基于改进K-means的网络数据聚类算法matlab仿真
1.程序功能描述 K-means属于聚类分析中一种基本的划分方法，常采用误差平方和准则函数作为聚类准则。主要优点是算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。研究和分析了聚类算法中的经典K-均值聚类算法，总结出其优点和不足。重点分析了K-均值聚类算法对初始值的依赖性，并用实验验证了随机选取初始值对聚类结果的影响性。根据传统的K-means算法存在的缺陷，提出了改进后的K-means算法，主要解决了孤....
SPSS大学生网络购物行为研究：因子分析、主成分、聚类、交叉表和卡方检验
随着互联网的普及和电子商务的快速发展，网络购物已成为大学生日常生活中不可或缺的一部分。大学生作为网络购物的主体力量，其消费观念、行为特征以及影响因素对于电子商务行业的发展具有重要的研究价值。因此，本文旨在通过问卷调查的方式，帮助客户对大学生网络购物行为进行深入调查与分析，以期为电子商务企业提供有针对性的市场策略建议（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例2
R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例1:https://developer.aliyun.com/article/1501159 从结果中我们可以看到将数据划分成不同类别后得...
R语言SOM神经网络聚类、多层感知机MLP、PCA主成分分析可视化银行客户信用数据实例1
自组织地图（SOM）是一种强大的无监督数据可视化工具，它通过降维技术，在较低（通常二维）的空间中有效地展示高维数据集的内在结构和特征。在本文中，我们将详细探讨如何帮助客户利用R语言实现SOM，以可视化银行客户的信用人口属性数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 ...
PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480 作者：Xingsheng Yang 1 利用 python 获取链家网公开的租房数据； 2 对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租。 任务/目标 利用上...
【视频】复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类社区检测和可视化|数据分享
全文链接：http://tecdat.cn/?p=18770 复杂网络分析研究如何识别、描述、可视化和分析复杂网络。 为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集（查看文末了解数据获取方式）。 CNA 研究和应用爆炸式增长的突出原因是两个因素 - 一个是廉价而强大的计算机的可用性，使在数学、物理和社会科学方面接受过高级培训的研究人员和科学家能够进行一流...
R语言复杂网络分析：聚类（社区检测）和可视化
为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集。 > nflo=network(flo,directed=FALSE)> plot(nflo, displaylabels = TRUE,+ boxed.labels =+ FALSE) ...
(Matlab)使用竞争神经网络实现数据聚类
摘要：基于Matalb平台，构建竞争神经网络模型，并实现无监督的数据聚类。1.竞争神经网路介绍： 竞争型神经网络是以无教师示教方式进行网络训练的一种神经网络。它的特点是能将输入数据中隐含的特征抽取出来，自动进行学习。网络通过自身训练，自动对输入模式进行分类。竞争型神经网络在结构上一般是由输入层和竞争...
自组织神经网络（SOM）的Python第三方库minisom聚类功能实现
聚类功能在这个例子中，我们将看到如何使用 MiniSom 对 iris 数据集进行聚类。首先，让我们加载数据并训练我们的 SOM：from minisom import MiniSom import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv('https://archive.i...
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