水务一线 | 知己知彼,用水量聚类分析一年内城市用水量的变化规律

(1)城市年用水量的周期性和变化特征可采用K均值聚类算法进行理论分析。K均值聚类算法具有模式识别和异常值诊断功能,在使用中应关注各类质心初始值的随机选取问题,以及K值非预先指定特点,需要多次运行,以获得最优K值和较小损失函数结果。(2)本文以华东某城市为案例只针对一年的用水量进行了计算,如果每年能够采用K均值...

K均值聚类算法

可解释性强:结果(即聚类中心)具有很好的可解释性。收敛速度快:在大多数情况下,K-means算法能够较快速地收敛到局部最优解。优化迭代功能:可以在已经求得的聚类基础上进行迭代修正,提高聚类的准确性。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...

算法——层次聚类(Hierarchical Clustering)

层次聚类的核心概念是从一个由单个数据点组成的簇开始，通过不断合并最接近的簇对，最终形成一个包含所有数据点的单一簇。这个过程可以用树状图（Dendrogram）来表示，树状图是一种展示层次聚类结果的图形工具，其中每个叶节点代表一个单独的数据点，而内部节点和边表示合并过程。该算法有两种主要的类型，凝聚型和分裂...

中科链源 SAFEIS 安士产品强化智能分析能力 全新 AI 算法模型赋能

该功能在呈现分析结果时,不仅清晰标识出各个地址所属的聚类簇和团伙内部其他成员的具体地址信息,而且借鉴网页排名算法思想,运用中心性方法精确计算出每个地址在所在团伙内的核心度指标,特别突显了成员地址在团伙中的核心地位。如此便可直观精准地锁定潜在的案件核心嫌疑人,并探查其在团伙活动中的关键作用,从而有效指导侦查...

Nature Genetics | BANKSY:革命性算法,重塑空间组学数据分析

空间组学分析的精度和准确性对研究结果的可靠性至关重要。高分辨率成像:提高成像技术的分辨率,以更精确地定位和分析细胞。数据整合的准确性:确保不同来源和类型数据的整合准确无误。软件和算法的开发有效的数据分析依赖于先进的软件和算法。算法的创新与优化:开发新算法以应对不断增长的数据量和复杂性。

微美全息(NASDAQ:WIMI)布局用于数据流聚类的多视图表示学习算法

首先收集数据集,包括多个视图的数据;对数据进行预处理,包括数据清洗、特征提取、数据变换等;然后利用多视图表示学习算法对数据进行学习,得到数据的多个视图表示;再对学习到的多个视图进行聚类,得到多个聚类结果;对多个聚类结果进行整合,得到最终的聚类结果(www.e993.com)2024年11月19日。

...| 精准基因比对新突破:Genes2Genes框架助力单细胞轨迹分析

基因比对的聚类和统计分析:G2G不仅比对单个基因的轨迹,还对所有基因的比对结果进行聚类分析。图中展示了五态比对字符串的Levenshtein距离矩阵,通过聚类算法将具有相似比对模式的基因归类。这种聚类分析可以帮助研究人员发现具有相似动态行为的基因群,并进一步用于生物学通路分析。

...研究基于自监督判别特征学习的深度多视图聚类算法,提升数据...

深度多视图聚类是一种将多个视图的数据进行聚类分析的技术。在传统的聚类算法中,通常只使用单一视图的数据进行聚类,而忽视了多个视图之间的关联性。然而,现实世界中的数据往往具有多个视图,例如图像数据可以由颜色、纹理、形状等多个视图表示。因此,利用多个视图的信息进行聚类可以更准确地刻画数据的特征和相似性,从而提高...

全新复杂网络社团划分Local Search算法,效率超经典最快算法5倍

4.用于向量数据的聚类分析尽管LS算法最初是为网络社团检测设计的,但其基于局域优势的概念同样适用于向量数据的聚类分析。在处理高维向量数据时,传统的聚类方法可能会遇到挑战,如维度灾难或对全局结构的依赖。LS算法这种基于局域信息的聚类方法,可能有助于克服这些挑战。

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

其中,K均值聚类算法(通常称为K-means算法)的早期版本由StuartLloyd在1957年提出。他的研究是为了优化通信系统中的信号传输。后来,该算法被MacQueen在1967年重新发现,他将其用于数据分析领域。MacQueen在他的论文中正式描述了K-means算法,并首次使用了“K-means”这个名称。