基于K均值聚类分析的星级饭店区域发展水平实证研究.docx
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基于K均值聚类分析的星级饭店区域发展水平实证研究.docx
基于K均值聚类分析的星级饭店区域发展水平实证研究摘要:本研究采用K均值聚类分析方法,以星级饭店为样本,对不同区域的发展水平进行实证研究。结果表明,不同区域的星级饭店发展水平存在差异,东部地区发展优势明显,并存在影响星级饭店发展的多个因素。研究结论可为星级饭店区域发展提供参考。关键词:K均值聚类分析;星级饭店;区域发展一、引言星级饭店作为旅游业的重要组成部分,对于所处区域的发展具有积极的促进作用。尤其在经济快速发展的背景下,星级饭店的发展被广泛关注。因此,研究星级饭店所处区域发展水平,对于推动旅游业和区域经
基于K-均值的文本聚类分析.docx
基于K-均值的文本聚类分析引言随着互联网和电子媒体的发展,我们日益沉溺在文本信息的海洋之中,而大量的文本数据也给我们带来了无限的机遇和挑战。其中最基本的挑战就是如何从海量数据中提取有用的信息,以帮助人们更好地理解和利用这些数据。文本聚类就是从无标签的文本数据中自动发现不同的类别或主题的一种方法。与文本分类不同,文本聚类的目标是在保证类别不事先给出的情况下,将文本按照它们的相似性进行分组。这种无监督的学习方法可广泛应用于许多领域,如信息检索、社交网络分析、新闻聚合等。在本文中,我们将讨论一种广泛应用于文本聚
K均值聚类分析.docx
1案例题目:选取一组点(三维或二维),在空间内绘制出来,之后根据K均值聚类,把这组点分为n类。此例中选取的三维空间内的点由均值分别为(0,0,0),(4,4,4),(-4,4,-4),协方差分别为,,的150个由mvnrnd函数随机生成。2原理运用与解析:2.1聚类分析的基本思想聚类分析是根据“物以类聚”的道理,对样本或指标进行分类的一种多元统计分析方法,它们讨论的对象是大量的样本,要求能合理地按各自的特性进行合理的分类。对于所选定的属性或特征,每组内的模式都是相似的,而与其他组的模式差别大。一类主要方法
聚类分析中基于投影的k均值算法.pptx
汇报人:/目录0102聚类分析的意义K均值算法的概述基于投影的K均值算法的提出03算法基本思想算法流程算法特点04数据预处理特征选择与投影原理:将数据分为K个聚类,使得每个聚类内的数据点距离其聚类中心最近步骤:a.初始化K个聚类中心b.计算每个数据点到K个聚类中心的距离,将数据点分配到最近的聚类中c.更新聚类中心d.重复步骤b和c,直到聚类中心不再变化或达到设定的迭代次数a.初始化K个聚类中心b.计算每个数据点到K个聚类中心的距离,将数据点分配到最近的聚类中c.更新聚类中心d.重复步骤b和c,直到聚类中心
聚类分析中基于投影的k均值算法.docx
聚类分析中基于投影的k均值算法聚类分析是数据挖掘领域中的一项核心技术,其主要用于发现数据集中的相似性和规律性,实现对数据的分类和分组。k均值聚类算法是聚类分析中最常用的一种算法,其核心思想是根据数据点之间的相似性度量将它们划分到k个不同的簇中,使得簇内的数据点相似度最大,而簇间的数据点相似度最小。为了提高算法的效率和准确性,本文介绍了一种基于投影的k均值算法,其能够通过数据的投影操作来提高算法的准确性和效率。一、传统k均值算法的原理传统k均值算法是一种基于贪心优化策略的聚类算法,其核心思想是通过不断迭代来