研究论文基于Hadoop的K-Means聚类算法优化与实施

研究论文-基于K-means的有限增量聚类算法及其k值探讨.pdf

基于K-means的有限增量聚类算法及k值研究，姚文心，卢志国，聚类算法在数据挖掘、模式识别和信息抽取等领域广泛应用。随着互联网技术的进步，数据呈现动态增长特性。探索如何有效聚类动态数据是当前研究的关键问题。

数据挖掘 2 2024-07-29

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

基于SSE度量的K-means聚类算法聚类个数自适应研究

K均值聚类算法是数据挖掘中常见的无监督学习方法，其簇间数据对象越相异、簇内数据对象越相似，说明聚类效果越好。然而，确定簇个数通常需要有经验的用户设定参数。提出了一种基于SSE和簇的个数度量的自适应聚类方法（简称：SKKM），能够自动确定聚类个数。通过对UCI数据集和仿真数据的实验验证，结果表明改进的SKKM算法能够快速准确地确定数据对象中的聚类个数，提升了算法性能。

数据挖掘 2 2024-07-18

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

Matlab实现K-means聚类算法

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，适用于数据分群和模式识别。在Matlab中实现K-means算法能够有效处理数据集，并生成聚类中心。通过迭代更新聚类中心和重新分配数据点，算法能够优化聚类结果。

Matlab 0 2024-08-22

K-Means聚类算法简要介绍

K-Means 是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单、易于理解，并且运算速度快。该算法适用于连续型数据，但有一个明显的限制——在聚类之前，用户必须手工指定要分成几类。也就是说，K-Means 算法要求我们预先设定聚类的数量，而无法自动确定这一数值。由于其高效性和简单性，K-Means 被广泛应用于各种实际场景，尤其是数据分析与机器学习领域。

Matlab 0 2024-11-05

K-Means 聚类程序

包含 K-Means 算法程序和所需数据集，解压缩后即可直接运行。请调整数据集文件路径以匹配本地位置。

算法与数据结构 3 2024-05-01

K-means聚类算法的MATLAB实现

K-means是一种传统的计算K均值的聚类算法，因其计算复杂度低，而成为应用最为普遍的一种聚类方法。该算法通过将数据分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点差异尽可能大。K-means算法的核心思想是迭代地调整每个簇的中心（即质心），直到聚类结果收敛。

Matlab 0 2024-11-05