负荷特性数据的聚类一直是研究者关注的焦点。本研究聚焦于改进的模糊C均值法在负荷特性统计数据聚类中的应用。通过对数据进行深入分析和处理,探讨了该方法的有效性和适用性。实验结果表明,这一方法能够更准确地聚类负荷特性数据,为该领域的进一步研究提供了重要的参考和方法支持。
暂无评论
对聚类算法进行测试的数据
聚类数据集%%利用不同方法对债券样本进行聚类%说明%分别采用不同的方法,对数据进行聚类%可以选择的pdist/clustering距离%methods={'euclidean';'seuclidean
基于密度方法,根据密度完成对象的聚类。perl实现OPTICS(OrderingPointsToIdentifytheClusteringStructure):并不明确产生一个聚类,而是为自动交互的聚
文本分类一般包括了文本的表达、 分类器的选择与训练、 分类结果的评价与反馈等过程,其中文本的表达又可细分为文本预处理、索引和统计、特征抽取等步骤。文本分类系统的总体功能模块为: (1) 预处理:将原始
只有23项数据,可以在当做简单数据用来测试算法可行性。
此资源包含俩个文件夹,一个是5种聚类算法(二分K-Means算法、K-Means算法、DBscan算法、层次算法、GMM算法)源码,一个是对这5种聚类算法的实验结果和评价。
以电网综合负荷特性的调查统计数据和在变电站现场采集的负荷特性数据为基础,采用VisualBasic6.0开发工具和SQLServer2000数据库平台,开发了一个电力系统综合负荷特性数据库系统,并成功
本书在介绍了数据挖掘的基础上,从实用的角度出发,详细地介绍了数据挖掘的经典算法。
15个UCI标称型数据集;可用作分类;聚类算法;分为两部分:1)预处理之前(before);2)已经做完预处理(after)。
数据模式识别与聚类实验是当前数据分析领域中备受关注的一个重要研究方向。我们深入研究了实验四的聚类分析,通过先进的数学算法和统计工具,我们成功揭示了数据集中隐藏的模式和结构。聚类分析作为一种强大的数据挖
暂无评论