聚类结果

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。

数据挖掘 11 2024-05-23

聚类结果评价指标与算法终止条件

聚类结果的合理性度量与算法终止准则 假设 $C_i^{(n)}$ 代表第 $n$ 次聚类后的第 $i$ 类集合，$Z_i^{(n)}$ 为第 $n$ 次聚类得到的第 $i$ 类聚核。 定义一个指标用于衡量聚类结果的合理性。当分类不合理时，该指标会很大；随着聚类过程的进行，该指标逐渐下降，并最终趋于稳定。

算法与数据结构 17 2024-05-19

聚类结果评估测量聚类准确率与兰德指数 - Matlab开发

评估聚类结果的准确率和兰德指数是一项重要任务。Acc代表聚类准确性，rand_index则衡量聚类结果的一致性。match是一个2xk矩阵，展示目标与聚类结果的最佳匹配。输入包括目标索引T和聚类结果索引idx，通过kmeans函数实现。具体而言，初始数据X是一组二维随机点，通过五次复制的kmeans计算得到聚类结果idx。

Matlab 13 2024-08-11

WEKA数据挖掘工具中聚类结果的可视化方法

在WEKA中，您可以通过右击“Result list”中列出的聚类结果，并选择“Visualize cluster assignments”来观察聚类结果的可视化图表。弹出窗口将展示各个实例的散点图，您可以在顶部两个框中选择横纵坐标，通过“color”选项为散点图着色，标识不同的簇。

Hadoop 8 2024-08-10

求解结果

左图中 x1（t）与 x2（t）是周期函数。

Matlab 21 2024-05-01

GUI运行结果

运行图形界面设计后，将显示下图所示的图形。其设置如右图所示。

Matlab 20 2024-04-30

计算结果

请使用中文回复我。

Matlab 9 2024-05-13

模型预测结果

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

算法与数据结构 10 2024-05-26

回归分析结果获取

在输入相关数据后，单击“确定”按钮以获取回归分析结果。

统计分析 10 2024-05-13

QForm结果表单范例

应部分用户需求，我们展示一些正在运行的QForm结果表单图片。为保护商业数据安全，图片已做脱敏处理，不包含任何实际数据。 需特别说明的是，本次展示暂不包含统计分析界面。因为在缺乏真实数据的情况下，空界面无法有效展示其功能。我们将在后续努力获取演示数据或设计模拟数据进行补充。

统计分析 16 2024-05-23