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K-Modes聚类算法资料包1RAR

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简介：
本资料包提供了关于K-Modes聚类算法的相关资源和教程，适用于研究和学习分类数据的非层次聚类分析。 基于MATLAB软件设计的k-modes聚类分析程序能够进行多元统计分析。

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  • K-Modes聚类算法资料包1RAR
    优质
    本资料包提供了关于K-Modes聚类算法的相关资源和教程，适用于研究和学习分类数据的非层次聚类分析。 基于MATLAB软件设计的k-modes聚类分析程序能够进行多元统计分析。
     
  • K均值聚类算法资料.zip
    优质
    本资料包提供了关于K均值聚类算法的详细介绍和应用示例，包括算法原理、实现步骤及Python代码实例等，适用于数据分析与机器学习初学者。 K均值聚类是经典的聚类算法之一。我使用了4k2_far.txt数据集进行试验，并将聚类中心设定为4。在坐标系中绘制样本的二维特征，用黑色五角星标记出聚类中心。代码已于2020年7月26日调试通过！大家一起学习！（代码和数据集都在文件夹里，无需做任何修改）
     
  • 基于新型距离度量的K-Modes聚类算法
    优质
    本研究提出了一种基于新型距离度量的改进型K-Modes聚类算法，旨在提高处理大规模离散数据集时的准确性和效率。 传统的K-Modes聚类算法使用简单的0-1匹配差异方法来计算同一分类属性下两个属性值之间的距离，这种方法未能充分考虑它们的相似性。基于此问题，我们结合粗糙集理论提出了一种新的距离度量方式。这种新方法在评估相同类别属性中两个属性值间的区别时，弥补了简单0-1匹配法的不足之处，不仅考量到两者本身的异同点，还考虑到其他相关分类属性对它们之间的区分作用。我们将这一创新的距离度量应用到了传统的K-Modes聚类算法之中，并通过实验将其与基于其它距离度量方式的K-Modes聚类算法进行了比较。结果表明，这种新的距离度量方法在提高聚类效果方面更为有效。
     
  • K-_modes聚类算法
    优质
    K-modes是一种非层次聚类分析方法，专门用于处理分类变量数据。它通过计算类别间的简单匹配系数来代替传统K-means中的欧氏距离，并利用众数替换均值进行迭代优化，最终实现对数据集的划分。 传统K-modes聚类算法结合了F1-measures指标、聚类准确率指标和聚类纯度指标，并使用UCI数据集进行测试。直接运行main函数即可开始执行。
     
  • K-means聚类算法
    优质
    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-means.zip（K聚类算法源码）
    优质
    该文件包含了一个实现K-means聚类算法的代码库。通过提供初始参数，用户可以使用这个Python源码对数据集进行聚类分析，适用于机器学习和数据分析项目。 这里有3个MATLAB程序源代码：一个是使用了工具箱函数的版本，另一个是纯手工编写的K-means算法源码。
     
  • K均值聚类算法
    优质
    K均值聚类是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习中的无监督学习算法，通过迭代过程将数据集划分为K个互斥的簇。 使用Python进行编码实现k-means聚类算法，并且包含数据集。
     
  • K均值聚类算法
    优质
    K均值聚类是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集分割成固定的、非重叠的部分（称为簇）。该方法通过最小化簇内差异来确定具有相似特征的数据点集合。 K-means聚类算法是一种常用的数据挖掘技术。它通过迭代的方式将数据集划分为k个簇,其中每个簇由距离最近的邻居组成。该方法的目标是使得同一簇内的样本点之间的差异性最小化，而不同簇间的差异性最大化。在每一次迭代中，首先随机选择k个初始质心；然后根据这些质心计算所有其他观测值到各个聚类中心的距离，并将每个数据分配给最近的聚类中心形成新的簇。接着重新计算新形成的各簇的新质心位置（即该簇内全部样本点坐标的平均值），并重复上述过程直到满足停止条件，比如达到最大迭代次数或当质心的位置不再发生显著变化为止。 K-means算法的优点包括实现简单、易于理解和编程；可以处理大规模数据集。但也有其局限性：对于非凸形分布的数据聚类效果不佳；对初始中心点的选择敏感等。
     
  • K均值聚类算法
    优质
    K均值聚类是一种无监督学习算法，通过迭代过程将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的数据点距离尽可能近，而不同簇之间的距离尽可能远。 K-means算法是一种基于形心的聚类方法，在所有聚类算法中最简单且最常用。 应用此算法需要给定一个数据集D以及期望划分成的簇的数量k，然后通过该算法将数据集划分为k个不同的簇。每个数据项通常只能属于其中一个簇。 具体来说，假设我们的数据集位于m维欧氏空间内，在开始时可以随机选择k个点作为初始形心（Ci, i∈{1,2,...k}），这里的每一个形心代表一个簇，也就是一组特定的数据集合。接下来计算所有n个数据项与这些形心之间的距离（通常在欧式空间中使用的是欧氏距离）。对于每个数据项Dj,j∈{1,…n}，如果它最接近某个特定的Ci，则将该数据项归类为属于这个簇。 通过上述步骤初步划分了数据集后，接下来重新计算各个簇的形心。这一步骤涉及对各簇内所有数据点在每一维度上的平均值进行求解，并以此更新每一个簇的新形心位置。重复执行这一过程直到每个簇的中心不再发生变化为止。