介绍了Web文档聚类中普遍使用的、基于分割的k-means算法,分析了k-means算法所使用的向量空间模型和基于距离的相似性度量的局限性,从而提出了一种改善向量空间模型以及相似性度量的方法。
k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心,把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类,得到一次聚类,再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类,迭代n次得到最终结果分步解析 一、初始化聚类中心
K-means算法是最常用的一种基于划分的聚类算法,但该算法需要事先指定K值、随机选择初始聚类中心等的缺陷,从而影响了K-means聚类结果的稳定性。针对K-means算法中的初始聚类中心是随机选择这
首先导入数据集 #导入本地图片集 import os import cv2 array_of_img = [] #用于储存图像 #此函数用于读取图片,参数为本地路径名 def read_directo
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
K-Means动态聚类算法源程序, KMEANS.CPP
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。
PAGE / NUMPAGES k-means聚类算法的java实现描述 2008年04月 1. 什么是 k-means 聚类算法 ? 从网上找到了很多定义这里选取比较典型的几个 ? K-Mean 分
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
K-means 聚类算法 报告人张鸣磊 1 2020/3/30 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 即认为两个对象的距离越近其相似度就 越大 该算法认为类是
