机器学习-K-MEANS聚类

liaozhijun3309 43 0 RAR 2019-01-12 23:01:22

1、掌握数据预处理的方法，对数据进行预处理； 2、掌握基本K-MEANS算法的使用；

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使用MapReduce实现模糊聚类和K-Means算法,并且对其进行评估。

针对传统K-means聚类质新随机初始化问题,提出基于2d孤立点思想,并对质心进行处理。

c实现改进的k_means算法可以解决孤立点的问题,但只能在有一个主属性的情况下才适用,计算任意维中心点, 并进行分类数据以文本的形式读入,以文本的形式输出。

K-Means动态聚类算法源程序,K-means算法进行了重点分析,K-means算法是最为经典的根据聚类中的均值进行聚类划分的聚类算法

根据交通事故的GPS坐标进行聚类分析,根据相应约束条件根据聚类算法判定事故高发区。其他分类场景也可以适用。

K-means聚类算法研究及应用

数据挖掘中,K-means方法的java实现源码。

以简单的代码快速实现k-means聚类方法,以20个2维样本数据为例

使用java语言在数据集iris上实现k-means聚类

K-means,传统计算K均值的一种聚类算法,因其复杂度抵而应用最为普遍的一种聚类方法

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