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本文主要参考周志华《机器学习》的9.6章节,对密度聚类做简单介绍,并使用numpy对具有代表性的DBSCAN密度聚类算法进行实现。 1、何为密度聚类? 密度聚类顾名思义是一种基于密度的聚类方法, 此类
c++实现一维数据密度聚类算法DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)
DBSCAN密度聚类是一种基于密度的聚类算法,它可以自动识别具有相似密度的数据点,并将其划分为不同的类。而PSO是一种优化算法,可以用于优化DBSCAN中的参数选择。本文主要介绍了DBSCAN聚类算法
针对FCM聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于细菌觅食的细菌觅食聚类算法。将细菌觅食算法与FCM算法相结合,并以反向学习来初始化细菌种群,增加种群的多样性和代表性,求得的最
可以做图像分割,数据挖掘,目前,针对K-Means算法研究及应用,尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。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
改进后的OPTICS聚类算法matlab代码,将原来的欧氏距离改为余弦距离的倒数,适用于文本聚类。
参考点聚类算法数据挖掘代码cure
真正实现复杂网络社区结构发现的GN算法的JAVA源程序
改进后的基于簇的聚类算法java代码详解。
针对传统FCM算法对孤立点比较敏感,须预先指定聚类数目的缺陷,提出一种新的模糊聚类算法NSFCM,将其应用于文本挖掘中。NSFCM对数据对象的隶属度增加一个权值,以减少孤立点对聚类中心的影响。采用平均
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