文献节选翻译。文献原名：Constrained K-means Clustering with Background Knowledge
2021-12-15 20:59:44
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对主要聚类算法进行实现：基于划分的聚类算法，基于密度的聚类算法，基于层次的聚类算法。并且重点实现“基于快速搜索与寻找密度峰值的聚类”算法，并对其进行改进：自动获取聚类中心数
2021-12-15 16:58:43
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目前在教学管理中, 通常采用算术平均线性划分法对学生成绩进行分析评价, 难以准确地反映学生真实的学习情况. 笔者运用K-means 算法对上海市某高级中学某班的一次试卷成绩进行聚类, 并对聚类结果进行了详细分析, 为制定有效的教学及学习策略提供相关依据.
2021-12-15 11:37:42
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针对传统分层路由算法存在的分簇不均匀、簇头选举不合理以及数据传输形式单一等问题，提出基于K-means++的无线传感网改进分簇算法LEACH-KPP。首先在成簇阶段采用K-means++算法实现均匀分簇，随后在簇头选举阶段使用改进簇头选举函数选取簇头，最后在融合数据传输阶段根据簇头与基站、簇头与簇头之间距离动态选择单跳与多跳的混合传输方式传输数据。OMNet++仿真结果与时间复杂度推导表明，LEACH-KPP延长了网络的生存周期，在节点剩余能量与后期存活数目上都优于传统分层路由算法。
2021-12-14 13:24:13
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学校人工智能课程的一个小实验，实验要求实现k-means并探究：1)不同初始点，2)不同k值对实验结果的影响。文件中包含我的实现代码及报告和原始数据。
2021-12-13 20:06:22
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这里面包含了k-means实现代码以及数据集，里面的注释比较简洁，但足以让你能够看懂。本代码是本人亲自试过多次，请放心使用。记得使用时改下代码里面的包名和你数据所放的位置，本代码中是放在D盘中的，你可以根据需要进行修改。。。。
2021-12-12 22:14:12
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总结评述了K-means 聚类算法的研究现状，指出K-means 聚类算法是一个NP难优化问题，无法获得全局最优。介绍了K-means 聚类算法的目标函数、算法流程，并列举了一个实例，指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法，指出了K-means聚类的进一步研究方向。
2021-12-09 20:04:05
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