Canopy-K-means

基于类别偏好Canopy-K-means的推荐系统协同过滤算法

协同过滤算法（CF）在推荐系统中面临数据稀疏性和可伸缩性问题。提出了基于类别偏好Canopy-K-means的协同过滤算法（CPCKCF），定义了用户项类别偏好比率（UICPR）并计算UICPR矩阵。CPCKCF算法以Canopy算法为前置步骤，并将其输出作为K-means算法的输入，用于用户数据的聚类和近邻用户预测得分。实验结果基于MovieLens数据集显示，与传统基于用户的协同过滤算法相比，CPCKCF算法提高了计算效率和推荐精度约2.81%。

数据挖掘 9 2024-08-16

聚类算法测试数据k-means与canopy对比分析

k-means算法的测试数据已经准备就绪，同时进行了与canopy算法的对比分析。

Hadoop 13 2024-07-30

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 10 2024-05-01

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 11 2024-05-01

K-Means与C-Means算法的MATLAB仿真

将介绍在模式识别中使用K均值和C均值算法的MATLAB仿真。通过仿真，用户可以深入理解这两种算法的工作原理和应用。

Matlab 4 2024-11-04

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 11 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 8 2024-09-14

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 9 2024-07-13

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 7 2024-07-22

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 10 2024-08-22