国网信通亿力科技申请结合关联规则挖掘和KMeans聚类算法的用电...

包括以下步骤:步骤1.从智能电表、传感器设备或电力公司的数据库中获取用户的用电数据;步骤2:对数据预处理:清洗、去噪和归一化处理采集到的数据;步骤3:基于关联规则挖掘算法,发现不同用电特征之间的关联关系;步骤4:从关联规则挖掘的结果中提取特征,作为用电情况的特征向量;步骤5:将提取到的特征向量应用于KMeans聚类...

详解C++ 实现K-means算法

五、K-means算法的优缺点优点:算法简单直观,易于理解和实现。对于大数据集,K-means算法是相对高效的,因为它的复杂度是线性的,即O(n)。当集群之间的区别明显且数据分布紧凑时,K-means算法表现良好。缺点:需要预先指定集群数量K,这在实际应用中可能是一个挑战。对初始质心的选择敏感,不同的初始质心可能导...

K均值聚类算法

K-means算法的缺点:准确度上比不上有监督学习的算法对噪声和离群点敏感:对噪声和离群点敏感,这些点可能会影响聚类中心的计算。需要预设聚类数目:需要预先设定K值(即聚类的数目),但这个值通常难以准确估计。对初始值敏感:算法结果可能会受到初始聚类中心选择的影响,不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。可能收敛...

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

这个算法较为简单直接,计算效率高,但对于复杂或模糊边界的数据集灵活性较低。C均值:是一种软聚类方法,允许数据点以一定的隶属度或概率属于多个聚类。这意味着数据点可以同时属于多个聚类,且对每个聚类有一个隶属度分数。更适用于数据点可能属于多个类别、聚类边界模糊或重叠的情况。但它的计算复杂度高于K-means,因为...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

缺点容易发生过拟合(随机森林可以很大程度上减少过拟合);忽略了数据之间的相关性;对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征(只要是使用了信息增益,都有这个缺点,如RF)。七、K-Means聚类K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

使用K-means聚类:fromsklearn.clusterimportKMeansX=np.random.randn(300,2)kmeans=KMeans(n_clusters=3)kmeans.fit(X)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=kmeans.labels_)plt.title("K-meansClustering")plt.show()

6个常用的聚类评价指标

评估聚类结果的有效性,即聚类评估或验证,对于聚类应用程序的成功至关重要。它可以确保聚类算法在数据中识别出有意义的聚类,还可以用来确定哪种聚类算法最适合特定的数据集和任务,并调优这些算法的超参数(例如k-means中的聚类数量,或DBSCAN中的密度参数)。

R语言K-Means(K均值聚类)和层次聚类算法对微博用户特征数据研究

同时也探讨学习了基于划分的聚类方法的典型的聚类方法。本文重点集中学习了研究了K-Means聚类算法的思想、原理以及该算法的优缺点。并运用K-means算法对所采集的数据进行聚类分析,深化了对该算法的理解。参考文献[1]中国互联网络信息中心(CNNIC).第33次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL]....

改良的kmeans与K近邻算法特性分析

编者按:kmeans算法作为无监督算法的一种,对初始点的选择比较敏感;而k近邻作为一种惰性且有监督的算法,对k值和样本间距离度量方式的选择也会影响结果。改良的kmeans算法通过遍历样本,筛选初始点,其准确率超过了k近邻算法,同时稳定性也优于传统的kmeans算法。无监督算法在一些情况下优于有监督算法。

Web文档聚类中k-means算法的改进

k-means算法具有可伸缩性和效率极高的优点,从而被广泛地应用于大文档集的处理。针对k-means算法的缺点,许多文献提出了改进方法,但是这些改进大多以牺牲效率为代价,且只对算法的某一方面进行优化,从而使执行代价很高。k-means算法中文档表示模型采用向量空间模型(VSM),其中的词条权重评价函数用TF*IDF表示。然而实际上...