一个完整的以类的形式的k-medoids算法
上传时间: 2015-09-04
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聚类算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。步骤: 1,任意选取K个对象作为medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循环的: 2,将余下的对象分到各个类中去(根据与medoid最相近的原则); 3,对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,计算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了,下面就再转到2。 4,这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感,但计算量显然要比K均值要大,一般只适合小数据量。 这里是MAtlab源代码。
上传时间: 2013-12-26
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实现聚类K均值算法: K均值算法:给定类的个数K,将n个对象分到K个类中去,使得类内对象之间的相似性最大,而类之间的相似性最小。 缺点:产生类的大小相差不会很大,对于脏数据很敏感。 改进的算法:k—medoids 方法。这儿选取一个对象叫做mediod来代替上面的中心 的作用,这样的一个medoid就标识了这个类。步骤: 1,任意选取K个对象作为medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循环的: 2,将余下的对象分到各个类中去(根据与medoid最相近的原则); 3,对于每个类(Oi)中,顺序选取一个Or,计算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。选择E最小的那个Or来代替Oi。这样K个medoids就改变了,下面就再转到2。 4,这样循环直到K个medoids固定下来。 这种算法对于脏数据和异常数据不敏感,但计算量显然要比K均值要大,一般只适合小数据量。
上传时间: 2015-04-03
上传用户:sardinescn
cskmeans 聚类算法的一种 1. 分裂法(partitioning methods):给定一个有N个元组或者纪录的数据集,分裂法将构造K个分组,每一个分组就代表一个聚类,K<N。而且这K个分组满足下列条件:(1) 每一个分组至少包含一个数据纪录;(2)每一个数据纪录属于且仅属于一个分组(注意:这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽);对于给定的K,算法首先给出一个初始的分组方法,以后通过反复迭代的方法改变分组,使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好,而所谓好的标准就是:同一分组中的记录越近越好,而不同分组中的纪录越远越好。使用这个基本思想的算法有:K-MEANS算法、k-medoids算法、CLARANS算法;
标签: partitioning cskmeans methods 聚类算法
上传时间: 2014-01-16
上传用户:songyue1991
数字图像处理(K.R.Castkeman)
上传时间: 2013-06-18
上传用户:eeworm
数字图像处理(K.R.Castkeman)
上传时间: 2013-06-06
上传用户:eeworm
专辑类-数字处理及显示技术专辑-106册-9138M 数字图像处理-K.R.Castkeman-583页-26.1M.pdf
上传时间: 2013-07-17
上传用户:Yukiseop
·用VC编写的基于K-means的车牌识别程序
上传时间: 2013-08-06
上传用户:liuchee
本文介绍了单片K型热电偶放大与数字转换器MAX6675的使用方法。
上传时间: 2013-05-21
上传用户:wxhwjf
基于0.25gm PHEMT工艺,给出了两个高增益K 波段低噪声放大器.放大器设计中采用了三级级联增加栅宽的电路结构,通过前级源极反馈电感的恰当选取获得较高的增益和较低的噪声;采用直流偏置上加阻容网络,用来消除低频增益和振荡;三级电路通过电阻共用一组正负电源,使用方便,且电路性能较好,输入输出驻波比小于2.0;功率增益达24dB;噪声系数小于3.5dB.两个放大器都有较高的动态范围和较小的面积,放大器ldB压缩点输出功率大于15dBm;芯片尺寸为1mm×2mm×0.1mm.该放大器可以应用在24GHz汽车雷达前端和26.5GHz本地多点通信系统中.
上传时间: 2014-12-23
上传用户:masochism