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2019-08-25 中新经纬

   

天天彩票正规吗左边是原始数据,右边是k=2分区处理后的数据。找到集合S的k分区等价于找到S的k个子集,其遵循以下两个规则:如何划分数据以达到上图所示的分区效果?聚类过程的输出是一组质心。质心是每个分组的代表实体,所以如果数据有k个分区,那么它有k个质心。处理真实数据

天津福利彩票客服电话搜索空间边界的定义很容易,用[0,1]区间对整个数据集进行归一化,并将目标函数的值域定义为0到1。麻烦的是如何定义目标函数。我之前的文章介绍了如何利用名为人工蜂群算法(ABC)的集群智能(SI)算法来解决现实世界的优化问题:不同的算法族以不同的方式定义聚类问题。一种常见的经典聚类方法如下:它将问题简化为一个数学问题,即找到原始数据的一个k分区。这个公式是什么意思?平方误差和(SSE)是一种聚类度量指标,其思想非常简单。它是一个计算数据中每个实例到其最接近质心的平方距离的值。算法优化的目标是尽量减小这个值的大小。

喜盈盈彩票计划QQ群质心也可理解为由数据定义的搜索空间上的点,由于每个质心定义了一个分组,每个数据点将被分配到距离它最近的质心。我之前的文章介绍了如何利用名为人工蜂群算法(ABC)的集群智能(SI)算法来解决现实世界的优化问题:如何划分数据以达到上图所示的分区效果?聚类过程的输出是一组质心。质心是每个分组的代表实体,所以如果数据有k个分区,那么它有k个质心。如何修改原始的ABC算法使其得以执行聚类任务?实际上,此处ABC算法没作任何改动。唯一要做的就是将聚类问题转化为优化问题。如何做到这一点?

易彩彩票备用网址如何划分数据以达到上图所示的分区效果?聚类过程的输出是一组质心。质心是每个分组的代表实体,所以如果数据有k个分区,那么它有k个质心。它显示了如下分布:一个明确定义的优化问题需要一个搜索空间:一组d维决策变量输入和一个目标函数。如果将人工集群中的每一个点(蜂)视为聚类问题的一个划分,那么每一个点可以代表一整组候选质心。如果对d维空间上的数据集执行k分区,那么每个点都将是一个kd维向量。由于随机初始化,生成的质心的顺序可能与类的顺序不匹配。因此在ABC算法的输出图像中,组的颜色可能会不匹配。不过这并不重要,因为人们更关心的是对应分组的外观。

(编辑:董文博)
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