聚类算法

1、lt;span style=font-size:18px;color:#ff0000;http:/www.bisheziliao.com/p-136830.html1                             &a。

2、hining simulation very quickly. The tool movement envelope is divided into many small regions and the normal to these small reg ions is calculated. The system saves the calculated result in a file before starting animation display. When the system st arts displaying machining animation, it does not need to calculate small triangular facet s normal to the workpiece surface. It only needs to find out what part of the cutter cuts the workpiece surface and to read the normal from t he f。

3、 “物以类聚，人以群分” ，在自然科学和社会科学中，存在着大量的 分类问题。
聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题 的一种统计分析方法。
聚类分析起源于分类学， 但是聚类不等于分类。
聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。
聚类分析内 容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚 类法、图论聚类法、聚类预报法等。
聚类与分类的区别：聚类与分类的区别：和分类学习相比，聚类的样本没有标记，需 要由聚类学习算法来自动确定。
聚类分析是研究如何在没有训练的条 件下把样本划分为若干类。
在分类中，对于目标数据库中存在哪些类 是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。
聚类 需要解决的问题是将已给定的若干无标记的模式聚集起来使之成为 有意义的聚类， 聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况 下，希望将所有的记录组成不同的类或者说聚类， 并且使得在这种分 类情况下，以某种度量为标准的相似性，在同一聚类之间最小化，而 在不同聚类之间最大化。
与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的 类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记， 而分 。

4、 指导老师： 蒋良孝 时 间： 2012 年 4 月 K 均值 聚类 （ k-means）优化 基于遗传算法 一、 K 均值 聚类的算法 和遗传算法的 概述 1、 K 均值 聚类 （ k-means） 就是将对物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个簇的过程。
聚类分析是指事先不知样本的类别，而利用样本的先验知识来构造分类器（无监督学习） ，可以用两个准则来做 (1)聚类准则函数 ， (2)误差平方和准则（最常用的） 。
2、 遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化搜索算法。
生物的进化过程主要是通过染色体之间的交叉和变异来完成的，与此相对应 ，遗传算法中最优解的搜索过程也模仿了生物的进化过程，使用遗传操作数作用于群体进行遗传操作，从而得到新一代群体，其本质是一种求解问题的高效并行全局搜索算法。
它能在搜索过程中。

5、reinforcement learning algorithm called Q-learning. Reinforcement learning algorithm has been widely used for many applications such as robotics, multi agent system, game, and etc. Instead of learning the theory of reinforcement that you can read it from many books and other web sites (see Resources for more references), in this tutorial will introduce the concept through simple but comprehensive numerical example. You may also download the Matlab code or MS Excel Spreadsheet for 。

6、环境下，数据也在爆炸式增长。
为了从海量的数据中提取有价值的信息，数据挖掘应运而生。
而聚类算法 作为数据挖掘的重要工具之一，在生物学、商务和 WEB 文档分类等方面得到广泛的应用。
本文就数据挖 掘中的聚类算法展开讨论。
首先总结了基于数据挖掘的聚类算法的研究的目的和意义、国内外研究现状， 然后简要阐述并归纳了传统的聚类算法，最后分析了数据挖掘领域内聚类算法的新发展。
Abstract: Abstract: Modern society is a high-speed development of the society. The convenient transportation , the flowing information and the communication between people which is closer and closer are changing our lives. In such an environment, the data is also in the explosive growth. In order to extract valuabl。

7、数据本身具有高维性、复杂性、动态性、大规模性，若直接在时间序列上进 行数据挖掘不仅在存储和计算上花费高昂，而且可能会影响算法的准确性和可靠性。
时间序列的聚类分析是数据分析的一个有效工具， 通过将得到的时间序列数据划分成 多个类，从而实现对数据的有效迅速分析。
目前，时间序列的聚类分析已在国民经济 宏观控制、企业经营管理、金融股票走势预测、市场潜量预测，气象预报、水文预报 等诸多领域得到广泛运用，如在金融领域，时间序列聚类分析可以对不同股票进行分 类，对具有相似变化趋势的股票进行分类，进而为投资者选择适当的股票提供依据。
时间序列的聚类分析，通过对大量数据进行有效快速的分析，为各个领域的决策提供 参考信息，大大降低了决策的风险。
通过对时间序列的聚类算法进行研究，不仅可以 对所学知识进行检查，而且可以进行简单的数据分析，做到学以致用。
二、 国内外研究综述： 时间序列是将某种现象的某一个统计指标在不同时间上的各个数值， 按时间先 后顺序排列而形成的序列，由长期趋势、季节变动、循环变动、不规则变动四个因素 构成。
聚类分析是由若干模式组成的，以相似性为基础，在聚类中的模式之间比不在 同一聚类。

8、事先对数据结构未知，是一种典型的无监督分类。
本文首先介绍了文本聚类的相关的技术，包括文本聚类的过程，文本表示模 型， 相似度计算及常见聚类算法。
本文主要研究的聚类主要方法是 k-均值和 SOM 算法，介绍了两种算法的基本思想和实现步骤，并分析两种算法的聚类效果。
同 时介绍了两种算法的改进算法。
关键词：文本聚类 聚类方法 K-MEAN SOM 基于文本的聚类算法研究 II Abstract Clustering as an important knowledge discovery method, which extensively with Chinese information processing technology, used in network information processing to meet the users to quickly access from the Internet, the information resources they need. Text clustering is a clustering problem in the。