除了k的大小,还可以通过调整迭代次数、选择中心点次数、重新实现算法等方式实现最优聚类。另外,本文所讲的只是最为经典的KMeans聚类,更多更好玩的聚类算法,请查阅相关论文或相关R语言包的说明文档。
K调和均值聚类分析原理及应用.刘伟.【摘要】:在现代社会中,随着计算机技术的不断发展,收集数据变得越来越方便。.数据储存技术也在不断的提高,并且容量也愈来愈大。.这样,数据的搜集与储存有了很大的发展,可是如何有效的对这些明显含有重要...
张敏(浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000)【摘要】在k均值聚类算法设计过程中引入遗传算法,提出一种改进的k均值聚类遗传算法。在新的算法设计中对适度函数重新构造,同时在遗传算法的变异操作中引入新的变异算子,该变异操作主要利用对种群个体长度的不断改变来实现聚类数的自动...
基于视频的运动物体检测与提取方法研究,阴影检测,体色向量匹配,混合高斯模型,改进的K-均值算法,基于统计平均的更新算法。随着高科技的发展,智能监控系统的应用越来越广泛。运动物体视觉分析作为智能监控中的一项核心技术,它包括运动物体检测与提取...
除了k的大小,还可以通过调整迭代次数、选择中心点次数、重新实现算法等方式实现最优聚类。另外,本文所讲的只是最为经典的KMeans聚类,更多更好玩的聚类算法,请查阅相关论文或相关R语言包的说明文档。
K调和均值聚类分析原理及应用.刘伟.【摘要】:在现代社会中,随着计算机技术的不断发展,收集数据变得越来越方便。.数据储存技术也在不断的提高,并且容量也愈来愈大。.这样,数据的搜集与储存有了很大的发展,可是如何有效的对这些明显含有重要...
张敏(浙江工业职业技术学院,浙江绍兴312000)【摘要】在k均值聚类算法设计过程中引入遗传算法,提出一种改进的k均值聚类遗传算法。在新的算法设计中对适度函数重新构造,同时在遗传算法的变异操作中引入新的变异算子,该变异操作主要利用对种群个体长度的不断改变来实现聚类数的自动...
基于视频的运动物体检测与提取方法研究,阴影检测,体色向量匹配,混合高斯模型,改进的K-均值算法,基于统计平均的更新算法。随着高科技的发展,智能监控系统的应用越来越广泛。运动物体视觉分析作为智能监控中的一项核心技术,它包括运动物体检测与提取...