K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K-均值聚类的的时间复杂度是n*k*m,其中n为样本数,k为类别数,m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类,寻找最优,列举一遍约66.7天,分成3类,则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点,本人正在编制模拟退火程序进行改进。希望及早奉给大家,倾听高手教诲。
上传时间: 2015-03-18
上传用户:yuanyuan123
由于K-均值聚类算法局部最优的特点,而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此,用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明,平均每次对K结果值改进8次左右,效果显著。下一步工作:实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题(见本人上载软件‘k-均值聚类算法’所述),高温跳出局部解的概率几乎为0,因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类,相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。
上传时间: 2015-03-18
上传用户:hullow
k均值聚类算法源码,比较经典,无解压密码
上传时间: 2014-07-09
上传用户:lnnn30
是K均值算法的一个Linux下的编译的程序,用标准C++编写的
上传时间: 2013-12-27
上传用户:aa54
数据挖掘中K均值算法的实现用MATLAB编写
上传时间: 2015-03-23
上传用户:maizezhen
Grammatica是一个C#和Java的语法分析程序生成器(编译器的编译器)。它可以用LL(k)语法创建可读的和带有注释的源代码。它也支持创建一个运行时语法分析器,带不生成源代码。语法产生式用EBNF描述,使用规则表达式的符号
标签: Grammatica Java 编译器 LL
上传时间: 2014-11-12
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系统聚类算法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,该算法在处理大数据集时是相对可伸缩且高效率的,同时具有潜在的数据并行性。但是这种算法依赖于初始值的选择以及数据的输入顺序;此外,当运用误差平方和准则函数测度聚类效果时,如果各簇的形状和大小差别很大,为使误差平方和 Jc 值达到最小有可能出现将大的聚类簇分割的现象。
上传时间: 2015-03-25
上传用户:zhuoying119
k-means算法(matlab编写),其中包含测试数据集,可以使用.
上传时间: 2014-01-12
上传用户:ddddddos
Parzen 窗 和 K近邻法进行概率密度估计 还带一个示波器控件.
上传时间: 2013-12-17
上传用户:13517191407
K均值算法的一个改进算法,简单实用,但是有点简单。
上传时间: 2015-03-29
上传用户:清风冷雨