”K-means“ 的搜索结果

     数据集:Iris数据集 ...数据描述:Iris数据集包含150个鸢尾花模式样 本,其中 每个模式样本采用5维的特征描述 利用所学K-means聚类分析方法,对 Iris数据集进行聚类分析,并利用已知的样本类别标 签进行聚类分析评价

     k-Means 算法广泛用于许多数据聚类应用程序中。 在基本的 k-means 中,初始聚类质心是随机选择的。 因此,每次运行 k-means 都会导致形成不同的集群。 因此,k-means 的准确性和性能容易受到初始聚类质心的选择的...

     针对上述问题,提出了一种基于遗传算法的K-means聚类算法GKA,将K-means算法的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力相结合,通过多次选择、交叉、变异的遗传操作,最终得到最优的聚类数和初始质心集,克服了传统K-...

     Cuda K-Means 图像聚类算法由 Andrea Toscano, Università degli Studi di Milano (Informatica) 在 NVidia Cuda 中实现。 这个小项目展示了如何实现应用于图像的 K-Means 聚类算法以减少其颜色。 一些预处理是使用...

     文章目录聚类概念聚类与KmeansK-Means算法步骤:优缺点K-Means++算法K-Means++算法的基本思路二分K-Means算法Mini Batch K-Means算法KMeans小结 聚类概念 无监督问题:没有标签 聚类:相似的东西分到一组 难点:...

     针对私人微博内容进行聚类研究,结合私人微博的内容和结构特点提出了基于K-means的改进聚类算法。通过添加引用和评论内容丰富了文本内容,降低了短文本矩阵向量严重稀疏性带来的聚类算法准确性降低的影响;通过甄别...

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