”均值算法“ 的搜索结果

         k均值（k-means）是一种聚类算法，其工作流程如下：随机选择k个点作为初始质心（质心即簇中所有点的中心），然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个点找距其最近的质心，并将其分配给该...

     K-Means算法又称K均值算法，属于聚类（clustering）算法的一种，是应用最广泛的聚类算法之一。所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。...

     实现聚类K均值算法： K均值算法：给定类的个数K，将n个对象分到K个类中去，使得类内对象之间的相似性最大，而类之间的相似性最小。 缺点：产生类的大小相差不会很大，对于脏数据很敏感。 改进的算法：k—medoids ...

     利用matlab实现FCM算法，算法最终返回距离类中心，和每个样本对于不同类的隶属度矩阵。同时，使用随机生成的100个二维数据，进行算法程序的检验，给出具体的迭代次数和目标函数值，以及聚类的结果图。

     用C++实现k均值算法。k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给...

     广义模糊C均值算法是一种比模糊C均值算法收敛速度更快的算法,然而它在分割灰度图像时对噪声敏感。为了改善其鲁棒性,提出基于图像块的像素灰度值加权的广义模糊C均值算法。该算法利用图像块代替单个像素构建目标函数,...

     模糊聚类该软件包实现了模糊c均值（FCM）分类算法，以及用于可视化分类结果的一组图形工具。 FCM执行软分类。 不是将样本分配给单个类别，而是为每个样本赋予每个类别一个成员资格评分（类似于归属概率）。 该算法...

     FCM算法作为基于目标函数的模糊聚类算法中最经典的算法之一，在实际应用中得到了深入的研究，但FCM算法需要人为给定分类数C，因此破坏了聚类的无监督性。针对FCM算法的不足，提出了利用密度指标确定初始聚类数目上限...

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