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  1. Kmeans聚类算法

  2. 国外一教授做的 很好使,k均值聚类算法的代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-04-23
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:dean1983
  1. KMEANS 聚类算法实现程序(c实现)

  2. KMEANS 聚类算法实现程序(c实现)
  3. 所属分类:C

  1. KMEANS 聚类算法

  2. KMEANS 聚类算法,很不错的源代码!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-02-03
    • 文件大小:8kb
    • 提供者:slx965
  1. K均值聚类算法的Java实现

  2. 这是一种数据挖掘中的k均值聚类算法的简单实现,基于Java语言
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-11-25
    • 文件大小:6kb
    • 提供者:wo423636277
  1. Kmeans聚类算法C++

  2. Kmeans聚类算法C++ VS2010 调试运行
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2016-06-22
    • 文件大小:376kb
    • 提供者:makenothing
  1. k_means聚类算法和配套测试鸢尾花数据集

  2. 包括两个文件,kmeans聚类算法cpp文件,和用于测试的鸢尾花数据集txt文件,代码带详细注释,简洁明了,下载之后马上可以进行测试
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2017-09-02
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:k527971724
  1. kmeans聚类算法概念及举例分析

  2. 该文档详细地讲述了kmeans聚类算法的概念,以及各个参数,各个参数的属性的详细意思及应用,并且通过及例分析讲述了该算法 的应用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-06-28
    • 文件大小:15kb
    • 提供者:qq_27958235
  1. Kmeans聚类问题实例

  2. kmeans 聚类问题实例,用kmeans聚类算法将数据分成三类,实现三分类问题,并将分类结果进行储存
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-19
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:DDWDDZY
  1. Kmeans.docx K均值聚类算法实验报告

  2. 1.理解掌握K-means聚类算法的基本原理; 2.学会用python实现K-means算法 K-Means算法是典型的基于距离的聚类算法,其中k代表类簇个数,means代表类簇内数据对象的均值(这种均值是一种对类簇中心的描述),因此,K-Means算法又称为k-均值算法。K-Means算法是一种基于划分的聚类算法,以距离作为数据对象间相似性度量的标准,即数据对象间的距离越小,则它们的相似性越高,则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种,k-means算法通常采用欧氏距离来计
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-01-07
    • 文件大小:858kb
    • 提供者:weixin_44412076
  1. 基于kmeans聚类与BP神经网络算法的办公建筑逐时电负荷预测_刘倩颖.pdf

  2. 基于青岛某办公建筑2015 年全年逐时总用电能耗及空调用电能耗数据,利用kmeans 聚类算法对其进行聚 类,将全年能耗水平分为四大类。利用求平均值法得到每一类典型设备使用率曲线。将典型曲线的数据、日前两 周数据以及气象数据一同作为BP 神经网络的输入,预测未来24 小时的建筑总用电和空调用电,该方法比单用日 前两周数据及气象数据进行负荷预测能获得更低的相对误差、均方根误差、平均绝对百分误差。BP 负荷预测相对 误差在5%以内,而kmeans-BP 负荷预测算法控制在±2.5%以内; BP 预测
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-09-03
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:SparkQiang
  1. Python实现Kmeans聚类算法

  2. 主要为大家详细介绍了Python实现Kmeans聚类算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:92kb
    • 提供者:weixin_38750829
  1. Python实现的KMeans聚类算法实例分析

  2. 主要介绍了Python实现的KMeans聚类算法,结合实例形式较为详细的分析了KMeans聚类算法概念、原理、定义及使用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:210kb
    • 提供者:weixin_38621897
  1. Python实现Kmeans聚类算法

  2. 本节内容:本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来,第一道题目是Kmeans聚类算法,数据集是Iris(鸢尾花的数据集),分类数k是3,数据维数是4。 关于聚类     聚类算法是这样的一种算法:给定样本数据Sample,要求将样本Sample中相似的数据聚到一类。有了这个认识之后,就应该了解了聚类算法要干什么了吧。说白了,就是归类。     首先,我们需要考虑的是,如何衡量数据之间的相似程度?比如说,有一群说不同语言的人,我们一般是根据他们的方言来聚类的(当然,你也可以指定以身
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:93kb
    • 提供者:weixin_38675746
  1. SparkKmeans:毕业设计原始码-基于Spark的Kmeans聚类算法优化-源码

  2. SparkKmeans 毕业设计源码-基于Spark的Kmeans聚类算法优化时间:2016-07-18内容: 发布内容到Github。 (2)ML聚类程序:利用Spark的机器学习库的聚类函数进行聚类测试。(3)MD聚类程序: (4)数据库操作程序:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-24
    • 文件大小:96kb
    • 提供者:weixin_42108054
  1. kmeans聚类:一维数据的kmeans聚类算法的实现-源码

  2. kmeans聚类:一维数据的kmeans聚类算法的实现
  3. 所属分类:其它

  1. ParallelKMeans.jl:KMeans聚类算法可用的经典和现代变体的并行和闪电快速实现-源码

  2. ParallelKMeans.jl:KMeans聚类算法可用的经典和现代变体的并行和闪电快速实现
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:900kb
    • 提供者:weixin_42165490
  1. kpalette:KMeans聚类算法,可从图像中提取调色板-源码

  2. kpalette KMeans聚类算法可从图像中提取调色板。 依存关系 OpenCV Scikit学习 Matplotlib 用法 python kpalette.py 注意 该程序目前仍在开发中。 仍然缺少许多功能。 随着更多功能的添加,将更新README.md。 参考文献 :)
  3. 所属分类:其它

  1. Python实现的KMeans聚类算法实例分析

  2. 本文实例讲述了Python实现的KMeans聚类算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 菜鸟一枚,编程初学者,最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法,记录一下自己的学习过程。 关于KMeans算法本身就不做介绍了,下面记录一下自己遇到的问题。 一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有: (1)随机选取 (2)随机选取样本中一个点作为中心点,在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点,以此类推。 (3)使用层次聚类等算法更新出初始聚类中心 我一开始是使用numpy
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:211kb
    • 提供者:weixin_38738830
  1. KMeans聚类算法应用

  2. KMeans聚类算法应用 1999年31个省份平均每人全年消费支出 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans def loadData(filePath): #利用loadData读取数据 fr = open(filePath,’r+’) #r+:读写打开一个文本文件 lines = fr.readlines() #readlines()方法用于读取所有行(直到结束符 EOF)并返回列表 retData = [] #用来存储城市各
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:54kb
    • 提供者:weixin_38750861
  1. 基于Python——Kmeans聚类算法的实现

  2. 1、概述 本篇博文为数据挖掘算法系列的第一篇。现在对于Kmeans算法进行简单的介绍,Kmeans算法是属于无监督的学习的算法,并且是最基本、最简单的一种基于距离的聚类算法。 下面简单说一下Kmeans算法的步骤: 选随机选取K的簇中心(注意这个K是自己选择的) 计算每个数据点离这K个簇中心的距离,然后将这个点划分到距离最小的簇中 重新计算簇中心,即将每个簇的所有数据点相加求均值,将这个均值作为对应簇的新簇中心。 重复2、3步,直到满足了你设置的停止算法迭代的条件 注意:停止算法迭代的条件一般有
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:142kb
    • 提供者:weixin_38543950
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