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基于文本的聚类算法研究第三章k-均值聚类算法3.1K-均值聚类算法的思想3.1.1K-均值聚类算法的基本思想一九六七年，麦克奎因[B.MacQueen]提出了K-均值聚类算法，用来处理数据聚类的问题，该种算法由于其算法简便，又很早提出，因此在科学和工业
本科生毕业设计（论文）题目：Web聚类Hamming算法与K均值算法的研究与实现姓名：学号：学院：数学与计算机科学学院专业：年级：指导教师：（签名）2007年6月16日Web聚类Hamming算法与K均值算法的研究与实现摘要聚类分析也称群分析、点群分析，它是研究分类的一种多元…
2．3．3模糊K均值聚类算法模糊K均值算法就是将K－means算法中的硬划分转化为软划分，我们需要对聚类的准则函数重新定义，用隶属度定义的准则函数如下：在公式2—12条件下，求式2—13的极小值，令歹对和鳓的偏导数为0，得到必要
本文在k．means＋＋算法在初始质心的选择过程中加入了标记样本的影响，提出了一种基于标记样本和相似度调整的k．means算法，并在20．newsgroup年rlSpam两个数据集上进行了测试，实验结果表明本文提出的算法在聚类结果的精度和执行效率上比Seededk－means算法和...
基于文本的聚类算法研究毕业论文.doc,基于文本的聚类算法研究PAGE8PAGEII摘要聚类作为一种知识发现的重要方法，它广泛地与中文信息处理技术相结合，应用于网络信息处理中以满足用户快捷地从互联网获得自己需要的信息资源。文本聚类是...
基于文本的聚类算法研究毕设论文.doc,摘要聚类作为一种知识发现的重要方法，它广泛地与中文信息处理技术相结合，应用于网络信息处理中以满足用户快捷地从互联网获得自己需要的信息资源。文本聚类是聚类问题在文本挖掘中的有效应用，它根据文本数据的不同特征，按照文本间的相似性，将...
K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法，它是聚类算法中最经典的算法之一，它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。.但也存在对初始聚类中心选择敏感、全局搜索能力较差、聚类效率和精度低的局限性问题。.类似这种K-means…
2K均值聚类算法基本描述K均值聚类，即众所周知的硬C均值聚类，已被广泛应用于数据挖掘技术。它的核心思想是把n个向量Xj(j=1,2,…,n)分为个组Gi(I=1,2,…,c)，并求每组的聚类中心，使得非相似性（或距离）指标的价值函数（或目标函数）达到最小。
聚类就是将数据对象分组成多个簇(类)，同一簇内的对象相似度尽可能大，不同簇间的对象相似度尽可能小。K-means算法K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法，它是聚类算法中最经典的算法之一，它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的
毕业论文（设计）基于聚类分析的图像分割算法.doc,摘要图像分割是将一副图像分为若干个互不重叠的区域，有相同的属性和意义。图像分割作为图像处理的一个重要环节，普遍用于医学、军事、交通等各计算机视觉范畴，是目前最热门的研究课题之一。
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本科生毕业设计（论文）题目：Web聚类Hamming算法与K均值算法的研究与实现姓名：学号：学院：数学与计算机科学学院专业：年级：指导教师：（签名）2007年6月16日Web聚类Hamming算法与K均值算法的研究与实现摘要聚类分析也称群分析、点群分析，它是研究分类的一种多元…
2．3．3模糊K均值聚类算法模糊K均值算法就是将K－means算法中的硬划分转化为软划分，我们需要对聚类的准则函数重新定义，用隶属度定义的准则函数如下：在公式2—12条件下，求式2—13的极小值，令歹对和鳓的偏导数为0，得到必要
本文在k．means＋＋算法在初始质心的选择过程中加入了标记样本的影响，提出了一种基于标记样本和相似度调整的k．means算法，并在20．newsgroup年rlSpam两个数据集上进行了测试，实验结果表明本文提出的算法在聚类结果的精度和执行效率上比Seededk－means算法和...
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K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法，它是聚类算法中最经典的算法之一，它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的优点。.但也存在对初始聚类中心选择敏感、全局搜索能力较差、聚类效率和精度低的局限性问题。.类似这种K-means…
2K均值聚类算法基本描述K均值聚类，即众所周知的硬C均值聚类，已被广泛应用于数据挖掘技术。它的核心思想是把n个向量Xj(j=1,2,…,n)分为个组Gi(I=1,2,…,c)，并求每组的聚类中心，使得非相似性（或距离）指标的价值函数（或目标函数）达到最小。
聚类就是将数据对象分组成多个簇(类)，同一簇内的对象相似度尽可能大，不同簇间的对象相似度尽可能小。K-means算法K-means即K均值是一种基于划分思想的聚类算法，它是聚类算法中最经典的算法之一，它具有思路简单、聚类快速、局部搜索能力强的
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