基于K-means算法的负荷数据曲线聚类分析

研究报告-基于聚类分析的K-means算法研究及应用

深入探讨了聚类分析及其算法的性能比较，结合儿童生长发育数据，详细阐述了改进的K-means算法在数据挖掘中的实际应用。

数据挖掘 3 2024-07-24

K-means聚类分析中如何确定最佳类别数

在k-means聚类分析中，类别数并非预先确定，而是需要用户根据实际情况进行选择。Matlab提供了kmeans函数，用户需要输入点集、类别数和距离定义，函数即可执行聚类分析并返回结果。确定最佳类别数是k-means算法的关键步骤之一，需要结合实际问题和数据特点进行选择。

算法与数据结构 3 2024-05-19

k-means算法优缺点

优点：- 简单高效- 大数据集处理高效- 对密集簇效果较好 缺点：- 必须预先确定簇数（k）- 对初始值敏感，不同初始值可能导致不同结果- 不适用于非凸形或大小差异大簇- 对噪声和孤立点敏感

数据挖掘 4 2024-05-01

K-Means与Denclue算法整合

对比分析现有聚类算法优缺点及适用场景 提出K-Means与DENCLUE算法整合思路 整合后的算法具备高智能、稳定性和可扩展性 给出算法整合的理论基础

数据挖掘 2 2024-05-25

详解k-means聚类算法

k-means聚类算法是一种常用的数据分析技术，特别是在大数据处理中具有显著优势。深入解析了k-means算法及其基于mapreduce的实现。

Hadoop 0 2024-09-14

matlab中的K-means算法优化

通过Matlab矩阵操作加速的LITEKMEANS K-means聚类算法。

Matlab 2 2024-07-22

k-means聚类算法的应用与特点分析

聚类分析，又称群分析，是研究分类问题的一种统计分析方法，也是数据挖掘的重要算法之一。k-means是其中一种经典的聚类算法，通过度量向量间的相似性来组织数据。它基于样本点之间的距离进行聚类，将数据分为若干个类别，每个类别内部的样本点相似度高于不同类别的样本点。k-means算法在数据挖掘和模式识别中具有广泛的应用。

数据挖掘 2 2024-07-16

Python实现K-Means聚类算法

介绍了如何使用Python编写K-Means聚类算法的实现代码，适合学习和参考。

算法与数据结构 2 2024-07-13

详解K-means聚类算法.pdf

K-means聚类算法是一种基于分割的无监督学习方法，将数据集分成K个互不重叠的簇，以使每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。该算法简单高效，广泛应用于数据分析和挖掘领域。详细算法步骤包括随机初始化簇中心、将数据点分配到最近的簇、更新簇中心以及迭代优化过程。其原理在于通过迭代优化达到稳定的簇分布。K-means聚类算法简明易懂，执行效率高，因此在多个领域得到广泛应用。

算法与数据结构 0 2024-08-08