kmeans算法应用范围

平滕胀3479K - MEANS算法的基本简介 -
柳茅肥19465984534 ______ k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的.

平滕胀3479用于数据挖掘的聚类算法有哪些,各有何优势
柳茅肥19465984534 ______ 1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同:Single-Link:最近距离、Complete-Link:最远距离、Average-Link:平均距离 1.1.2最具代表性算法 1)CURE算法 特点:固定数目有代表性的点共同代表类 优点:识别形状复杂,大小不...

平滕胀3479K - means的介绍 -
柳茅肥19465984534 ______ K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则.K-means算法以欧式距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小.算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数.

平滕胀3479有没有大神会k - means聚类算法的程序啊?
柳茅肥19465984534 ______ kmeans函数带例子程序,一般的应用应该够用.(--;) X = [randn(20,2)+ones(20,2); randn(20,2)-ones(20,2)]; opts = statset('Display','final'); [cidx, ctrs] = kmeans(X, 2, 'Distance','city', ... 'Replicates',5, 'Options',opts); plot(X(cidx==1,1),X(cidx==1,2),'r.', ... X(cidx==2,1),X(cidx==2,2),'b.', ctrs(:,1),ctrs(:,2),'kx');

平滕胀3479急求:k - Means聚类算法实现 -
柳茅肥19465984534 ______ K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小.聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”...

平滕胀3479评价一个聚类质量算法需要哪些值 -
柳茅肥19465984534 ______ 1)芮氏指标(简称RI)2))归一化互信息(简称NMI)

平滕胀3479一段代码,求教.k - means算法的分割 -
柳茅肥19465984534 ______ A=imread('1.jpg'); figure; imshow(A); title('Hawk'); cform=makecform('srgb2lab'); lab_A=applycform(A,cform); 这里为什么要转去lab空间,其他的转换不好用吗?对于颜色分割的吧 lab空间相互分量联系性比较小 利于分割 ab = double(lab_A(:,:,2:3)...

平滕胀3479k - means算法什么时候被提出 -
柳茅肥19465984534 ______ 1967年

平滕胀3479如何调用matlab中自带的k - means算法 -
柳茅肥19465984534 ______ function [ labels ] = kmeans_clustering( data, k ) [num,~]=size(data); ind = randperm(num); ind = ind(1:k); centers = data(ind,:); d=inf; labels = nan(num,1); while d>0 labels0 = labels; dist = pdist2(data, centers); [~,labels]