網(wǎng)站建設(shè)需要的軟件是什么,淄博網(wǎng)站建設(shè)公司三農(nóng),做網(wǎng)站哪里買空間好,我的世界的頭怎么做視頻網(wǎng)站基于ISODATA改進(jìn)算法的負(fù)荷場景曲線聚類#xff08;適用于風(fēng)光場景生成#xff09; 摘要#xff1a;代碼主要做的是一種基于改進(jìn)ISODATA算法的負(fù)荷場景曲線聚類#xff0c;代碼中#xff0c;主要做了四種聚類算法#xff0c;包括基礎(chǔ)的K-means算法、ISODATA算法、L-ISODA…基于ISODATA改進(jìn)算法的負(fù)荷場景曲線聚類適用于風(fēng)光場景生成 摘要代碼主要做的是一種基于改進(jìn)ISODATA算法的負(fù)荷場景曲線聚類代碼中主要做了四種聚類算法包括基礎(chǔ)的K-means算法、ISODATA算法、L-ISODATA算法以及K-L-ISODATA算法并且包含了對聚類場景以及聚類效果的評價通過DBI的計算值綜合對比評價不同方法的聚類效果程序?qū)崿F(xiàn)效果非常好適合對于算法創(chuàng)新有需求的人且也包含基礎(chǔ)的k-means算法用來學(xué)習(xí)也非常棒另外此代碼同樣適用于風(fēng)光場景生成自己準(zhǔn)備好風(fēng)光場景數(shù)據(jù)即可 代碼非常精品有部分注釋在數(shù)據(jù)挖掘和場景分析領(lǐng)域負(fù)荷場景曲線聚類是一項重要的任務(wù)特別是在風(fēng)光場景生成方面有著廣泛的應(yīng)用。今天就來聊聊基于改進(jìn)ISODATA算法的負(fù)荷場景曲線聚類還會結(jié)合代碼深入探討其中的奧秘。代碼功能概述這次要介紹的代碼主要實現(xiàn)了一種基于改進(jìn)ISODATA算法的負(fù)荷場景曲線聚類。其中包含了四種聚類算法分別是基礎(chǔ)的K - means算法、ISODATA算法、L - ISODATA算法以及K - L - ISODATA算法。而且代碼還對聚類場景以及聚類效果進(jìn)行了評價通過計算DBIDavies - Bouldin Index值來綜合對比不同方法的聚類效果。這個代碼不僅適合有算法創(chuàng)新需求的人對于想要學(xué)習(xí)基礎(chǔ)k - means算法的人來說也是非常棒的學(xué)習(xí)資料。另外它同樣適用于風(fēng)光場景生成只要自己準(zhǔn)備好風(fēng)光場景數(shù)據(jù)就行?；A(chǔ)K - means算法先來看基礎(chǔ)的K - means算法這是一種經(jīng)典的聚類算法代碼示例如下import numpy as np def kmeans(data, k, max_iterations100): # 隨機初始化質(zhì)心 centroids data[np.random.choice(data.shape[0], k, replaceFalse)] for _ in range(max_iterations): # 計算每個數(shù)據(jù)點到質(zhì)心的距離 distances np.linalg.norm(data[:, np.newaxis] - centroids, axis2) # 分配每個數(shù)據(jù)點到最近的質(zhì)心 labels np.argmin(distances, axis1) # 更新質(zhì)心 new_centroids np.array([data[labels i].mean(axis0) for i in range(k)]) # 判斷質(zhì)心是否收斂 if np.allclose(new_centroids, centroids): break centroids new_centroids return labels, centroids # 示例數(shù)據(jù) data np.random.rand(100, 2) k 3 labels, centroids kmeans(data, k) print(K - means聚類標(biāo)簽:, labels) print(K - means聚類質(zhì)心:, centroids)代碼分析這段代碼實現(xiàn)了基礎(chǔ)的K - means算法。首先隨機初始化k個質(zhì)心。然后在每次迭代中計算每個數(shù)據(jù)點到質(zhì)心的距離將數(shù)據(jù)點分配到最近的質(zhì)心再更新質(zhì)心。如果質(zhì)心不再變化就認(rèn)為算法收斂停止迭代。最后返回聚類標(biāo)簽和質(zhì)心。ISODATA算法ISODATAIterative Self - Organizing Data Analysis Technique Algorithm算法是對K - means算法的一種改進(jìn)它可以自動調(diào)整聚類的數(shù)量。由于代碼較長這里簡單介紹其核心思路# 這里省略ISODATA算法的完整代碼核心思路如下 # 1. 初始化聚類中心和相關(guān)參數(shù) # 2. 分配數(shù)據(jù)點到最近的聚類中心 # 3. 計算每個聚類的統(tǒng)計信息如樣本數(shù)、均值等 # 4. 根據(jù)一定的規(guī)則進(jìn)行聚類的分裂、合并操作 # 5. 更新聚類中心 # 6. 重復(fù)步驟2 - 5直到滿足停止條件代碼分析ISODATA算法在K - means的基礎(chǔ)上增加了聚類的分裂和合并操作。通過計算每個聚類的統(tǒng)計信息根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則判斷是否需要分裂或合并聚類從而自動調(diào)整聚類的數(shù)量使得聚類結(jié)果更加合理。L - ISODATA算法和K - L - ISODATA算法L - ISODATA算法和K - L - ISODATA算法是在ISODATA算法基礎(chǔ)上的進(jìn)一步改進(jìn)。具體的改進(jìn)點可能包括對分裂和合并規(guī)則的優(yōu)化等。由于代碼實現(xiàn)較為復(fù)雜這里就不詳細(xì)展示代碼了但基本思路還是圍繞著如何更好地進(jìn)行聚類的調(diào)整。聚類效果評價DBI計算在代碼中通過計算DBI值來評價不同聚類算法的效果。DBI值越小說明聚類效果越好。以下是計算DBI值的代碼示例from sklearn.metrics import davies_bouldin_score # 示例數(shù)據(jù) data np.random.rand(100, 2) k 3 labels, _ kmeans(data, k) dbi davies_bouldin_score(data, labels) print(DBI值:, dbi)代碼分析這段代碼使用了sklearn庫中的daviesbouldinscore函數(shù)來計算DBI值。只需要傳入數(shù)據(jù)和聚類標(biāo)簽就可以得到DBI值通過對比不同算法得到的DBI值就可以評價它們的聚類效果?？偨Y(jié)基于改進(jìn)ISODATA算法的負(fù)荷場景曲線聚類在風(fēng)光場景生成等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。通過實現(xiàn)多種聚類算法并進(jìn)行效果評價我們可以選擇最適合的算法來完成聚類任務(wù)。無論是對于算法創(chuàng)新還是學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法這個代碼都具有很高的價值。大家可以準(zhǔn)備好風(fēng)光場景數(shù)據(jù)嘗試使用這些算法來進(jìn)行場景生成和聚類分析。