一种面向高维数据基于自适应鲁棒特征表示的K-means聚类算法.pdf

2018-08-05 约小于1千字 6页立即下载

2018-08-04 约小于1千字 11页立即下载

一种基于k-means算法的V2X消息聚类方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114549886 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210212240.2 (22)申请日 2022.03.04 (71)申请人重庆邮电大学地址 400065

2023-05-08 约1.76万字 14页立即下载

面向高维数据的特征选择算法比较论文.docx 面向高维数据的特征选择算法比较论文摘要：本文旨在对面向高维数据的特征选择算法进行比较研究。随着大数据时代的到来，高维数据在各个领域得到了广泛应用。然而，高维数据往往伴随着维度的灾难，即数据中存在大量冗余和不相关特征，这给数据分析和建模带来了巨大挑战。特征选择算法能够有效减少数据维度，提高模型性能。本文从算法原理、性能评估和实际应用等方面对几种典型的特征选择算法进行深入分析，以期为高维数据分析提供有益的参考。关键词：高维数据；特征选择；算法比较；性能评估一、引言（一）高维数据问题的背景与挑战 1.内容：高维数据的定义与特点 高维数据是指数据维度数目远大于样本数量的数据集。在高维数据中

2025-04-16 约5.88千字 13页立即下载

基于K－means算法和FCM算法的聚类研究.pdf

2018-09-06 约小于1千字 7页立即下载

《高维数据的若干聚类问题及算法研究》.docx 《高维数据的若干聚类问题及算法研究》一、引言随着信息技术的飞速发展，高维数据在各个领域的应用越来越广泛。如何有效地对高维数据进行聚类分析，已经成为数据挖掘和机器学习领域的重要研究课题。聚类分析是一种无监督学习方法，能够将数据集划分为若干个簇，使得同一簇内的数据具有较高的相似性，而不同簇间的数据相似性较低。然而，高维数据给聚类分析带来了许多挑战，如数据稀疏性、维数灾难等问题。因此，本文将探讨高维数据的若干聚类问题及算法研究。二、高维数据聚类问题 1.数据稀疏性 高维数据中，很多维度的数据可能对聚类结果没有太大贡献，甚至可能引入噪声。这导致在高维空间中，大部分区域的数据分布较为稀疏，从而使

2025-01-14 约8.08千字 16页立即下载

线性投影的高维数据聚类算法研究.docx 线性投影的高维数据聚类算法研究摘要：随着信息技术的快速发展，高维数据在各个领域中普遍存在。为了有效地处理这些高维数据，聚类算法的研究显得尤为重要。本文针对高维数据的线性投影聚类算法进行研究，通过分析现有算法的优缺点，提出了一种新的线性投影聚类算法。该算法能够有效地降低数据的维度，同时保持数据的聚类结构，提高聚类的准确性和效率。一、引言 高维数据在许多领域如生物信息学、图像处理、社交网络分析等中广泛存在。由于数据的高维度特性，传统的聚类算法往往面临计算复杂度高、聚类效果差等问题。因此，研究高维数据的降维和聚类算法具有重要的实际意义。线性投影作为一种有效的降维方法，被广泛应用于高维数据的处理

2025-04-23 约4.32千字 9页立即下载

《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

2024-12-21 约8.95千字 17页立即下载

一种优化聚类中心的k-means算法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361616 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110669183.6 (22)申请日 2021.06.16 (71)申请人辽宁工程技术大学地址

2023-06-16 约8.21千字 7页立即下载

K-Means聚类-基于人脸数据实现.doc 数学与计算机学院课程名称:模式识别题目:K-Means聚类-基于人脸数据实现任课老师:王晓明年级专业:2011级计算机应用技术姓名: 学号: 时间:2011年11月12日目录 TOC\o1-3\h\z\u一K-means聚类介绍 2 二K-means算法描述 3 三K-means算法matlab实现-基于人脸数据实现 7 1数据读入 7 2算法运行结果 8 四K-means算法的总结和心得 9 五附录——核心算法的主要源代码 10 参考文献 13 K-Means聚类 一K-means聚类介绍 1967年,J.B.MacQueen提出了K-means算法,是一种基于质心的经典聚类算法

2025-04-15 约1.24万字 22页立即下载

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

2016-12-26 约1.33万字 15页立即下载

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：

2016-12-13 约2.28千字 26页立即下载

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

2017-02-06 约4.27千字 6页立即下载

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

2017-03-22 约1.33万字 15页立即下载

基于节点数据密度的分布式K-means聚类算法研究.pdf

2018-09-03 约小于1千字 8页立即下载