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k-均值聚类
- 出版社:番茄雅图书专营店
- 出版时间:2020-06
- 热度:11805
- 上架时间:2024-06-30 09:38:03
- 价格:0.0
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内容介绍
容简介
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。
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
2k-均值算法
2.1从聚类到SSE小化问题
2.2Lloyd算法
2.3复杂度分析
2.4测度方法
2.5初始化问题
2.5.1k值选取
2.5.2初始簇中心点选取
2.6k-均值的典型改进
2.6.1X-means
2.6.2G-means
2.7k-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
3.1k-medoids算法
3.1.1PAM算法
3.1.2PAM算法演示及问题分析
3.2k-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
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
2k-均值算法
2.1从聚类到SSE小化问题
2.2Lloyd算法
2.3复杂度分析
2.4测度方法
2.5初始化问题
2.5.1k值选取
2.5.2初始簇中心点选取
2.6k-均值的典型改进
2.6.1X-means
2.6.2G-means
2.7k-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
3.1k-medoids算法
3.1.1PAM算法
3.1.2PAM算法演示及问题分析
3.2k-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