基于递阶G K聚类的热工过程多模型建模方法

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，即认为两个对

针对轨迹序列长度不固定的特点,计算轨迹间的距离。采用K均值算法对轨迹样本进行聚类。

基于matlab的图像K均值聚类算法程序

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

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

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

摘要:聚类研究在数据挖掘研究领域中占有十分重要的地位.虽然目前已有很多数据聚类算法,但精度仍不够理想.文中提出一个基于结构化相似度的网络聚类算法(SSNCA),试图从网络聚类角度进一步提高数据聚类精度

PPT较详细的讲述了k-means、em聚类、模糊聚类等不同聚类的算法原理和过程

为研究有效的煤矿生产系统危险源信息表述方法以提高现场安全评价的可操作性,促进煤矿隐患风险预控与管理,针对煤矿危险源信息庞杂多变且难于辨识与控制的问题,基于霍尔三维结构模式和因素空间理论,建立煤矿危险源