Canopy聚类

作品简介

含实例

速度快:Canopy聚类算法使用快速近似距离度量,可以快速地处理大规模数据集,提高了聚类的效率。

抗干扰能力强:Canopy聚类算法对噪声的抗干扰能力较强,聚类结果更准确。


Canopy可作为其他聚类算法的预处理步骤,如K-means等。通过

先使用Canopy聚类算法进行粗聚类,可以减少后续聚类算法的计算量,并提高聚类的准确性。


Canopy聚类算法基于密度进行聚类,可以发现任意形状的聚类,而不仅仅是球形或凸形聚类。。


excel数据 替换方便

matlab代码

不包含答疑讲解

需要直接拍下

虚拟产品,售出不退

创作时间: