聚类分析在实际中的应用综述摘要:近几年来模式识别技术在许多领域已得到或正得到卓有成效的应用它所研究的理论和方法在许多科学和技术领域中得到了广泛的重视推动了人工智能系统的发展扩大了计算机应用的可能性聚类分析是非监督模式识别的重要分支在模式识别数据挖掘计算机视觉以及模糊控制等领域具有广泛的应用也是近年来得到迅速发展的一个研究热点本文通过具体实例说明了聚类在模式识别中的一些应用关键字:聚类分析模式识别引
聚类算法综述: 谢天娇 学校: 北京邮电大学 学院: 计算机学院 2014 年 5 月 30 日摘要聚类算法又称群集分析常用于将大量数据按照一定规则分为不同类别其与分类算法的差异在于聚类算法可在非监督模式下处理数据不需要人为输入数据标签聚类算法发展至今约有六十余年其
万方数
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级快速聚类分析(K-Means聚类分析)2011级分析化学硕士研究生左伟伟快速样本聚类的基本概念: 当要聚成的类数已知时使用快速聚类过程可以很快将观测量分到各类中去其特点是处理速度快占用内存少 K-Means Cluster执行快速样本聚类使用K均值分类法对观测量进行聚类可以完全使用系统默认值
摘要 主成分分析法和聚类分析法是多元统计分析中常用的两种方法本文先采用主成分分析法得出全国各地农村的固定资产的主要成分再对其进行聚类分析采用动态聚类法对地区进行划分从而通过不同地区使用的农用资产情况反映出该地区农村的经济状况这对我国发展农村提供了理论依据关键词 主成分分析 动态聚类法 农村固定资产主成分分析法和聚类分析法是多元统计分析中常用的两种方法本文先采用主成分分析法得出全国各地农村
实验二:聚类分析解:1.系统聚类法: 2类: 1234567891011121415133类: 1234567910111214151384类: 1234679101112141513855类: 12346791011121415581311Agglomeration ScheduleStageClusterbinedCoefficientsStage Cluster First Appe
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