K-Means聚类make_moons数据 题目要求: Sklearn中的make_moons方法生成数据,用K-Means聚类并可视化。输出三大指标如:ACC = 0.755, NMI = 0.19
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法,该算法可以将数据集分为K个不同的簇。K-means聚类算法的原理以及实验分析。首先,我们介绍了K-means聚类算法的基本思想和流程,然后详细讨论了算
K-means clustering is used to realize clustering of multidimensional matrices and visual display (ma
图像分割:利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征,把图像分成若干个互不重叠的区域,并使这些特征在同一区域内呈现相似性,在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出
在数据挖掘算法中,K均值聚类算法是一种比较常见的无监督学习方法,簇间数据对象越相异,簇内数据对象越相似,说明该聚类效果越好。然而,簇个数的选取通常是由有经验的用户预先进行设定的参数。本文提出了一种能够
Bisectingk-means聚类算法,即二分k均值算法,它是k-means聚类算法的一个变体,主要是为了改进k-means算法随机选择初始质心的随机性造成聚类结果不确定性的问题,而Bisectin
k-Means 算法接受输入量 k ;然后将 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
Matlab实现K-Means算法,附带测试数据集~可运行
MATLAB实现K-Means算法,输入的数据为待分类的图片,以及分类数。这个代码是针对单波段的,稍微改一下就可以进行多波段的。
C#实现简单的K-means聚类算法 txt文档
