K均值改进聚类ppt课件.ppt
天马****23
亲,该文档总共21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
K均值改进聚类ppt课件.ppt
基于取样思想的改进C均值聚类目录一.C-均值算法的缺陷分析一.C-均值算法的缺陷分析一.C-均值算法的缺陷分析二.改进C均值算法的分析二.改进C均值算法的分析二.改进C均值算法的分析三.matlab编程所用到函数介绍三.matlab编程所用到函数介绍四.matlab算法程序介绍四.matlab算法程序介绍四.matlab算法程序介绍四.matlab算法程序介绍四.matlab算法程序介绍五.结果分析五.结果分析五.结果分析五.结果分析五.结果分析六.结论
K均值聚类算法-C均值算法ppt课件.ppt
算法简介算法描述为中心向量c1,c2,…,ck初始化k个种子分组:将样本分配给距离其最近的中心向量由这些样本构造不相交(non-overlapping)的聚类确定中心:用各个聚类的中心向量作为新的中心重复分组和确定中心的步骤,直至算法收敛算法k-means算法输入:簇的数目k和包含n个对象的数据库。输出:k个簇,使平方误差准则最小。算法步骤:1.为每个聚类确定一个初始聚类中心,这样就有K个初始聚类中心。2.将样本集中的样本按照最小距离原则分配到最邻近聚类3.使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心。4.重
K-均值聚类算法的研究与改进.docx
K-均值聚类算法的研究与改进摘要K-均值聚类算法是一种常用数据聚类方法,它通过迭代将n个数据点划分为K个互不重叠的簇。本篇论文先介绍了K-均值聚类算法的原理及其算法步骤,接着分析了该算法存在的问题,如收敛速度慢、初始质心选取的重要性及噪声点的影响等。然后,针对K-均值聚类算法存在的问题进行了改进。其中,包括了使用K-means++初始化方法、使用SeedK-Means算法来确定K值和引入惩罚函数来剔除噪声点等。最后,通过实验对改进方法进行了验证,并与传统K-均值聚类算法进行了比较分析。实验结果表明,改进算
K均值聚类算法初始聚类中心的选取与改进.docx
K均值聚类算法初始聚类中心的选取与改进Title:SelectionandImprovementofInitialClusteringCentersinK-meansClusteringAlgorithmAbstract:Clusteringisawidelyusedtechniqueindataanalysisandpatternrecognition,withK-meansbeingoneofthemostpopularclusteringalgorithms.ThesuccessoftheK-mea
K均值聚类算法的研究与并行化改进.docx
K均值聚类算法的研究与并行化改进摘要K均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集按照相似度分成预定的簇。然而,在大数据集上计算K均值聚类会面临运算速度低和内存消耗大的问题。为解决这些问题,本论文研究了K均值聚类算法的并行化改进。通过将计算过程分布在多个计算节点上,大幅度提高了聚类速度和处理更大的数据集的能力。本论文还探讨了一些优化算法,例如流式计算和局部更新算法,以进一步提升计算效率。实验结果表明,所提出的方法可以显著地提高K均值聚类算法的效率和可扩展性。关键词:K均值聚类,并行计算,流式计算,局部