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X-means.zip_X means_matlab_优化K-means算法_改进的k-means_聚类优化

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简介：
本资源提供了改进版的K-means算法(X-means)，旨在通过动态确定最优簇数目来优化聚类效果，适用于Matlab环境。 针对K-means聚类算法中的K值设定问题，X-means算法利用BIC准则来判断最优的聚类点数量。此外，该方法还包括两个用于选择初始聚类中心点的程序供用户自行选取。

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  • X-means.zip_X means_matlab_优化K-means算法_改进的k-means_聚类优化
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    本资源提供了改进版的K-means算法(X-means)，旨在通过动态确定最优簇数目来优化聚类效果，适用于Matlab环境。 针对K-means聚类算法中的K值设定问题，X-means算法利用BIC准则来判断最优的聚类点数量。此外，该方法还包括两个用于选择初始聚类中心点的程序供用户自行选取。
     
  • 改进版K-medoids聚类源代码(K-means优化版本)
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    本项目提供了一种改进版的K-medoids算法实现，作为K-means算法的一种优化方案。此版本在处理离群值和非球形簇方面表现更佳，适用于多种数据集。 K-medoids聚类算法是对K-means算法的改进版本。在计算新的聚类中心点时，K-means算法使用的是新数据点的位置，而K-medoids则是在现有的数据集中选择一个距离最近的数据点作为中心点。这种做法使得K-medoids更适合处理分类类型的数据集。
     
  • K-means基于PSO的改进算法_k-means优化_psok-means-pso.zip
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    本资源提供一种结合粒子群优化（PSO）技术以提升K-means聚类效果的改进算法。通过下载附件，用户可以获得详细的算法说明及实现代码，助力数据科学与机器学习研究。 《基于粒子群优化的K-means改进算法深度探讨》 K-means算法作为一种经典的聚类方法，在数据挖掘、图像处理等领域得到了广泛应用。然而，原始的K-means算法存在一些固有的局限性，如对初始质心敏感和容易陷入局部最优解等。为解决这些问题，研究者提出了一系列改进策略，其中粒子群优化（PSO）与K-means结合的方法是一种颇具潜力的方式。 粒子群优化算法通过模拟鸟群、鱼群的行为来寻找全局最优解。在K-means中，PSO可用于优化质心的选择，提高聚类效果。PSO-K-means的基本流程如下： 1. 初始化：随机生成一组粒子作为聚类中心。 2. 计算：根据距离准则将数据集中的每个样本分配到最近的粒子（即潜在质心）所属的簇中。 3. 更新：利用PSO规则，根据当前位置和历史最优位置、全局最优位置调整速度和位置，以寻找更优质心。 4. 评估：计算新的聚类效果，如轮廓系数或Calinski-Harabasz指数等。 5. 判断：如果满足停止条件（例如迭代次数达到预设值或者质心变化小于阈值），则算法结束；否则返回步骤2继续迭代。 PSO-K-means的优势在于通过引入全局搜索能力避免了K-means可能陷入局部最优的问题，提高了聚类的稳定性和准确性。此外，由于并行特性，在处理大数据时更具优势。 然而，任何改进方法都有其适用场景。在选择使用PSO-K-means算法时需要考虑数据特点（如复杂性、维度数量和计算资源），同时优化参数设置（例如惯性权重、学习因子等）以获得最佳性能。 基于粒子群优化的K-means改进算法是聚类领域的重要进展，它结合了两种方法的优点，在实际应用中为更高效的数据分析提供了解决方案。根据具体情况选择合适的K-means改进算法可以实现更加准确的数据挖掘和分析。
     
  • 基于遗传算法优化的K-means聚类中K值的选择方法
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    本研究提出一种利用遗传算法优化K-means聚类分析中的K值选择问题的方法，旨在提高数据分类准确性。通过模拟自然进化过程搜索最优解，有效克服了传统方法易陷入局部最优点的局限性。 之前找了很多利用遗传算法优化聚类数K值的程序，但发现网上很多程序无法使用。因此只能自己编写一个程序来解决这个问题。该程序基于MATLAB编写，并调用了kmeans函数和遗传算法工具箱。此程序的核心在于定义遗传算法的适应度函数，在最后取整数值作为K值。此外，程序还附带了一个自定义排序函数，用于先对矩阵中的A列进行排序，再根据排序结果对B列进行相应的调整，从而得到一个A、B两列都经过重新排列后的矩阵。
     
  • 改进的K-MEANS聚类方法
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    本研究提出了一种改进的K-MEANS聚类算法，旨在优化传统方法中的初始化敏感性和易陷入局部最优的问题。通过引入新的中心选择策略和迭代更新规则，提高了聚类结果的质量和稳定性，适用于大规模数据集分析。 用Matlab仿真实现的K-MEANS改进聚类功能可以正常运行。
     
  • 毕业设计：基于Spark的K-means聚类算法优化
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    本项目旨在通过运用Apache Spark技术对传统的K-means聚类算法进行优化，以实现大数据环境下高效、准确的数据分类与分析。 毕业设计：基于Spark的Kmeans聚类算法优化
     
  • k-Means (kM) 聚类算法：利用 k-Means++ 初始化进行多次聚类 - MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB实现基于k-Means++初始化策略的k-Means聚类算法，通过多次迭代优化聚类结果。适合数据挖掘和机器学习研究。 功能1：kMeans.predict(Xnew) 描述1：返回一个或多个测试实例的估计集群。 例子： X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]] Xnew = [[0, 0], [12, 3]] k = 2 mdl = kMeans(k) mdl.fit(X) Ypred = mdl.predict(Xnew) 输出结果： Ypred: array([1, 2]) 质心：array([[1. , 2. ], [10., 2.]])
     
  • 改进的k-means自适应聚类算法
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    本研究提出了一种改进的K-means算法，通过引入自适应机制优化初始中心的选择和迭代过程，有效提升了聚类准确性和稳定性。 k-means自适应聚类算法的MATLAB程序是根据文献中的描述编写的，欢迎各位高手指导。
     
  • K-means聚类算法
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    K-means是一种广泛使用的无监督机器学习算法，用于将数据集分成预定数量(K)的组或簇。每个簇由与其最近的中心点（质心）最接近的对象组成。该方法因其简单性和高效性而广受好评，在数据分析和模式识别领域有广泛应用。 多维K-means聚类包括数据示例以及使用轮廓系数评估聚类效果。
     
  • K-medoids聚类算法的源代码（基于K-means的改进）
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    本文章提供了一个基于K-means改进的K-medoids聚类算法的源代码。此方法使用具有代表性的对象作为质心，相比K-means更加稳健和准确。 K-medoids聚类算法是对K-means算法的改进版本。在K-means算法中，新的点被计算为聚类中心点；而在K-medoids中，则是从现有数据点中选择一个最优点（即距离最小的点）作为中心点。这种算法适用于分类数据分析。