网站首页 k-meansclustering

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  聚类算法都有哪些

  常见的聚类算法包括：1.K均值聚类（K-meansClustering）：将数据集划分为K个簇，每个簇的中心点是该簇内所有样本的平均值。2.层次聚类（HierarchicalClustering）：通过逐步合并或分割样本来构建聚类层...

  2024-12-07 btikc 技术文章 38 ℃ 0 评论
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  动态双子群拟梯度蝙蝠算法

  陈伟利,陈国华(湖南人文科技学院数学与计量经济系,湖南娄底417000)摘要：针对基本蝙蝠算法存在的易陷入局部最优、后期收敛速度慢等问题，提出动态双子群拟梯度蝙蝠算法。该算法利用蝙蝠脉冲发射频率将蝙蝠种群动态地划分为自由搜索种群和局部...

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  简单广泛的聚类分析

  物以类聚，人以群分。聚类(cluster)是最常见的无监督机器学习算法，通过样本属性间的某种距离度量，将数据集分成相似结构的子集。模型分类划分聚类(PartitioningClustering)假设数据本身有确定的类别(...

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  K-Means 聚类是特殊的矩阵分解问题

  http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50408884推荐理由【机器学习】K-Means聚类是特殊的矩阵分解问题。本博客是该论文《k-MeansClusteringIsMatri...

  2024-12-07 btikc 技术文章 39 ℃ 0 评论
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  K均值聚类(K-means Clustering)算法解释及举例python

  K均值聚类（K-meansClustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。它的目标是最小化数据点与所属类别的质心之间的平方距离。以下是一个用Python实现K均值聚类算法的示例：...

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