… 但是K-Means算法也有一定的局限性,比如:算法中聚类数目K值难以确定,初始聚类中心如何选取
,… 从多个方面对K-Means算法的改进措施进行概括,并和传统K-Means算法进行比较,分析了改进…

… ,从半监督学习,二阶段聚类算法选择,算法执行效率优化等三个角度,将谱聚类优化算法分为三类
,并对每类算法的优化思想进行综述.介绍经典多路谱聚类与基本理论,并分析相似矩阵及其特征值,…

… 通过对传统聚类方法的回顾和总结, 文章重点介绍了近年来出现的同步聚类算法, 信念传播聚
类算法和密度峰值聚类算法, 并针对以上聚类算法的应用及发展方向进行了论述. …

… ,并特别对大数据聚类作了较为系统的分析与总结.此外,概述并分析了各类聚类算法的研究
进展及其应用概况,并结合研究课题讨论了算法的发展趋势. …

… 问题:a)在执行算法之前,并不知道要对数据聚成几类,即k值 是未知的;b)传统的聚类算法是从要
聚类的样本中任意挑选 指定各样本作为初始聚类中心点,这样每次执行聚类算法结果 可能会出现不…

… 基于参数寻优策略,通过利用数据集自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数,自动寻找聚类结果
… 算法能够实现聚类过程的全自动化并且能够选择合理的Eps和MinPts参数,得到了高准确度聚类…

… 研究聚类成员的产生过程与聚类融合方式,通过设计共识函数并利用加权方式确定类中心,在部分
优先聚类算法的基础上进行聚类融合,从而使算法… 通过不断的实验,我们可以感受到优化之后算法…

… 聚类对象,系统聚类较为复杂; 而模糊综合评判聚类方法聚类… 聚类是聚类中常用的一种聚类方法
,聚类中能详细地看出聚类的过程以及类与类间距, 但针对数据量较大,维度较多的事物或对象聚类…

… 摘要:聚类分析是数据挖掘的重要组成部分,K均值聚类算法是聚类分析方法中一种基本的划分式
… ,同时,可以对多种数据类型进行聚类,广泛应用于诸多领域.但是,K均值聚类算法也有一些局限性.…

… 关系聚类算法实验 本文实验采用表1所示的实验环境,分别对不同大小的数 据集进行了聚类分析
.… 分别对表2所示仿真数据集进行了仿真测试,并 进行了聚类算法对比仿真测试. 表1 实验环境参数 …