【weka应用技术与实践】【数据挖掘】举例说明Kmeans算法的运行过程及算法描述
1. Kmeans算法的认识k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，也是一种无监督的机械学习算法。聚类的认识聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习...
数据挖掘学习08 - 实验：使用R评估kmeans聚类的最优K
本文目的 最近这几天一直在研究如何评估Kmeans聚类算法中的最优K值。主要理论依据是《数据挖掘导论》8.5.5节中介绍的SSE和Silhouette Coefficient系数的方法评估最优K。现在记录整个实验过程，作为备忘。不过，体验过程中，由于R软件使用的还不太熟练，实现过程中有些地方可能不准...
数据挖掘学习02 - 使用weka的kmeans聚类分析
本文目的 weka是一套使用java开发的数据挖掘工具集合，提供GUI/CLI界面和Java API使用方式。所以，在学习和解决数据挖掘问题时，可以先尝试用weka的GUI或CLI做出合适的分析，找到适当的算法，然后在将此算法集成到自己的项目中。最近在的项目中遇到了文本聚类的问题，kmeans是一种...
【Python数据挖掘课程】三.Kmeans聚类代码实现、作业及优化
这篇文章直接给出上次关于Kmeans聚类的篮球远动员数据分析案例，同时介绍这次作业同学们完成的图例，最后介绍Matplotlib包绘图的优化知识。 前文推荐： ...
更新时间 2023-04-26 10:52:01
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
社区圈子
