K均值聚类是聚类算法中十分经典的算法,本人采用4k2_far.txt数据集进行试验,聚类中心指定为4,将样本的二维特征画在坐标系,并用黑色五角星标记出聚类中心。代码于2020年7月26日调试通!!大家
kmeans均值聚类算法程序,用matlab实现,具有一定参考价值
【摘要】 目前,对于聚类问题的研究普遍存在于社会生活中的各个领域,如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。关于对生活中各种各样的数据的聚类分类问题已经成为众多学者的研究热题之一。聚类和分类的区别在于
珍贵的毕业设计,让我想起大学的美好时光,CSDN变得很Sx,我是说真的
K-MEANS(K均值聚类算法_C均值算法).
K均值聚类算法的PPT,包含最基本的K均值算法,以及改进性算法:K-means++算法,Isodate算法,二分K均值算法
这个是K-均值聚类算法,里面的内容全部是英文,作者是Kardi Teknomo博士,用来做英语翻译很好。这个就是我毕业设计的英语翻译原文。
与无监督聚类相比,半监督聚类是利用一部分先验信息来更好地挖掘和理解数据的内在结构,并紧密遵从用户的偏好。现有的典型半监督聚类算法仅仅适合于低维数据,文中提出一种新颖的基于判别分析的半监督聚类算法来解决
针对微视频语义标注问题,提出一种基于半监督聚类的微视频标注方法。从事件驱动的角度,以镜头事件为单位,用事件组来标注微视频。进一步构造半监督K-means聚类算法,优化目标函数,使得最终的聚类结果既体现
提出一个基于集对分析的半监督ISODATA聚类算法,用于网络异常检测。在三方面进行了改进:首先,算法能够直接处理字符数字混合属性的数据,并使用集对分析来计算数据记录之间的距离；其次,算法同时处理有标号
