说明:应用背景 k均值聚类是最著名的划分聚类算法,由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k,k由用户指定,k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 关键技术 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的...
说明:模糊综合评价+层次分析法+聚类 结合层次分析法特点,能够自主计算出综合评价中各指标的权重,避免自主赋权的主观性,同时附带有聚类指标,将所得结果分类。
说明:C-均值聚类BP神经网络信号分析与处理方法,对模拟产生的数据样本进行训
说明:模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法.在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文提出一种优化特征加权的模糊聚类算法,该算法利用主成分分析法提取主要特征向量并根据其对方差的贡献率不同赋予相应权重进行聚类分析.