聚类算法--以K-means算法为例11.ppt
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聚类算法.以K.means算法为例.ppt
聚丙烯车间高压丙烯洗涤塔T301法兰泄漏事故预案 聚丙车间 工艺乙班 演练目的 本次综合演练目的就是通过桌面演练检验班组成员是否能够正确熟练掌握应急程序和各自负责的任务；检验各应急单位能否及时准确运用应急操作，迅速将泄漏、着火部位控制在安全可承受范围之内，避免装置设备泄漏事故引发连锁灾难事故的发生，从而达到生产装置实现本质安全运行；检验班组人员能否正确熟练掌握安技装备和消防器材的使用，以及对人员受伤的应急处理。 火灾爆炸危险、环境污染及人员伤害可能性叙述： T301为聚丙烯装置高压丙烯洗涤塔，T301及E301内正常储有丙烯约5吨，T301法兰泄漏主要为丙烯，为易燃易爆物质，发生泄漏很
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k-means聚类算法的研究..doc
k-means聚类算法的研究
1．k-means算法简介
1.1 k-means算法描述
给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k，划分算法将对象组织划分为k个簇（k=n），这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如，基于距离的差异性函数，使得根据数据集的属性，在同一个簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终聚类结果。这类方法分为基于质心的（Centroid-based）划分方法和基于中心的（Medoid-based）划分方法，而基于质心的划分方法是研究最多的算法，其中-me
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K-means聚类算法..ppt
K-means聚类算法 报告人：张鸣磊 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 该算法认为类是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的类作为最终目标。 假设数据集合为(x1,?x2, …,?xn)，并且每个xi为d维的向量，K-means聚类的目的是，在给定分类组数k（k?≤?n）值的条件下，将原始数据分成k类： ? S?=?{S1,?S2,?…,?Sk} 在数值模型上，即对以下表达式求最小值：
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K-means聚类算法.doc
K-means聚类算法
K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。
聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集clip_image002[10]。聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y，并将同类别y的样本x放在一起。比如上面
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k-means聚类算法的答案.doc
k-means聚类算法的研究
1．k-means算法简介
1.1 k-means算法描述
给定n个对象的数据集D和要生成的簇数目k，划分算法将对象组织划分为k个簇（k=n），这些簇的形成旨在优化一个目标准则。例如，基于距离的差异性函数，使得根据数据集的属性，在同一个簇中的对象是“相似的”，而不同簇中的对象是“相异的”。划分聚类算法需要预先指定簇数目或簇中心，通过反复迭代运算，逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，得到最终聚类结果。这类方法分为基于质心的（Centroid-based）划分方法和基于中心的（Medoid-based）划分方法，而基于质心的划分方法是研究最多的算法，其中-me
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基于k--means算法最佳聚类数的确定及应用.pdf
摘要
现代互联网数据规模呈现出爆炸式增长的趋势，聚类分析技术对于大规模数
据集的信息挖掘和提取非常有意义。但是无监督的聚类分析仍然存在一些问题，
最重要的问题之一是最佳聚类个数的确定问题。
针对这个问题，本文系统地研究了聚类分析技术和CH指数、Dunn指数、DB
指数、Silhouette指数和Gap统计量这五个经典的单一有效性指标。不同有效性指
标在同一数据集上确定的最佳聚类数有可能不同，为了明确各个有效性指标的重
要性以及其确定的最佳聚类数的可靠性，本文通过多次抽样来看每个有效性指标
趋势变化是否
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改进的K-means聚类算法及应用.doc
改进的K-means聚类算法及应用
摘 要：传统的k-means算法需要事先确定初始聚类中心，聚类精确程度不高。针对以上问题，本文结合熵值法和动态规划算法来对传统的k-means算法进行改进，提出了基于熵值法及动态规划的改进k-means算法。熵值法用来修订算法的距离计算公式，以提高算法的聚类精确程度, 动态规划算法用来确定算法的初始聚类中心。将改进算法应用于矿井监测传感器聚类中，结果显示较传统的k-means算法，改进算法效率有了明显提高，聚类精确程度有较大增强。
关键词：k-means；动态规划；熵值法；聚类精确度；矿井监测传感器
【abstract】the traditional k-m
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K-means聚类算法分析和过程.doc
PAGEi
中国石油大学（北京）现代远程教育毕业设计（论文）
PAGEXV
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第一章前言
时至今日，关于基于聚类算法对学生成绩进行研究的科研项目在各大院校屡见不鲜，可见聚类算法的意义在教育领域影响之广泛，仅就教育领域而言，聚类算法对教育教学管理方面起着指导性的作用，在聚类算法当中，K-means算法因其操作简单，采用误差平方和准则函数、对大数据集的处理又有较高的伸缩性和可压缩性的优点，在学生成绩研究方向可谓是独当一面。谈到学生成绩，它是重要性不言而喻，它向人们展示了一个学生的学生成绩的好坏，也影响了一个学生的学业生源，甚至关于其将的职业生涯。因此，对于教师而
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K means聚类算法以及实现.doc
K means聚类算法以及实现
一、Kmeans算法
k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。
K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下：
（1）适当
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Matlab用k-means实现聚类算法.pdf
学号：
课程设计
课程名称MATLAB应用专项实践
题目利用聚类算法实现对数据的分类
学院信息工程学院
专业电子科学与技术
班级电子1303班
姓名
指导教师吴皓莹
2016年1月13日
武汉理工大学《专业基础实践》课程设计说明书
课程设计任务书
学生姓名：专业班级：电子1303班
指导教师：吴皓莹工作单位：信息工程学院
题目:利用聚类算法实现对数据的分类
初始条件：
1.Matlab7.1以上版本软件；
2.专业基础实践辅导资料：“MATLAB神经网络43个案例说明”、“模式识别与智能计算的MATLAB
实现”、“模式识别与智能计算——MATLAB技术实现”相关书籍等；
3.先修课程：高等数
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K-MEANS(K均值聚类算法,C均值算法).pptx
2.13.2
The k-Means Algorithm
(K-均值聚类算法）;主讲内容;算法简介;算法描述
为中心向量c1, c2, …, ck初始化k个种子
分组:
将样本分配给距离其最近的中心向量
由这些样本构造不相交（ non-overlapping ）的聚类
确定中心:
用各个聚类的中心向量作为新的中心
重复分组和确定中心的步骤，直至算法收敛;算法 k-means算法
输入：簇的数目k和包含n个对象的数据库。
输出：k个簇，使平方误差准则最小。
算法步骤：
1.为每个聚类确定一个初始聚类中心，这样就有K 个初始聚类中心。
2.将样本集中的样本按照最小距离原则分配到最邻近聚类
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基于K－means算法和FCM算法的聚类研究.pdf
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K-MEANS(K均值聚类算法-C均值算法)讲解.pptx
算法简介;算法描述
为中心向量c1, c2, …, ck初始化k个种子
分组:
将样本分配给距离其最近的中心向量
由这些样本构造不相交（ non-overlapping ）的聚类
确定中心:
用各个聚类的中心向量作为新的中心
重复分组和确定中心的步骤，直至算法收敛;算法 k-means算法
输入：簇的数目k和包含n个对象的数据库。
输出：k个簇，使平方误差准则最小。
算法步骤：
1.为每个聚类确定一个初始聚类中心，这样就有K 个初始聚类中心。
2.将样本集中的样本按照最小距离原则分配到最邻近聚类
3.使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心。
4.重复步骤2.3直到聚类中心不再
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K_means聚类算法研究综述_王千.pdf
第 卷 第 期 电子设计工程 年 月
20 7 2012 4
Vol.20 No.7
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《基于核心集的k-means聚类算法研究》.docx
《基于核心集的k-means聚类算法研究》
一、引言
在大数据时代，如何对大量数据进行有效的聚类分析成为了研究的热点。k-means聚类算法作为一种经典的聚类方法，因其简单高效的特点被广泛应用于各个领域。然而，传统的k-means算法在处理大规模数据时存在一些局限性，如计算量大、收敛速度慢等。近年来，有研究者提出基于核心集的k-means聚类算法，通过引入核心集的概念来优化传统的k-means算法，从而提高算法的效率和准确性。本文将详细研究基于核心集的k-means聚类算法，分析其原理、优势及实际应用。
二、核心集的k-means聚类算法原理
基于核心集的k-means聚类算法是在传统k-me