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  1. k均值聚类分析matlab代码

  2. 基本思想:首先任意选取K个聚类中心,按最小距离原则将各模式分配到K类的某一类; 不断计算聚类中心和调整各模式的类别,最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-10-14
    • 文件大小:2048
    • 提供者:CarolYang8610
  1. 利用VC++实现的K均值聚类分析算法程序

  2. 本程序利用VC++实现了K均值聚类算法。样本空间已经写入程序,可以根据需要分成的种类数进行聚类分析。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2010-03-02
    • 文件大小:296960
    • 提供者:visualman_whu
  1. 模式识别的k均值聚类

  2. 本实验的目的是了解K均值聚类。在试验中编写程序实现了K均值聚类算法,并用测试数据进行了实验,对实验结果进行了分析。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-07-04
    • 文件大小:57344
    • 提供者:jiayuxiaoxu
  1. 基于改进量子遗传算法的K均值聚类分析

  2. 基于改进量子遗传算法的K均值聚类分析(论文)。
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2011-12-05
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:leven_come
  1. K均值聚类分析MatLab程序代码

  2. 用于K均值聚类分析,即是一种机器自动分类算法
  3. 所属分类:软件测试

    • 发布日期:2013-03-28
    • 文件大小:1024
    • 提供者:u010063557
  1. K均值聚类程序

  2. K均值聚类程序,matlab程序,能正确运行!MATLAB聚类分析新手学习必备!
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-07-02
    • 文件大小:2048
    • 提供者:u011283648
  1. 基于粒子群的K均值聚类算法

  2. 针对k均值聚类算法存在的缺点,提出了一种新的聚类算法———基于粒子群的k 均值聚类算法,并将此算法与现有的基于遗传算法的k均值聚类算法进行比较, 理论分析和数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服传统的k 均值算法易陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力优于基于遗传算法的k均值聚类算
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2014-08-19
    • 文件大小:282624
    • 提供者:kris123456
  1. K均值聚类程序

  2. K均值聚类分析的matlab程序,以轴承故障数据为例,进行聚类
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-05
    • 文件大小:5120
    • 提供者:weixin_42140256
  1. k均值聚类分析

  2. 本程序为MATLAB程序,适用于用k均值聚类法对数据分类,有数据为例,下载即可使用,可根据自己需要进行修改,效果较好
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-10-28
    • 文件大小:2048
    • 提供者:qq_43068338
  1. K均值聚类+Matlab实现.rar

  2. 【模式识别小作业】K均值聚类K-means clustering+Matlab实现+UCI的Iris和Seeds数据集+分类问题 包含:完整全套代码+readme+报告
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-01-18
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:Lujiahao98689
  1. 基于K均值聚类的耐火材料损伤模式识别

  2. 基于K均值聚类的耐火材料损伤模式识别,李希,王志刚,耐火材料声发射信号的聚类分析可以实现其微观损伤机理的模式识别,并且确定不同损伤机制对应的声发射特征。采用K均值聚类算法将�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-01-07
    • 文件大小:491520
    • 提供者:weixin_38687648
  1. K均值聚类地下水水化学特征的水文地质单元划分

  2. 在对传统的水文地质单元划分方法不足分析的基础上,提出了以地下水水化学特征来进行水文地质单元划分的方法,并采用传统的K均值聚类法对平顶山煤田的寒武灰岩进行水文地质单元划分,取得了良好的效果,为水文地质单元的划分提供了新的理论方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-06
    • 文件大小:452608
    • 提供者:weixin_38595019
  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:3145728
    • 提供者:songzailu6482
  1. K-均值聚类算法k_means.m

  2. k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2020-09-12
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_45933989
  1. 基于K-均值聚类的神经切片图像功能束类型识别研究

  2. 针对周围神经物理切片图像中不同类型的神经功能束染色后显示出的特异性,提出了一种基于K-均值聚类的神经切片染色图像中神经功能束类型识别的方法。首先通过特征分析与提取决定以灰度均值μ和方差σ2作为纹理特征,然后运用本文算法对神经切片染色图像中的不同类型神经功能束进行聚类和识别。通过在人体周围神经组织切片图像上的实验证明,该算法能对神经切片染色图像中的神经功能束类型进行有效分类识别。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-19
    • 文件大小:423936
    • 提供者:weixin_38721398
  1. LKM:基于LDA的K均值聚类算法,用于移动传感器网络中入侵检测的数据分析

  2. 由移动节点组成的移动传感器网络(MSN)对网络攻击敏感。 入侵检测系统(IDS)是一种主动网络安全技术,可以保护网络免受攻击。 在IDS的数据收集阶段,由于在多维空间中收集的高维数据,对随后的数据分析和响应阶段施加了巨大压力。 因此,用于入侵检测的传统方法将不再适用于MSN。 为了提高数据分析的性能,我们将K-means算法应用于高维数据聚类分析。 因此,提出了一种改进的基于线性判别分析(LDA)的K均值聚类算法,称为LKM算法。 在该算法中,我们首先应用LDA的降维将高维数据集划分为二维数据集
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38741244
  1. 基于K均值聚类的智能建筑应用电气设备识别。

  2. 随着建筑物联网(BIoT)系统的发展和广泛应用,连接了多种类型的设备,并收集了大量的设备数据。 为方便设备管理,应标识设备并贴上标签。 传统上,此过程是手动执行的,这不仅费时,而且会导致不可避免的遗漏。 在本文中,我们针对智能建筑应用提出了一种基于k均值聚类的电气设备识别方法,可以自动识别连接到BIoT系统的未知设备。 首先,分析负载特性,并从收集的数据中提取用于设备识别的电气特性。 其次,两次使用k-means聚类来构建识别模型。 初步聚类采用传统的k均值算法对总谐波电流畸变数据进行分析,并根
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38678172
  1. 基于自适应权重的K均值聚类分析在恶意代码检测中的应用

  2. 基于自适应权重的K均值聚类分析在恶意代码检测中的应用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:122880
    • 提供者:weixin_38559203
  1. clinton-email:使用STM(结构主题模型),k均值聚类和情感分析来分析希拉里·克林顿的电子邮件-源码

  2. clinton-email:使用STM(结构主题模型),k均值聚类和情感分析来分析希拉里·克林顿的电子邮件
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42103128
  1. SpotifyAnalysis:分析了Kaggle上的Spotify数据集,以预测歌曲和流派特征以及理想的发行月份,以使用逻辑回归,K-均值聚类和分类树在Spotify上最大限度地提高歌曲的知名度-源码

  2. SpotifyAnalysis:分析了Kaggle上的Spotify数据集,以预测歌曲和流派特征以及理想的发行月份,以使用逻辑回归,K-均值聚类和分类树在Spotify上最大限度地提高歌曲的知名度
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42134240
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