kmeans聚类的IGKA遗传算法

文章目录层次聚类层次聚类流程层次聚类优缺点Kmeans聚类Kmeans聚类流程K-Means的优缺点 层次聚类 层次聚类流程 (1) 计算两两样本之间的距离; (2) 将距离最小的两个类合并成一个新类

数据聚类在实际生活中应用场景还是挺多的,例如一个公司可以将客户进行分类,指定不同的销售策略等。 K-Means算法主要就是解决这类问题。在数据挖掘中, k-Means 算法是一种 cluster an

无监督k-means聚类的代码设计，根据k-means聚类算法流程自行设计的代码过程。

利用matlab 实现对图像分割处理，希望对学习这方面的人有所帮助

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

利用kmeans算法对图像聚类的一个小程序,里面包含图片和对应的主函数和调用函数,可以直接运行。

为改善传统聚类算法在电力时序数据上的聚类效果,提出一种基于优化特征向量选取的遗传谱聚类算法。针对应用数据结构特点,合理优化谱聚类算法中特征向量的提取过程,避免传统方法可能造成的数据信息缺失问题;采用遗

用于对数据进行聚类分析的一个很好程序代码，里面是三个程序代码的M文件，较为实用

基于k-means聚类算法的研究，黄韬，刘胜辉，本文首先分析研究聚类分析方法，对多种聚类分析算法进行分析比较，讨论各自的优点和不足，同时针对原k-means算法的聚类结果受随机��

提出了基于K-means的四叉树与R-link树的混合结构树，提高了R-link树的查询性能，在K-means中采用均值—标准差确定初始聚类中心，提高了收敛速度，通过距离准则函数来优化K值，避免K值的