用户群组发现及兴趣用户推荐的改进的K-Means聚类算法.pdf

基于K-means聚类的可见光通信室内定位系统的研究.pdf

基于k-means聚类方法的机房指标检测.pdf

1.首先，我们选择一些类/组来使用并随机地初始化它们各自的中心点。要想知道要使用的类的数量，最好快速地查看一下数据，并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量，在上面的图形中是“X”。 2.每个数据点通过计算点和每个组中心之间的距离进行分类，然后将这个点分类为最接近它的组。 3.基于这些分类点，我们通过取组中所有向量的均值来重新计算组中心。 4.对一组迭代重复这些步骤。你还可以选择随机初始化组中心几次，然后选择那些看起来对它提供了最好结果的来运行

K2Means 聚类算法用于将数据分成类, 同一个类中的数据之间具有很高的相似度, 而不同类中的数据高度相异K-Means 聚类算法已在网络入侵检测、计算机图像处理等领域有着广泛的应用。研究了K-Means 聚类算法的原理, 并通过VC ++ 6. 0 实现了K-Means 聚类算法聚类过程的图形演示。

matlab实现k均值聚类算法，以1000个五组随机样本为例，绘制出聚类中心点并分类，可计算出聚类精度和NMI指标结果。

k-means 算法，由c语言实现简单的聚类操作。

Maltab实现K-means算法

RBFNN是使用径向基函数作为激活函数的人工神经网络。 图显示了 RBFNN 的结构。 RBFNN 是三层前馈神经网络。 第一层是线性的，只分配输入信号，而下一层是非线性的，使用高斯函数。 第三层线性组合高斯输出。 在训练期间只修改隐藏层和输出层之间的抽头权重。 RBFNN 有 5 个优化参数： 1- 隐藏层和输出层之间的权重。 2- 激活函数。 3- 激活函数的中心。 4- 激活函数中心的分布。 5- 隐藏神经元的数量。 隐藏层和输出层之间的权重使用 Moore-Penrose 广义伪逆计算。 该算法克服了传统梯度算法中的许多问题，如停止标准、学习率、时期数和局部最小值。 由于其较短的训练时间和泛化能力，适合实时应用。 选择的径向基函数通常是用于模式识别应用的高斯核。 通常激活函数的中心和分布应该具有与数据相似的特征。 这里，使用 Kmeans 聚类算法选择高斯的中心和宽度。 基于通用逼

yolov3-k-means darknet53 自动计算四舍五入 可直接拷贝anchors使用 单个文件，修改Annoations即可使用