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最新推荐文章于 2022-12-18 22:18:47 发布
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JAVA实现K-means聚类
小鸡慢慢的专栏
04-19 2万+
K-means算法是比较经典的聚类算法，算法的基本思想是选取K个点（随机）作为中心进行聚类，然后对聚类的结果计算该类的质心，通过迭代的方法不断更新质心，直到质心不变或稍微移动为止，则最后的聚类结果就是最后的聚类结果
K-Means聚类算法Java实现
不仅仅代码
12-24 2857
K-Means聚类算法 目的：将数据分为K组 基本思路 随机选取K个对象作为初始的聚类中心 计算每个对象与各个聚类中心之间的距离，将每个对象分配给距离它最近的聚类中心 将属于同一类的对象求均值，将这个均值作为该类的新的聚类中心 重复2，3步，直到求出的聚类中心满足某个条件（收敛、没有对象被重新分配） 初始聚类中心的选择会对最终求出的分类结果有一定的影响，所以初始点的选取尽量离散，间隔大 K-Means算法对大数据挖掘有很高的效率，它的时间复杂度为O（NKT），其中N表示数据集中的对象个数，K表示聚类个数
Java实现K-Means算法
虚言假面的博客
12-07 5283
K-means算法基本思想 在数据集中根据一定策略选择K个点作为每个簇的初始中心，将数据划分到距离这K个点最近的簇中，共分成K个类。也就是说将数据划分成K个簇完成一次划分，但形成的新簇并不一定是最好的划分，因此生成的新簇中，重新计算每个簇的中心点，然后再重新进行划分，直到每次划分的结果保持不变。 算法步骤 随机选择K个中心点 把每个数据点分配到离它最近的中心点（此处的距离采用欧氏距离） 重新计算...
脚本后门注入图片新方法（转载）
江湖·郎中·路
08-17 2693
 自从臭要饭的发布了那个脚本隐藏于图片中的程序之后（没看的朋友参见Bugkidz上的文章），不断就有人来说什么程序不好用拉，图片生成不了啦什么的。于是乎昨天我就重新研究了一下原理。突然想到了用一种新方法就是用copy命令进行图片与脚本的合并，却一直发现行不通，原因是不明：我一用copy合并后，图片的结构就被我破坏了，放到网页上不是图片只显示了一点就是干脆一个红叉。百思不得其解，发到论坛上请教又没人
K-Means聚类算法java实现
p312011150的博客
05-22 3831
对于K-Means算法想必做机器学习和数据挖掘的广大同胞们已经不再陌生，做为数据挖据的十大经典算法之一，k-Means做聚类分析上有得天独厚的优势。对于其原理进行简单的描述：k-Means算法是典型的基于距离的聚类算法，采用的是距离作为相似性指标。经过n次迭代后，当中心的位置不在发生变换的时候即是收敛完成。算法：           1. 从n个文档中随机的选择出k个文档作为质心         ...
入侵软件集合
月先生的一亩三分地
10-18 5969
一、扫描工具   X-scan 3.1 焦点出的扫描器，国内最优秀的安全扫描软件之一!非常专业的一个扫描器! X-way 2.5 这也上一个非常不错的扫描器哦!功能非常多!使用也不难,入侵必备工具! SuperScan 3.0 强大的TCP 端口扫描器、Ping 和域名解析器! Namp 3.5 这个就厉害了,安全界人人皆知的非常有名气的一个扫描器!作者Fyodor Hscan
java运用kmeans算法进行聚类
m0_46527751的博客
11-08 5345
java运用kmeans算法进行聚类 kmeans算法进行聚类大概步骤如下 选出k值,随机出k个簇的中心点。 分别计算每个点和k个中心点之间的欧式距离,就近归类。 欧式距离计算方法如下： 最终中心点集可以划分为k类,分别重新计算每类中新的中心点。 重新计算的中心点坐标即把当前簇内所有点的x,y坐标分别加起来取平均值 重复2,3步骤对所有点进行归类,如果当所有分类的质心点不再改变,则最终收敛。 接下来以一个例子来进行说明： java代码参考这篇文章为了满足老师作业的要求进行了一定程度
java如何做聚类分析_K-means算法的Java实现 聚类分析681个三国武将
weixin_36420854的博客
02-24 1706
一，k-means算法介绍：k-means算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。　k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可...
k-means聚类算法的java实现
蕉下客
10-30 1246
聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 　  聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽
使用java做k均值聚类,k均值聚类算法（k-means）
weixin_36269396的博客
03-11 726
前言在机器学习的各类算法中，分为两类：监督学习算法以及无监督学习算法，一个月前写的ID3决策树算法就是典型的监督学习算法。两者的区别就在于给定的样本是否已经明确具有类别。今天，在这篇文章里，要给自己备忘一下聚类算法里面，简单但是却应用广泛的算法：k均值聚类算法。K-means首先，我们需要来明确一下分类与聚类两者的概念。分类在我看来，所谓分类，是根据给定类别的特征，把样本分到最为符合的类别里面，如...
K-means聚类算法java实现（有界面）
05-03
java程序，通过给定的源数据，通过k-means实现聚类，有界面。
K-means聚类算法JAVA程序实现
04-16
从网上找了很多资料，发现都没有太合适的，而本程序则通过修改整理，包括完整数据集文件，代码文件，导入即可运行，有什么不合理的欢迎相互探讨。
java实现k-means算法
01-13
java语言实现对mysql数据库表中某个字段实现k-means算法，并将处理后的数据写入新表
数据挖掘 k-means算法 java实现
08-15
使用java实现简单k-means聚类，描述空间点的归类
kmeans聚类算法的java实现
04-27
java实现的kmeans聚类算法, 对某张表的某个字段进行kmeans聚类算法,并写到新创建的表中
数据挖掘Java——Kmeans算法的实现
qq_54162207的博客
12-18 3636
K-means聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类，没有(或最小数目)聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。
多维k-means聚类算法java实现，导入直接运行
05-06
多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果
NBSI破解版
06-15
NBSI破解版
用java实现K-means算法，k-means聚类算法原理
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-lim-的博客
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用java实现K-means算法，k-means聚类算法原理
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