算法
上傳時間: 2015-03-25
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k-means算法(matlab編寫),其中包含測試數(shù)據(jù)集,可以使用.
標(biāo)簽: k-means matlab 算法 測試
上傳時間: 2014-01-12
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Parzen 窗 和 K近鄰法進(jìn)行概率密度估計 還帶一個示波器控件.
標(biāo)簽: Parzen 概率密度 控件 示波器
上傳時間: 2013-12-17
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K均值算法的一個改進(jìn)算法,簡單實用,但是有點簡單。
標(biāo)簽: K均值算法 改進(jìn)算法
上傳時間: 2015-03-29
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