聚类方法

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图像分割中的聚类方法
利用聚类算法识别图像分割的阈值,并使用 MATLAB 进行图像分割。
聚类结果可视化方法
基于K-means算法聚类数据,将多维结果集转换为3D空间点坐标。 采用主成分分析方法实现数据挖掘结果可视化。
分割聚类
聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法
基于贝叶斯分类的聚类算法软聚类的新方法
介绍了一种新的软聚类算法,名为基于贝叶斯分类的聚类。该算法不需要随机初始化,而是利用本地度量来选择最佳的聚类数。通过最小化可以从软聚类分配中推导出的对数贝叶斯风险来执行聚类,这被视为聚类过程的优化目标函数。算法类似于期望最大化,最小化所提出的聚类功能。此外,该算法已实现CPU和GPU版本。
比较彩色图像分割中的聚类方法
这段MATLAB代码实现了对彩色图像分割中几种聚类方法的比较测试,包括基于斜率差分布的聚类、Otsu聚类、最大期望聚类、模糊C均值聚类和K均值聚类。
聚类算法对比
该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法,全面比较了各种算法的优点和局限性。
选择聚类算法
探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。
基于竞争学习的HMMs聚类方法研究论文
针对当前主流数据库审计系统存在的审计信息冗余、不灵活的审计配置方式以及数据统计分析能力不足等问题,我们提出了一种创新的数据库安全审计系统。该系统可以有效约简审计信息,支持灵活的审计配置,并能够有效检测潜在的数据库攻击,为数据库安全防护提供实用的解决方案。
Matlab应用智能卡车的聚类方法研究
Matlab应用:利用k-均值聚类、模糊c-均值聚类和SOM神经网络对智能卡车进行色彩还原和量化分析。
小簇聚类中的离群点检测方法
利用聚类技术检测离群点的一种方法是丢弃远离其他簇的小簇。通常情况下,这个过程可以简化为移除小于某个最小阈值的所有簇。虽然可以与各种聚类技术结合使用,但需要设定最小簇大小和小簇与其他簇之间距离的阈值。此外,这种方法对于聚类数量的选择非常敏感,因为很难将离群点的得分附加到对象上。在图18中,当聚类簇数K=2时,可以清楚地看到一个包含5个对象的小簇远离了大部分对象,可能被视为离群点。