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  1. 基于模糊聚类的文本挖掘算法

  2. 针对传统FCM 算法对孤立点比较敏感,须预先指定聚类数目的缺陷,提出一种新的模糊聚类算法NSFCM,将其应用于文本挖掘 中。NSFCM 对数据对象的隶属度增加一个权值,以减少孤立点对聚类中心的影响。采用平均信息熵确定聚类数,通过密度函数获得初始 聚类中心。仿真结果证明,该算法聚类的精度和执行效率均高于FCM 算法,效果较好
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2011-03-14
    • 文件大小:71kb
    • 提供者:woshihou
  1. 改进的蚂蚁聚类算法 曲建华

  2. 该算法不再采用欧几里得距离来计算类内对象的相似性,而是使用新的对称点距离来计算相似性,在处理带有对称性质的数据集时,可以有效地识别给定数据集的聚类数目和合适的划分。
  3. 所属分类:互联网

  1. 聚类算法实现

  2. 是一个完整的工程文件,包含了debug版的exe,和release版的exe,可直接运行,源代码有注释,主要实现了K均值聚类和isodata迭代自组织聚类,使用的数据是随机产生的50个点,可以用来熟悉算法,如果要用于图像处理,可直接调用这两个函数
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2012-11-16
    • 文件大小:7mb
    • 提供者:ancywawa
  1. k-means聚类算法 java版

  2. k-means聚类算法 java版 // 随机点的个数 int max_point_number = 100; // x坐标的最大值 int max_x = 10; // y坐标的最大值 int max_y = 10; // 聚类的个数 int cluster_number = 4; // 迭代的次数 int iter_count = 10; // 构造函数,三个参数分别为点的个数,x的最大值,y的最大值 BuildRandomNumber brn = new BuildRandomNumbe
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2013-08-08
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:wei4571711
  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:2kb
    • 提供者:baidu_20289517
  1. 聚类算法K-means

  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/C++

    • 发布日期:2018-04-29
    • 文件大小:893byte
    • 提供者:weixin_42103280
  1. matlab 生成几个聚类点函数nngenc函数

  2. 自动生成聚类点函数: x = nngenc(bounds,clusters,points,std_dev); bounds,:表示生成点的取值范围 clusters:表示聚类点的个数 ,points,:表示生成多少个点 std_dev:每个聚类点距质心的偏差
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-06-22
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:qq_20376785
  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。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-01-23
    • 文件大小:745byte
    • 提供者:wanziiiiiiii
  1. 煤矿瓦斯煤尘爆炸危险源灰色聚类评估

  2. 应用安全系统工程和层次分析方法,以人—机—环境—管理4个方面为准则对煤矿瓦斯煤尘爆炸事故危险源进行定性分析。通过两两比较评分准则,借助Mtalab计算各指标的权重。建立基于中心点三角白化权函数的瓦斯煤尘爆炸危险源灰色聚类评估体系,计算各评估指标的灰色聚类系数,确定各准则层所属灰类,从而准确分析煤矿所需整改方向,确保煤矿安全生产。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-17
    • 文件大小:427kb
    • 提供者:weixin_38599412
  1. matlab实现的k聚类算法

  2. matlab实现的k聚类算法实例,从excel表格中读取二维数据点(x,y),然后将数据点分类,可以自主调节类别数量。压缩包包含如下内容:kmeans聚类函数(kmeans_clustering.m),测试代码(main.m),测试数据(testdata.xls)。在MATLAB 2019a和MATLAB 2016a下运行正常。
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2020-05-13
    • 文件大小:12kb
    • 提供者:HMbaba
  1. 基于聚类挖掘的安全阀试验位移数据处理

  2. 在安全阀试验中,位移是计算流量的重要数据,由于液压系统振动及位移传感器数据采集误差等原因,需对原始位移数据进行处理。依据位移数据的时序性和分布特征,建立新的相似函数作为数据聚类的判定准则,改进聚类挖掘方法;并提出新的聚类中心不同的聚类方法,按照时间顺序将数据聚类与初始聚类中心的选取交替进行,完成数据样本的全部聚类。最后对各簇数据样本中的异常点进行检测和处理,并采用平均值法计算每簇数据新的聚类中心,作为实际的位移数据。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-11
    • 文件大小:204kb
    • 提供者:weixin_38625559
  1. 一种新的基于影响强度的网格点层次树近邻函数聚类算法

  2. 一种新的基于影响强度的网格点层次树近邻函数聚类算法,季民,李婷,从自然聚类的过程来看,聚类应首先从个体数据要素之间开始,即个体数据要素根据其近邻要素的情况首先产生同谁聚合的趋势,如何从
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-03
    • 文件大小:517kb
    • 提供者:weixin_38598745
  1. 【MATLAB】MATLAB实现K-mean聚类算法

  2. MATLAB实现K-均值聚类算法,可以自由调整点集和聚类中心个数。 程序中包含函数,如MATLAB版本较低请将文件中的函数另外新建文件保存。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2020-05-24
    • 文件大小:76kb
    • 提供者:weixin_42066135
  1. K-均值聚类算法研究

  2. 【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于,聚类没有任何先验知识可循,要通过数据自身的特点,将数据自动的划分到不同的类别中。聚类的基本形式定义为“在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。每一个集合叫做一个类,并确定了一个区域,在区域中对象的密度高于其他区域中的密度。”聚类方法有很多种,其中最简单的形式便是划分式聚类,划分式聚类试图将给定的
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:songzailu6482
  1. python中实现k-means聚类算法详解

  2. 算法优缺点: 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去。 1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类的结果和k的函数关系判断k为多少的时候效果最好。另一种则是根据具体的需求确定,比如说进行衬衫尺寸
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:250kb
    • 提供者:weixin_38651450
  1. 一种适用于模糊聚类算法的有效性指标

  2. 模糊c均值聚类算法是最常见的聚类算法。 它通过定义成员资格矩阵来解决数据的不切实际的本质。 由于模糊c均值聚类算法需要预先设置分类数,这在没有先验数据集的情况下几乎是不可能的,因此一些学者提出了有效性指标的概念。 由于有效性指标与隶属度矩阵,数据集中的数据点和聚类中心之间的距离关系有关,因此希望特征加权方法可以用于评估数据集中数据的所有特征。以获得最佳的分类编号。 因此,本文提出了一种针对综合权重指数,密实度指数和可分离性指数的改进的有效性指数。 该有效性指标首先确定数据点的特征与数据点本身之间
  3. 所属分类:其它

  1. 基于模糊测度和证据理论的模糊聚类集成方法

  2. 针对现有集成方法在处理模糊聚类时存在的不足,提出一种基于证据理论的模糊聚类集成方法.以各聚类成员作为证据元,以样本点间的类别关系作为焦元,通过证据积累构造互相关矩阵.考虑到模糊聚类对于各样本点的聚类有效性,提出一种结合点模糊度和模糊贴近度的类别关系表示方法,并以此作为各证据元的基本概率赋值函数.最后基于互相关矩阵构造样本点间相似性关系,并利用谱聚类算法对其聚类.实验中通过与多种已有聚类集成方法的对比表明,该方法具有较高的聚类性能.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:920kb
    • 提供者:weixin_38732519
  1. 具有双重约束的半监督文档聚类的非负矩阵分解框架

  2. 在本文中,我们提出了一种新的半监督共聚算法正交半监督非负矩阵分解(OSS-NMF)用于文档聚类。 在这种新方法中,通过将成对约束形式的数据点(文档)的现有领域知识和特征(单词)的类别知识合并到NMF共聚框架中,从而实现了聚类过程。 在这种框架下,考虑到对偶先验知识,将聚类问题表述为寻找目标函数的局部极小值的问题。 导出更新规则,并为协同聚类过程设计了一种迭代算法。 从理论上讲,我们证明了算法的正确性和收敛性,并证明了其数学上的严格性。 我们的实验评估表明,提出的文档聚类模型在这些约束条件下表现出
  3. 所属分类:其它

  1. 相对角度直方图聚类在3维模型检索中的应用

  2. 提出一种基于相对角度分布和聚类的3维模型检索算法RAC(relative-rangle clustering)。定义模型表面点的相对角度分布函数,作为模型新的特征量,并对模型进行相对角度特征提取。经过实验证明相对角度特征对模型的几何形状分类效果较好。针对提取模型表面点的相对角度使得模型的特征量维数较大,检索时间较长,又使用聚类的方法对特征量进行近一步降维处理。实验结果表明与其他几种算法相比,RAC检索效果更好。
  3. 所属分类:其它

  1. 聚类分析-源码

  2. 聚类分析 不要忘记在pom.xml中添加“ json-simple”作为项目的依赖 在运行程序之前,将开源物理库导入项目( ) 要创建导入文件,请调用randomDataGenerator.js脚本 var1是导入文件的标题(例如dataFile) var2是集群节点的数量(例如25) var3是概率(例如0.3) 如果运行初始化而不导入数据文件,它将在变量中生成具有指定计数和边沿概率的随机点 个人实验结果 我已经从项目中创建了数据文件,节点是方法,边缘是函数调用。初始状态描述在./S
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:182kb
    • 提供者:weixin_42127754
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