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通过k-means实现聚类，本例给出的数据集是testSet，用户下载代码以后，修改fileIn=open('F:/python/testSet.txt')这句代码为自己文件的存放位置，即可运行。
基于K_Means和EM算法的聚类分析，描述了K均值与EM算法的实现，并对两种方法进行比较
针对聚类算法在实现的过程中需要预先设定最终聚类数目的问题,提出了基于同类全部样本的类内紧密度和类间离差度的一种新聚类有效性指标,通过该指标能够有效地确定数据集的最佳聚类簇数。在确定最佳聚类数的过程中采
主要介绍了python基于K-means聚类算法的图像分割,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
聚类算法作为数据挖掘中的一种分析方法,它能找到样本相对比较集中的区域。分析了一个基于K-means算法的核心思想和实现过程,使得算法可处理孤立点的分类集,得到最佳的聚类结果。
为满足基于Kinecrt的康复训练系统的需要,提出一种人体动作匹配和评估方法。该方法通过Kinect实时提取骨骼关节点三维坐标,计算骨骼关节点的角度,得到一组动作序列的空间角度变化值;然后通过改进的D
收稿日期:20101201;修回日期:20110302基金项目:哈尔滨市后备带头人基金项目(2004AFXXJ039作者简介:黄 韬(1982,男,黑龙江人,硕士研究生,研究方向为 企业智能计算;刘胜
基于改进K-means聚类算法的负荷建模,蒋国栋,白雪峰,负荷模型对电力系统仿真计算的准确性有重要影响。负荷建模数据应取自电网实际运行数据,所以必须从海量运行数据中提取能够代表节
数字半色调是在二值设备或多色二值设备上实现图像再现的一门技术,提出将K-means聚类法应用在 数字半色调技术中。算法中应用人类视觉系统模型(HVS)和印刷模型最大限度减少原始灰度连续调图像和半 色调
提出了一种基于k均值(k-means)聚类的点云精简方法。与包围盒法相比,在压缩率近似相同的条件下,k-means聚类方法能较好地保留细节特征,与原始数据的稠密稀疏分布更加一致,所建模型表面更光滑。
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