聚类算法选择

选择聚类算法

探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。

数据挖掘 18 2024-05-25

基于主动数据选择的半监督聚类算法研究

近年来，基于主动数据选择的半监督聚类技术成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。该技术通过利用少量标签数据，显著提高了聚类精度。然而，现有的半监督聚类算法在处理大规模数据时仍面临挑战。

数据挖掘 12 2024-07-18

WEKA中文教程选择聚类算法的详细指南

在本教程中，我们将深入探讨如何在WEKA中选择最适合的聚类算法。

Hadoop 18 2024-08-27

基于快速聚类的髙维数据特征选择算法

这篇论文探讨了一种针对高维数据的特征选择算法，该算法利用快速聚类技术提高效率，为数据挖掘领域的学者和实践者提供了有价值的参考。

数据挖掘 14 2024-05-25

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。

数据挖掘 16 2024-05-01

聚类分析算法

该PPT简要介绍C均值聚类方法的原理和步骤，适合对C均值有初步了解的人员。若要深入学习，推荐参考谢中华老师的《MATLAB统计分析与应用》。

统计分析 11 2024-04-29

K均值聚类算法

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。

算法与数据结构 9 2024-07-17

数据聚类算法概述

数据挖掘是从海量数据中提取有价值信息的过程，而聚类算法是其核心方法之一。聚类通过将数据对象根据相似性分组形成不同的簇，使得同一簇内的对象相似度高，而不同簇的对象相异度大。深入探讨了四种常见的聚类算法：K-means、自组织映射（SOM）、主成分分析（PCA）和层次聚类（HC）。K-means通过迭代寻找数据点的中心来实现聚类；SOM通过竞争学习形成有序的二维“地图”；PCA通过线性变换降低数据维度；HC通过构建树形结构表示数据点间的相似性。每种算法都有其独特的适用场景和局限性。

数据挖掘 10 2024-07-18

OPTICS聚类算法MATLAB实现

这是一个基于密度的聚类算法OPTICS的MATLAB程序，来源于官方，经过测试好用。

数据挖掘 17 2024-05-21

Matlab Kmean聚类算法优化

详细探讨了Matlab中Kmean和SLC聚类算法的应用，附带实验报告和结果图，帮助读者深入理解算法原理和实验结果。

Matlab 15 2024-07-19