k均值聚类算法研究与应用论文

kmeans聚类分析类毕业论文文献包含哪些

5.[期刊论文]运用硬c均值改进kmeans算法的聚类分析 期刊:《科技创新导报》 | 2007 年第 024 期 摘要:在Matlab平台上运用硬c均值改进kmeans算法对文献数据进行

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k - means 算法是划分方法中应用最广泛的一种方案, 所以改进 k - means 算法, 不但改善了划分方法本身的性能, 还 对结合的聚类方法提供了良好的接口。 由于 k - means 算法选

聚类算法KMeans原理与应用

聚类算法是一类非监督学习的算法,在给定的一个数据集中,给了N个样本,没有给出样本对应的标签类别数据y,可以利用聚类算法,进行标签的分类。 K-Means算法的原理与步骤: 1> 在N个样本总

基于聚类分析的K

现在的研究工作主要集中在为大型的数据库有效聚类分析寻找适当的方法、聚类算法对复杂分布数据和类别性数据聚类的有效性以及高维数据聚类技术等方面。本文通过对聚类分析算法

当我们在谈论K

2. 计算出每个点的”密度“,认为”密度“较大的是聚类中心。先把”密度“最大的挑出作为第一个聚类中心,从剩下的点中找出密度最大,且离所有已有聚类中心大于一定距离的点作为下一个

K均值聚类算法研究与应用论文

关键词： K 均值；局部极值；聚类指标；改进算法 K 均值聚类算法研究与应用 Abstract In recent decades, the data mining techniques develops quickly. It helps a

K均值聚类类毕业论文文献有哪些

已认证帐号. 本文是为大家整理的K均值聚类主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论文，为K均值聚类选题相关人员撰写毕业论文提供参考

k均值聚类算法研究与应用论文

【摘要】:K-均值聚类算法是当前最为流行的聚类算法之一,在处理聚类问题时,具有高效和可伸缩等优点,但是对处理高维、稀疏数据集等问题存在一些不足之处。本文针对这些不足之处

论文翻译聚类算法研究

引言. 聚类分析研究有很长的历史,几十年来,其重要性及与其他研究方向的交叉特性得到人们的肯定.聚类是数据挖掘、模式识别等研究方向的重要研究内容之一,在识