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过聚类
有谁用matlab做
过聚类
算法
答:
聚类
分析的概念主要是来自多元统计分析,例如,考虑二维坐标系上有散落的许多点,这时,需要对散点进行合理的分类,就需要聚类方面的知识。模糊聚类分析方法主要针对的是这样的问题:对于样本空间P中的元素含有多个属性,要求对其中的元素进行合理的分类。最终可以以聚类图的形式加以呈现,而聚类图可以以手式...
有谁用matlab做
过聚类
算法
答:
分类算法,参数分别为G(相似度矩阵),r(邻居门限),lambda(类门限),返回值A,一个cell数组,每个元素是一个向量,包含了一个类的所有元素。function A=BFSN_Algorithm(G,r,lambda)广度优先搜索邻居的
聚类
算法实现 G为相似度矩阵 r和lambda为参数 r为邻居门限,相似度大于r即为邻居 lambda门限 ...
求助,有同学做
过聚类
分析的吗
答:
聚类
分析:将个体(样品)或者对象(变量)按相似程度(距离远近)划分类别,使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似,而属于不同组的样本应该足够不相似。常用...
常见的几种
聚类
方法
答:
K-means
聚类
方法大家应该都听说过,在各种机器学习书籍教程中也是无监督学习部分非常经典的例子。其核心主要为两个部分:其一是K,K在这里代表着类的数目,我们要把数据聚为多少类。其二是means,表示在每一次计算聚类中心的时候采取的是计算平均值。我们假设样本总数为n,K-means聚类法可以简单表示为一下...
聚类
(Clustering)
答:
由于
聚类
算法是无监督式学习,不依赖于样本的真实标记。所以聚类并不能像监督学习例如分类那样,通过计算对错(精确度/错误率)来评价学习器的好坏或者作为学习器的优化目标。一般来说,聚类有两类性能度量指标:外部指标和内部指标 所谓外部,是将聚类结果与某个参考模型的结果进行比较, 以参考模型的输出...
聚类
是什么意思
答:
聚类
是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。聚类和分类的区别 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类。简单地说,聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。区别是,...
为什么要进行
聚类
?它的目标是什么?
答:
1、
聚类
分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。2、它是一种重要的人类行为。3、聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。4、聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。5、在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,这些技术方法被...
K-Means
聚类
算法
答:
1、首先确定一个k值,即我们希望将数据集经过
聚类
得到k个集合。2、从数据集中随机选择k个数据点作为质心。3、对数据集中每一个点,计算其与每一个质心的距离(如欧式距离),离哪个质心近,就划分到那个质心所属的集合。4、把所有数据归好集合后,一共有k个集合。然后重新计算每个集合的质心。5、...
聚类
方法的差异对聚类过程及结果的可能性影响最大
答:
层次
聚类
方法通过创建一个对象的层次分解来进行聚类,它可以提供不同粒度的簇,但计算复杂度较高。而划分聚类,如K-means,将数据集划分为K个不重叠的子集,这种方法简单快速,但对于非凸数据集或者大小、密度各异的簇效果较差。3. 相似性度量的选择 不同的聚类方法可能使用不同的相似性度量,如欧氏...
对
聚类
过程及结果的可能性影响最大的是
答:
对
聚类
过程及结果的可能性影响最大的是介绍如下:对聚类过程及结果的可能性影响最大的是聚类算法的选择和参数的设置。不同的聚类算法有不同的假设前提和适用场景,选择不合适的算法会导致聚类结果不准确或不可解释。同时,算法中的参数设置也会影响聚类结果,如距离度量方式、相似度阈值等。因此,在进行...
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