内容提供者
基于成对约束的SubKMeans聚类数确定算法.pptx
2024-10-04
20金币
832KB
29页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共29页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于成对约束的SubKMeans聚类数确定算法.docx
基于成对约束的SubKMeans聚类数确定算法标题：基于成对约束的SubKMeans聚类数确定算法摘要：KMeans聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将具有相似特征的数据点分组。然而，确定合适的聚类数目仍然是KMeans算法的一个挑战。本文提出了一种基于成对约束的SubKMeans聚类数确定算法，通过引入成对约束来解决聚类数目确定问题。该算法通过细粒度的聚类分析，将数据集分割成若干子集，并通过子集中成对约束的分析来确定合适的聚类数目。实验证明，该算法能够有效地确定聚类数目，并提供更准确的聚类结果。关
2024-10-23
5
11KB
基于成对约束的SubKMeans聚类数确定算法.pptx
添加副标题目录PART01PART02算法背景算法目标算法原理算法流程PART03约束定义约束类型约束处理约束优化PART04KMeans聚类SubKMeans聚类SubKMeans聚类数确定SubKMeans聚类优化PART05算法实现细节实验数据集实验过程与结果结果分析PART06与其他算法比较算法优缺点分析应用场景与限制条件改进方向与未来发展感谢您的观看
2024-10-04
20
832KB
基于共享近邻的成对约束谱聚类算法.docx
基于共享近邻的成对约束谱聚类算法共享近邻的成对约束谱聚类算法谱聚类是一种广泛使用的聚类算法，它通过将数据表示为图的形式来实现聚类任务。然而，传统的谱聚类算法通常没有考虑样本之间的关系和约束条件，而这些条件在数据挖掘任务中非常重要。因此，本文将介绍一种基于共享近邻的成对约束谱聚类算法，该算法利用成对约束来修正传统谱聚类的缺陷，并提高聚类效果。1.谱聚类算法谱聚类算法的核心思想是将数据看作一个无向图，其中每个数据点表示一个节点，边权重表示这些节点之间的相似度。然后，将图的邻接矩阵转化为拉普拉斯矩阵，并对拉普拉
2024-11-01
5
10KB
基于成对约束的主动学习半监督聚类算法.docx
基于成对约束的主动学习半监督聚类算法一、研究背景在实际问题中，获取数据样本往往是比较耗费资源并且昂贵的。尤其是对于高维、复杂的数据来说，很难在数据采集阶段就获取到足够的有标记数据。在这种情况下，传统的监督学习算法可能不能够达到很好的预测效果，因此半监督学习算法应运而生。聚类作为无监督学习算法之一，可以将数据集按照相似度划分为不同的类别，常见的聚类算法包括k-means、层次聚类等。半监督聚类算法，一方面需要利用已标记的数据样本来学习模型参数，另一方面也需要利用未标记的数据样本来增强模型的泛化能力。近年来，
2024-10-29
5
11KB
一种基于成对约束的谱聚类算法.docx
一种基于成对约束的谱聚类算法谱聚类是一种基于图论的聚类算法，其主要思想是将数据样本看作是图上的节点，并根据它们之间的相似性构成边，然后借助谱分解的思想对这个图进行分割，得到聚类结果。谱聚类算法具有可解释性强、聚类质量高等优点，因此在数据挖掘、机器学习等领域中得到了广泛的应用。然而，传统的谱聚类算法存在一些问题，如难以处理非凸集群、对噪声敏感、严重依赖数据的相似性度量等。因此，为了克服这些问题，一些研究者提出了一种基于成对约束的谱聚类算法(PairwiseConstrainedSpectralCluster
2024-11-17
5
11KB