一种基于遗传算法优化K-means聚类算法的方法,通过对聚类中心的随机变异和适应度的评估,达到更好的聚类效果。详细介绍了算法的实现过程和实验结果,并给出了对比分析。关键词:遗传算法优化,K-means
基于l*a*b通道k-means聚类算法 ,分类快速有效
此处基于Bisecting K-means算法处理Iris数据集 bisecting_kmeans.py模块: import numpy as np class KMeansClassifier():
该文档为数据挖掘中常用的分类算法K-means均值聚类算法,包含源码+详细步骤
一开始的目的是学习十大挖掘算法,并用编码实现一遍,但越往后学习,越往后实现编码,越发现自己的编码水平低下,学习能力低。这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间,可见编码水平之低,而且在
对iris数据集进行聚类画图
K-means聚类是一种数据分析技术,用于将相似的数据点分组成簇。肘部法是一种常用的方法,用于确定给定数据集的最佳聚类个数。为了进行K-means聚类,首先需要对数据进行归一化,以确保每个特征具有相似
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
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。
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。