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k-均值聚类

作者:刘馨月著
出版社:科学出版社出版时间:2020-05-01
开本: 24cm 页数: 138页
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k-均值聚类 版权信息

  • ISBN:9787030650511
  • 条形码:9787030650511 ; 978-7-03-065051-1
  • 装帧:平装胶订
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

k-均值聚类 本书特色

k-均值算法是数据聚类的核心算法,是**入选数据挖掘领域的十大算法的聚类算法。在实际系统中使用的聚类算法基本就是k-均值算法。本书是*部专门讨论k-均值算法的著作,对k-均值算法的理论和方法、各类衍生算法、各种改进方法进行全面而系统地介绍。全书共4章:第1章讨论聚类问题和发展历史;第2章介绍k-均值算法基础以及k-均值算法和其他聚类算法的联系;第3章介绍k-均值算法的各类衍生算法;第4章介绍k-均值算法的改进方法。

k-均值聚类 内容简介

本书是**部专门讨论k—均值算法的著作, 对k-均值算法的理论和方法、各类衍生算法、各种改进方法进行全面而系统的介绍。全书共四章, 第1章讨论聚类问题和发展历史, 第2章介绍k-均值算法基础以及k-均值算法和其他聚类算法的联系, 第3章介绍k-均值算法的各类衍生算法, 第4章介绍k-均值算法的改进方法。

k-均值聚类 目录

前言 1 概述 1.1 聚类介绍 1.2 方法描述 1.2.1 方法思想 1.2.2 方法流程 1.3 发展历程 1.4 应用领域 参考文献 2 k-均值算法 2.1 从聚类到SSE*小化问题 2.2 Lloyd算法 2.3 复杂度分析 2.4 测度方法 2.5 初始化问题 2.5.1 k值选取 2.5.2 初始簇中心点选取 2.6 k-均值的典型改进 2.6.1 X-means 2.6.2 G-means 2.7 k-均值与其他方法的等价性 2.7.1 混合模型 2.7.2 非负矩阵分解 2.7.3 主成分分析 2.7.4 数学规划 参考文献 3 类k-均值算法 3.1 k-medoids算法 3.1.1 PAM算法 3.1.2 PAM算法演示及问题分析 3.2 k-modes算法 3.3 模糊k-均值算法 3.4 模糊k-modes算法 3.5 核k-均值算法 3.6 二分k-均值算法 参考文献 4 优化的k-均值算法 4.1 加速优化 4.1.1 精确优化算法 4.1.2 近似优化算法 4.2 多视角 4.3 鲁棒性 4.4 约束 4.5 分布式的实现 参考文献
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