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搜索资源列表

  1. 论文:一种基于K_Means局部最优性的高效聚类算法.pdf

  2. 一种基于K_Means局部最优性的高效聚类算法.pdf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：mb25chen

  1. 用LINGO实现有约束条件的聚类分析_全国建模会议论文

  2. 用LINGO实现有约束条件的聚类分析_全国建模会议论文 在研究应用课题时可能会遇到带约束条件的聚类分析。用SPSS等软件能够方便地进行聚类分析，但是无法附加其他约束条件，只能考虑用编程方法来实现。先将此类问题转化为0-1规划模型，然后用优化软件LINGO进行求解，并且以一个带约束条件的网络节点分组问题为实例，编写了LINGO程序，求出了最优结果。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-27
    • 文件大小：109568
    • 提供者：chenhui19871015

  1. 基于混合遗传算法的KMeans最优聚类算法

  2. 基于混合遗传算法的KMeans最优聚类算法 混合遗传算法 KMeans 聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-26
    • 文件大小：415744
    • 提供者：rlightning

  1. 论文《动态聚类新方法及最优聚类算法研究》

  2. 论文《动态聚类新方法及最优聚类算法研究》，和大家分享～～～

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：morre

  1. K-means聚类初始中心的选择

  2. K—means算法是一种重要的聚类算法，在网络信息处理领域有着广泛的应用．由于该终止于一个局部最优状态，所以初始类中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果。这里提出了一种K—means算法的改进算法，首先探测数据集中的相对密集区域，再利用这些密集区域生成初始类中心点．该方法能够很好地排除类边缘点和噪声点的影响，并且能够适应数据集中各个实际类别密度分布不平衡的情况，最终获得较好的聚类效果．

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2011-04-01
    • 文件大小：852992
    • 提供者：xiaoq557

  1. 谱聚类算法综述（CAJ文件）

  2. 谱聚类算法是近年来国际上机器学习领域的一个新的研究热点。谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。

  3. 所属分类：互联网

  1. 机器学习中谱聚类方法的研究

  2. 最近几年，谱聚类方法在模式识别中得到了广泛的应用。与传统的聚类方法比较，它具有能在任意形状的样本空间上聚类，切收敛于全局最优解的优点。

  3. 所属分类：互联网

  1. 模糊C均值的最优聚类

  2. 有很用得研究人工免疫算法的资料，也是比较新的资料，对整个算法有一个很深的研究

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-12-20
    • 文件大小：107520
    • 提供者：tonggong0412

  1. 基于量子遗传算法的XML聚类集成

  2. 为了改善单一聚类算法的聚类性能，提出一种基于量子遗传算法的XML文档聚类集成解决方法。该方法先利用kNN分类划分k个差异性的聚类成员；其次根据聚类成员的关系获得的内联相似度矩阵，并通过多次分割、向下、向上、双向收缩的QR算法分解特征值对应的特征向量来实现矩阵的维数缩减；然后在映射空间上，用初始聚类中心构造量子遗传算法的初始种群，用量子遗传算法来寻找样本集的最优聚类组合，把每一个样本判别到最优的聚类类别中，从而完成聚类集成。为了验证本文提出的算法，实验结果显示，该聚类集成算法比单聚类算法具有更好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-26
    • 文件大小：331776
    • 提供者：hunanjjyy

  1. k均值聚类算法

  2. 数据挖掘领域聚类的重要方法，动态寻找k值，达到聚类最优

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-07-19
    • 文件大小：415744
    • 提供者：jiajia333666

  1. K-means聚类

  2. K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-09-01
    • 文件大小：2048
    • 提供者：baidu_20289517

  1. 谱聚类算法比较

  2. 谱聚类能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最优解，其基本思想是利用样本数据相似矩阵的进行特征分解后得到的特征向量进行聚类，程序进行了几种不同聚类算法的比较，包括Q矩阵聚类，kmeans聚类，第一特征分量聚类，第二广义特征分量聚类，公用数据生成和近邻矩阵生成

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-08-23
    • 文件大小：6144
    • 提供者：glassstone

  1. MATLAB的有序样品聚类的程序

  2. 使用Fisher最优分割法对有序样本进行聚类的matlab程序。 格式：[P,D]=pfisher(x,m) x为待分隔的有序样本，为每行为一个样本 m为分隔数，分成m组，需要m-1个分隔点 P为分隔点列表，第一个为第一分隔点，第n个为第n分隔点，共n-1个 D为每次分隔的组内离差平方和，与P中元素一一对应

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-12-26
    • 文件大小：1024
    • 提供者：jqm800

  1. 一种改进的自适应快速AF-DBSCAN聚类算法

  2. 基于密度的DBSCAN聚类算法可以识别任意形状簇,但存在全局参数Eps与Min Pts的选择需人工干预,采用的区域查询方式过程复杂且易丢失对象等问题,提出了一种改进的参数自适应以及区域快速查询的密度聚类算法。根据KNN分布与数学统计分析自适应计算出最优全局参数Eps与Min Pts,避免聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。通过改进种子代表对象选取方式进行区域查询,无需漏检操作,有效提高了聚类的效率。对4种典型数据集的密度聚类实验结果表明,本文算法使得聚类精度提高了8.825%,聚类

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2017-04-05
    • 文件大小：146432
    • 提供者：dwf_android

  1. C语言简单模拟聚类算法-K-means

  2. 使用控制台黑框，利用随机点来显示聚类，回车键更新屏幕，显示本次聚类后的堆中心，逐次按下回车寻找最优中心点，最后呈现堆心与周围的分布结果。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2017-12-30
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_32200545

  1. FCM算法最优聚类数选取纵横谈

  2. FCM算法最优聚类数选取纵横谈，魏楠，吴文庆，本文基于FCM算法中最优聚类数的选择，总结和概括了基于此改进的FCM算法，并利用数值分析中先验以及后验估计的概念和特点对当前纷繁

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38643141

  1. 基于流形距离的量子进化聚类算法

  2. 基于量子计算的机理和特性,并结合进化计算,本文提出了一种新颖的量子进化聚类算法(QEAM),在该聚类算法中引入了一种新的距离测度函数——流形距离.新方法将聚类归属为优化问题,通过运用量子进化的机理更快地搜索到最优聚类中心,从而得到最优隶属度矩阵划分;同时,通过基于流形距离的相似性度量,有效利用样本所具有的全局一致性信息,充分挖掘样本的空间分布信息,对样本进行正确的类别划分.将本文算法(QEAM)与基于流形距离的免疫进化算法(IEAM),遗传聚类算法(GAC)以及模糊C-均

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38513565

  1. 基于视觉原理的密度聚类算法的改进

  2. 结合基于视觉原理的密度聚类算法对初始化参数不敏感、能发现任意形状的聚类、能够找出最优聚类及一趟聚类算法快速高效的特点,研究可以处理混合属性的高效聚类算法.首先简单改进基于视觉原理的密度聚类算法,使之可以处理含分类属性的数据,进而提出一种两阶段聚类算法。第一阶段使用一趟聚类算法对数据集进行初始划分,第二阶段利用基于视觉原理的密度聚类算法归并初始划分而得到最终聚类。在真实数据集和人造数据集上的实验结果表明,提出的两阶段聚类算法是有效可行的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38617001

  1. 一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法

  2. 针对K-均值聚类算法存在的不足,提出了一种新的整合粒子群优化算法(PSO)和K-均值算法的聚类算法.在新算法中,首先结合使用粒子群优化算法和K-均值算法搜索全局最优解的位置,然后再用K-均值算法在全局最优解附近的局部空间内快速寻找最优聚类中心.通过对4个数据集的实验测试,将此算法与K-均值算法、基于粒子群的K-均值算法进行了比较.实验结果表明,新算法的聚类质量比后两个算法更优.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：594944
    • 提供者：weixin_38717169

  1. 基于模糊粗糙集属性约简与GMM-LDA最优聚类簇特征学习的自适应网络入侵检测

  2. 网络入侵方式已日趋多样化,其隐蔽性强且变异性快,开发灵活度高、适应性强的实时网络安全监测系统面临严峻挑战.对此,提出一种基于模糊粗糙集属性约简(FRS-AR)和GMM-LDA最优聚类簇特征学习(GMM-LDA-OCFL)的自适应网络入侵检测(ANID)方法.首先,引入一种基于模糊粗糙集(FRS)信息增益率的属性约简(AR)方法以实现网络连接数据最优属性集选择;然后,提出一种基于GMM-LDA的最优聚类簇特征学习方法,以获得正常模式特征库和入侵模式库的最优特征表示,同时引入模式库自适应更新机制,使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：525312
    • 提供者：weixin_38522253
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