SparkKmeans
毕业设计源码-基于Spark的Kmeans聚类算法优化时间：2016-07-18内容：
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（2）ML聚类程序：利用Spark的机器学习库的聚类函数进行聚类测试。（3）MD聚类程序： （4）数据库操作程序：
2021-12-15 11:26:09
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为了提高动态多种群粒子群(DMS-PSO) 算法的全局搜索能力, 将布谷鸟搜索算法(CS) 引入DMS-PSO 算法中, 提出DMS-PSO-CS 算法. 采用中位数聚类算法将整个种群动态划分为若干小种群, 各个小种群作为底层种群通过PSO 算法进行寻优, 再将每个小种群中的最优粒子作为高层种群的粒子通过CS 算法进行深度优化. 将所提出算法应用于CEC 2014 测试函数, 并与CS 算法和其他改进的PSO 算法进行比较. 实验结果表明, 所提出算法能够显著提高全局搜索能力和算法效率.
2021-12-14 20:39:08
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针对核空间中模糊聚类算法的有效性评价问题,以核非线性映射为工具,将Xie-Beni指标推广到核Hilbert空间,得到其对应的核化形式,并指出该核化指标与VLL指标的区别和联系.在此基础上,通过比较实验,研究了核化的Xie-Beni指标对高斯核宽度β和模糊指数m的稳定特性.结果表明,核化的Xie-Beni指标较之VLL等其他指标具有更好的性能和可靠性,可优先作为核模糊聚类算法的有效性判据.
2021-12-14 14:40:34
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概述了非线性均衡算法在光传输系统中的必要性与重要性，阐述了经典的非线性均衡算法原理，指出了经典算法的缺点与局限性。结合近几年的研究现状，详细介绍了 4 种基于人工智能的非线性均衡算法，包括人工神经网络、支持向量机、无监督聚类和深度神经网络，并从性能、复杂度、实时性、应用灵活性等方面进行了对比，最后展望分析了基于人工智能的非线性均衡未来的发展趋势。
2021-12-14 10:17:43
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这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。
2021-12-14 00:43:12
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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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为解决高光谱数据维度高、波段之间相关性强、获取大量监督信息费时费力的问题，对高光谱图像的分类进行研究。半监督分类方法是基于传统的机器学习的一种分类方法，它可以利用少量带标签的监督信息和大量无监督信息解决获取大量监督信息问题。将分类精度高、分类时间长的孪生支持向量机分类方法与迭代速度快、收敛速度快的的
2021-12-13 17:15:35
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