matlab som聚类算法,使用SOM对数据进行聚类
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼
6.7 2.5 5.8 1.8 3
7.2 3.6 6.1 2.5 3
6.5 3.2 5.1 2 3
6.4 2.7 5.3 1.9 3
6.8 3 5.5 2.1 3
5.7 2.5 5 2 3
5.8 2.8 5.1 2.4 3
6.4 3.2 5.3 2.3 3
6.5 3 5.5 1.8 3
7.7 3.8 6.7 2.2 3
7.7 2.6 6.9 2.3 3
6 2.2 5 1.5 3
6.9 3.2 5.7 2.3 3
5.6 2.8 4.9 2 3
7.7 2.8 6.7 2 3
6.3 2.7 4.*** 3
6.7 3.3 5.7 2.1 3
7.2 3.2 6 1.8 3
6.2 2.8 4.8 1.8 3
6.1 3 4.*** 3
6.4 2.8 5.6 2.1 3
7.2 3 5.8 1.6 3
7.4 2.8 6.1 1.9 3
7.9 3.8 6.4 2 3
6.4 2.8 5.6 2.2 3
6.3 2.8 5.1 1.5 3
6.1 2.6 5.6 1.4 3
7.7 3 6.1 2.3 3
6.3 3.4 5.6 2.4 3
6.4 3.1 5.5 1.8 3
6 3 4.8 1.8 3
6.9 3.1 5.4 2.1 3
6.7 3.1 5.6 2.4 3
6.9 3.1 5.1 2.3 3
5.8 2.7 5.1 1.9 3
6.8 3.2 5.9 2.3 3
6.7 3.3 5.7 2.5 3
6.7 3 5.2 2.3 3
6.3 2.5 5 1.9 3
6.5 3 5.2 2 3
6.2 3.4 5.4 2.3 3
5.9 3 5.1 1.8 3
matlab som聚类算法,使用SOM对数据进行聚类相关推荐
- 机器学习实战(十)——利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
机器学习实战(十)--利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 聚类是一种无监督的学习,即对于训练数据来说并没有已知标签,我们是根据样本之间的相似程度将其划分为多个类. 一.K-均值聚类算法 K-均值算法 ...
- 《机器学习实战》——第10章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好. 簇识别给出聚类结果的含义.假定有一些数据,现在将相似数据归 ...
- 『ML』利用K-Means聚类算法对未标注数据分组——《机器学习实战》学习笔记(Ch10)
本节用Python实现K-Means算法,对未标注的数据进行聚类. 在做完聚类后,如何对于聚类结果进行评估?请看 用Python实现聚类效果的评估(轮廓系数.互信息) 导航 K-Means简介 代码实 ...
- 聚类算法实践(一)——层次聚类、K-means聚类
摘要: 所谓聚类,就是将相似的事物聚集在一 起,而将不相似的事物划分到不同的类别的过程,是数据分析之中十分重要的一种手段.比如古典生物学之中,人们通过物种的形貌特征将其分门别类,可以说就是 一种朴素的 ...
- C-means聚类算法实战 — 地表植被分类/数字聚类
C-means聚类算法实战 - 地表植被分类/数字聚类 文章目录 C-means聚类算法实战 --- 地表植被分类/数字聚类 一.C均值算法简介 二.sklearn中make_blobs的用法简介 三 ...
- 聚类算法实践(2)——谱聚类、Chameleon聚类
聚类算法实践(2)--谱聚类.Chameleon聚类 男人海洋 发表于 2013-08-30 14:34 来源:数据之城 上一篇文章里说到的层次聚类和K-means聚类,可以说是聚类算法里面最基本的两 ...
- [学习笔记] [机器学习] 8. 聚类算法(聚类算法:K-means、K-means++;聚类算法评估;特征降维:特征选择(Pearson相关系数、Spearman相关系数)、PCA主成分分析)
视频链接 数据集下载地址:无需下载 1. 聚类算法简介 学习目标: 掌握聚类算法实现过程 知道 K-means 算法原理 知道聚类算法中的评估模型 说明 K-means 的优缺点 了解聚类中的算法优化 ...
- 机器学习——利用K-均值聚类算法对未标注数据分组
聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一簇中.它有点像全自动分类.聚类方法几乎可以应用到所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好. K-均值(K-means)聚类算法,之所以称之为K-均值是因 ...
- K-均值聚类算法对未标注数据分组(1)
1. K-均值聚类算法 优点:容易实现. 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢. 适用数据类型:数值型数据. K-均值算法的工作流程是这样的.首先,随机确定&个初始点作为质心. ...
- 基于K-Means聚类算法对NBA球员数据的聚类分析
聚类分析的研究成果主要集中在基于距离(或者称为基于相似度)的聚类方法,用距离来作为相似性度量的优点是十分直观,从我们对物体的识别角度来分析,同类的数据样本是相互靠近的,不同类样本应该相聚较远.K- ...
最新文章
- SAP WM 采购订单收货后LT06上架界面弹出的QM Sample小窗口如何不让其出现?
- 零拷贝和java NIO
- 如何使用ZBrush和3DMAX雕刻一个百夫长?
- XCTF-高手进阶区:ics-04
- 国内敏捷项目协作工具亲测推荐
- cmd命令将web项目打成jar包_首发!JDK14之jpackage命令尝鲜
- Word转PDF,字体格式问题
- vue 窗口变小文字_页面字体随窗口变化大小
- CCF CSP历年题解(python)
- linux debian 设置 开机 启动
- 101107 ~101113
- 描述个人品质常用英语单词一览
- 独立安装的黑莓模拟器的上网方法
- 软件工程第一次作业:写一篇自己的博客
- 1月第4周安全回顾 移动安全受关注 黑客威胁公共设施
- 铿锵玫瑰回来了 男足还是臭脚吗
- 阿里云ecs云服务器建立wordpress个人博客教程
- c语言软件看门狗程序,X25045看门狗电路硬件连接图及C语言看门狗程序
- LDA 线性判别分析
- 第十一届蓝桥杯C/C++ 大学 B 组大赛软件类省赛