摘要:本研究专注于对甘肃省各县(区)的农业综合实力进行深入评估,采用了聚类分析中的K-means聚类方法。通过精心收集和整理各县(区)的农业生产、农业科技、农村基础设施等关键指标,我们对数据进行了全面的量化处理和深入综合分析,最终得出了各县(区)的综合实力排名。研究结果清晰展示了甘肃省各县(区)在农业综合实力方面的显著差异,南部地区呈现相对较强势,而中北部地区则相对较为薄弱。关键词:甘肃省;K-means聚类算法;不同县区域农业综合实力差异与联系。
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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首先随机选择集合里的一
颜色分类leetcode k均值k -表示图像数据的聚类,逐个像素。以各种组合实现:PIL和谷歌的TensorFlow进行可视化聚类!从IPython笔记本呈现的HTML用法。 使用TensorFlo
改进的K-means聚类算法初始聚类中心确定,采用matlab实现,2016a的matlab,直接打开文件、添加路径就可以使用了。
项目说明 针对高维向量进行K-means聚类,PCA,TSNE降维。
基于划分的聚类算法k-means算法 输入:聚类的数目k和包含n个数据对象的数据库,最小误差ε。 输出:k个聚类。
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
Java编写的k-means文本聚类算法,lib文件中有IK-analysis的jar包,需要自己先导入到工程中,准确率能达到90%多,用于学习机器学习,可以运行
K-means聚类算法的C++实现,包含分词器,可以进行多关键词的聚类
优化初始聚类中心的K_means算法用于K-MEANS算法的改进
K-means digital clustering algorithm written in java
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