基于改进K-means的网络数据聚类算法matlab仿真
1.程序功能描述 K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法，常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法中的经典K-均值聚类算法，总结出其优点和不足。重点分析了K-均值聚类算法对初始值的依赖性，并用实验验证了随机选取初始值对聚类结果的影响性。根据传统的K-means算法存在的缺陷，提出了改进后的K-means算法，主要解决了孤....
数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据
因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相关性分析，成为考察金融变量间关系的流行方法，被广泛地用于市场一体化、风险管理以及期货套期保值的研究中。 国内外学者对于尾部相关性和Copula方法已经有了深入的研究，提出多种Copula模型来不断优化尾部相关系数对于不同情况下股票之间相关性的刻画，对于股票的聚类方法也进行了改进和拓展，然而能够结合这些方法对于资产选择进行研究的较少。...
MATLAB用改进K-Means(K-均值)聚类算法数据挖掘高校学生的期末考试成绩
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30832 本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了对K-均值改进方法的文献，最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 常用的聚类算法 常用的...
【图像聚类】基于K-means聚类算法路标识别与提取附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
基于 LHS 、 BR 与K-means的风电出力场景分析研究（Matlab代码实现）
1 概述文献来源：风力发电具有无燃料成本、无污染等优点，是目前可再生能源研究和开发的重点之一。而受天然条件制约，风力的随机性和波动性是研究的难点。场景分析技术是表征风电出力的常见方法，包括场景生成与场景缩减两部分。场景生成根据研究对象的概率分布函数或统计特征，通过抽样来获得大量具有随机特征的场景。场景缩减通过数据分析减少相似场景的数量，降低计算复杂度。若能利用反映风速特征的场景生成方法准确生成大....
【深度学习】基于 K-means 聚类算法的图像区域分割（Matlab代码实现）
1 概述数据聚类是最基础和最重要的数据分析手段，实现对海量数据快速智能的聚类分析对于帮助整理、摘要和储存数据具有重要意义。在大数据和人工智能快速发展的背景下，传统聚类算法逐渐不能满足人们的实际需求，基于深度神经网络的聚类方法成为当前领域的热门研究方向。现有的深度聚类算法普遍存在目标函数易退化、泛化能力弱、训练不稳定和无监督神经网络表达性不足等问题。如何设计具有强表达性、泛化性、稳定性的深度聚类算....
【图像分割】基于K-means算法实现遥感图像分类附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
m基于K-means和Label+Propagation的半监督网页分类-图像分割matlab仿真
1.算法仿真效果matlab2013b仿真结果如下：运行结果如下所示：测试集的分类结果及分类正确率。2.算法涉及理论知识概要 首先“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”的整合，并不是两个算法的简单拼凑，这里，实际上结合了“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”两者算法的思想。根据你提供的算法思想，算法的基本步骤是： 输入：数据集（其中训练样本和测试样本分别占一定的比例）和图像其中...
m基于果蝇优化的K-means数据聚类分析matlab仿真
1.算法描述 果蝇优化算法FOA（Fruit Fly Optimization Algorithm）是由台湾博士潘文超于2011年提出的，与蚁群算法和粒子群算法类似，是基于动物群体觅食行为演化出的一种寻求全局优化的新方法[1-3]。它不同于顺序执行的传统智能算法，而是以果蝇群体自组织性和并行性为基础，构造出的一种动物自治体模型。FOA有着算法简单、控制参数少、容易实现、且具有一定并行性等特...
m基于K-means聚类算法和神经网络的模糊控制器设计matlab仿真
1.算法描述 聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。下面主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算...
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