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讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用于聚类分析的无监督学习算法。其基本思想是将数据集分成K个不同的簇，使得同一个簇内的数据点之间的距离尽可能小，不同簇之间的距离尽可能大。

小筱在线·2023-12-02 03:22

数据分析课程设计(数学建模+数据分析+数据可视化)——利用Python开发语言实现以及常见数据分析库的使用

目录数据分析报告——基于贫困生餐厅消费信息的分类与预测一、数据分析背景以及目标二、分析方法与过程数据探索性与预处理合并文件并检查缺失值2.计算文件的当中的值消费指数的描述性分析首先对数据进行标准化处理聚类模型的评价聚类模型的结果关联利用决策树模型进行预测决策数模型的数据处理决策树模型的参数设置模型参数如下表

Tech行者·2023-12-02 02:36

基于聚类模型的异常值仿真——MathorcupD题航空QAR数据分析实践

思考再三，笔者在本题中所使用的方法为聚类分析筛选异常值点。计算软件为Python。感觉做法还是存在很多问题，模型还是有很多漏洞。望读者大佬们提出建议，共同进步。

Dave-Yang·2023-12-02 02:02

【深度学习】KMeans中自动K值的确认方法

1前言聚类常用于数据探索或挖掘前期，在没有做先验经验的背景下做的探索性分析，也适用于样本量较大情况下的数据预处理等方面工作。

TwcatL_tree·2023-12-01 23:23

【机器学习】聚类（二）：原型聚类：LVQ聚类（学习向量量化）

文章目录一、实验介绍1.算法流程2.算法解释3.算法特点4.应用场景5.注意事项二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.LVQ类a.构造函数b.闵可夫斯基距离c.LVQ聚类过程

QomolangmaH·2023-12-01 23:19

回答关于模糊C均值聚类（FCM）的一些问题！FCM停止迭代的条件是什么，FCM中的隶属度起什么作用？

文章目录一、模糊C均值聚类（FCM）中的隶属度是起什么作用二、FCM停止迭代的条件是什么一、模糊C均值聚类（FCM）中的隶属度是起什么作用表示样本点对各个聚类中心的隶属程度。

小桥流水---人工智能·2023-12-01 13:36

什么是软阈值，硬阈值，软聚类，硬聚类！！软和硬指的是什么呢？详细解释看这里！！！

文章目录一、软阈值和硬阈值的基本概念和区别二、软聚类和硬聚类的详细概念和区别一、软阈值和硬阈值的基本概念和区别在我所研究的领域中，经常出现小波降噪，就拿小波降噪举例子吧！！

小桥流水---人工智能·2023-12-01 13:31

聚类分析例题（多元统计分析期末复习）

例一动态聚类，K-means法，随机选取凝聚点（题目直接给出）已知5个样品的观测值为：1，4，5，7，11。

倒杯Whisky·2023-12-01 11:34

聚类算法的算法原理

聚类算法是机器学习中常用的一种无监督学习方法，其主要目标是将数据集划分为具有相似特征的组或簇。这种算法在数据挖掘、模式识别、社交网络分析等领域有着广泛的应用。

非著名程序员阿强·2023-12-01 08:33

聚类算法Sklearn实践

聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为具有相似特征的组或簇。

非著名程序员阿强·2023-12-01 08:29

距离矢量路由协议——RIP

RIP使用跳数作为度量值来衡量到达目标网络的聚类。缺省条件下直连路由跳数为0，当路由器收到其他路由器发送的RIP路由信息时会把跳数加1,。RIP规定超过15跳的网络不可达。

秋凉几度°·2023-12-01 08:38

python TF-IDF，LDA ，DBSCAN算法观影用户的电影推荐聚类分析

项目源码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/874252571.1语料库的建立进行语料处理时我们会遇到的主要问题之一就是如何将大的数据集读入内存当中然后进行相应的处理。(图中所示的数据集是豆瓣网上5000部电影描述信息的分词结果，每一行的数据是一部电影的所有信息。不过从数据大小上看，该数据集属于小的数据集，大的数据集从容量上讲就是以GB甚

一枚爱吃大蒜的程序员·2023-12-01 01:08

传统算法：使用 Pygame 实现K-Means 聚类算法

使用Pygame模块演示了K-Means聚类算法的基本原理。让我逐步解释它的实现：初始化和基本设置Pygame初始化：通过pygame.init()初始化Pygame。

源代码杀手·2023-12-01 01:07

“十道机器学习问题，帮助你了解基础知识和常见算法“

9.什么是聚类算法？请举一个聚类算法的例子。10.

蓝色心灵-海·2023-12-01 00:47

【软考】模块的内聚类型

目录一、偶然内聚二、逻辑内聚三、时间内聚四、过程内聚五、通信内聚六、顺序内聚七、功能内聚一、偶然内聚1.最弱的内聚类型2.又称巧合内聚，模块的各个成分之间毫无关系二、逻辑内聚1.逻辑上相关的功能被放在同一个模块中

王佑辉·2023-11-30 23:26

《人工智能基础》15/91天阅读

这类方法称为在“聚类”。聚类的一个重要假设，就是特征空间里相近的两个样本，很可能属于同一个类别，这是聚类这种方法能够使用的前提。

皮卡丘_83e1·2023-11-30 22:49

分类算法-----决策树(包括ID3，C4.5)

第一篇：决策树学习（MachineLearning&DataMining）引言最近在面试中，除了基础&算法&项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题

Yt_Sports·2023-11-30 20:56

聚类分析5—物种集合-数量生态学：R语言的应用第四章

数量生态学：R语言的应用第四章聚类分析5—物种集合在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类，也学习了基于环境数据来进行聚类分析。

fafu生信小蘑菇·2023-11-30 11:50

首例CSDN_AI文章-- K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组，以最小化每组内部的方差。该算法包括以下步骤：1.初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-30 09:34

激光感知（十）：深度学习算法发展简史

VoxelNetVoxelNet特征提取流程1）Voxel特征提取2）全局特征提取2.SECOND稀疏卷积3.后续总结前言在深度学习方法出现之前，基于点云的目标检测已经有一套比较成熟的处理流程：分割地面->点云聚类

JayLee719·2023-11-30 08:05

第四章相似度分析算法——基于MinHash的相似性算法

该算法起初主要用于在搜索引擎中的重复网页检查，现在也应用于解决大规模聚类问题。4.3.1与Jaccard相似性关系采用MinHash可以减小过程中的计算复杂度。

文颜·2023-11-30 07:23

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它可以用来创建各种类型的机器学习模型，如神经网络、决策树、随机森林等，以进行分类、回归、聚类、降维等任务。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和计算图（Graph）。

昭阳926·2023-11-30 06:54

如何利用轮廓系数（Silhouette Coefficient）来判断模糊c均值聚类FCM的聚类簇数量

文章目录前言一、轮廓系数的计算方法二、具体流程前言轮廓系数（SilhouetteCoefficient）是一种评价聚类效果的指标，它可以用于判断模糊C均值聚类的聚类簇数量。

小桥流水---人工智能·2023-11-30 04:38

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）的基本概念，详细流程以及广泛应用！

文章目录1.基本概念2.FCM的详细流程3.FCM的应用1.基本概念模糊C均值聚类（FuzzyC-meansclustering，FCM）是一种软聚类方法，它允许数据点属于多个聚类中心，每个聚类中心都有一个权重

小桥流水---人工智能·2023-11-30 04:06

跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应

构建完Seurat对象之后，我们还需对数据进行一些列的质控，参能进行降维聚类分析，QC对于后续的分析影响还是比较大的，所以要重视。

KS科研分享与服务·2023-11-30 02:34

异常数据检测 | Python实现孤立森林(IsolationForest)异常检测

该算法不采样任何基于聚类或距离的方法，因此他和那些基于距离的的异常值检测算法有着根本上的不同，孤立森林认定异常值的原则是异常值是少数的和不同的数据。它通常用于网

算法如诗·2023-11-30 02:48

明天修改

各类聚类职级3人3人以上，20人以内人员规模，按实际计划引入400-500配置，人员标准及表格删除

简简单_a1ba·2023-11-29 18:40

电商零售商家需求预测及库存优化问题（第1问）

电商零售商家需求预测及库存优化问题数据和题目来源于2023年MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛只有第一问，使用ARIMA做预测，使用聚类算法做特征相似性1数据读取和处理1.1清除重复值注意附件

王小葱鸭·2023-11-29 08:34

PCL点云处理(008)-euc_cluster

欧式聚类是一种基于距离的聚类算法，可以将点云中距离较近的点聚集在一起，形成一个簇。在PCL库中，欧式聚类的实现原理是将点云中的每个点看作一个向量，然后计算这些向量之间的欧式距离。

zwhdldz·2023-11-29 05:40

2021-05-16 scRNA基础分析：差异基因富集分析

此前的分析我们按转录特征把细胞分成了很多类别，例如seurat聚类分析得到的按cluster分类，singleR分析得到的按细胞类型分类，monocle分析得到的按拟时状态（state）分类。

学习生信的小兔子·2023-11-28 18:03

4D雷达目标检测跟踪算法设计

1.算法流程4D雷达点云跟踪处理沿用3D毫米波雷达的处理流程，如下图：从接收到点云开始，先对点云做标定、坐标转换、噪点剔除、动静分离，再分别对动态目标和静态目标做聚类，然后根据聚类结果做目标的特征分析和检测等

奔袭的算法工程师·2023-11-28 15:44

机器学习复习笔记

机器学习复习笔记第一章绪论基本术语监督学习：分类、回归分类:离散值二分类：好瓜；坏瓜多分类：冬瓜；南瓜；西瓜回归:连续值如：瓜的成熟度/瓜的价格无监督学习：聚类聚类：无标记信息如：按某些特征把物体归为一类

Mr.小蔡·2023-11-28 15:23

pandas教程：Introduction to scikit-learn scikit-learn简介

里面包含了很多监督式学习和非监督式学习的模型，可以实现分类，聚类，预测等任务。虽然scikit-learn并没有和pandas深度整合，但

Cachel wood·2023-11-28 10:15

使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第五章)

ATAC-seq数据(第一章)使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第二章)使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第三章)使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第四章)第5章:使用ArchR聚类大部分单细胞聚类算法都在降维后空间中计算最近邻图

xuzhougeng·2023-11-28 03:00

python之dbscan算法

DBSCAN全称是Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，即基于密度的聚类算法，是一种非常常见的聚类算法。

愚公搬程序·2023-11-27 18:20

基于主题模型的专利文本主题挖掘与应用研究- 专利文本主题挖掘方法

基于聚类无监督通过对聚类各个类簇进行解读，从而发现文本的主题信息。三种流程基于分类号从分类角度识别专利技术主题信息专利文本通常都有IPC分类号，该分类号对解读文本技术主题信息具有重要作用。

hannah_luo·2023-11-27 14:55

Grabcut算法在图片分割中的应用

主要需要如下知识：k均值聚类、高斯混合模型建模(GMM)、maxf

视图猿人·2023-11-27 13:59

空间统计分析

Super毛毛穗·2023-11-27 11:41

点云欧式聚类快速了解

点云处理算法快速了解专栏------------点云欧式聚类文章目录一、pandas是什么？

华水者·2023-11-27 10:18

geemap学习笔记 06 geemap 非监督分类案例

文章目录前言一、非监督分类介绍1.定义2.分类方法介绍二、geemap中非监督分类详细步骤1.加载地图底图2.加载研究区影像数据3.检查影像属性4.选取训练数据（聚类中心点）5.训练集群（聚类中心点）6

弈落馨·2023-11-27 10:03

[架构之路-253]：目标系统 - 设计方法 - 软件工程 - 软件设计 - 结构化设计的主要评估指标：高内聚（模块内部）、低耦合（模块之间）的含义

软件架构设计（层次划分、模块划分、职责分工）：（2）软件高层设计、概要设计（功能模块的接口与协作细节）：（3）软件详细设计（模块内具体实现方式）：二、软件设计的性能指标：高内聚、低耦合分类2.1概述2.2内聚类型

文火冰糖的硅基工坊·2023-11-27 09:03

超全总结 | 用于空间分辨转录组数据分析的统计和机器学习方法

接下来可通过空间聚类和局部基因表达模式从数据中获得生物学见解，这将进一步促进空间可

尐尐呅·2023-11-27 08:24

第五章目标检测中K-means聚类生成Anchor box(工具)

在论文YOLOv2中提到了这个问题，作者建议使用K-means聚类来代替人工设计

小酒馆燃着灯·2023-11-27 08:24

Seurat Tutorial 1：标准分析流程，基于 PBMC 3K 数据集

目录1设置Seurat对象2标准预处理工作流程2.1QC和选择细胞进行进一步分析3数据归一化4识别高变特征（特征选择）5标准化数据6执行线性降维7确定数据集的维度8细胞聚类9运行非线性降维(UMAP/tSNE

生信小博士·2023-11-27 02:09

基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测(毕业论文)

点我完整下载：基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测.docx基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测"NetworkTrafficClassificationPredictionbasedonKMeansClusteringAlgorithm

桃宝护卫队·2023-11-27 01:28

UCAS - AI学院 - 自然语言处理专项课 - 第12讲 - 课程笔记

文本分类与聚类文本分类文本——领域信息分类传统机器学习方法文本表示向量空间模型——BoW模型词的权重词频TF布尔变量逆文档频率IDFTF-IDF特征选择文档频率：根据训练语料中的文档频率，对所有特征进行排序词频

支锦铭·2023-11-27 00:08

人工智能 -- 神经网络

这些方法包括专家系统，决策树、归纳逻辑、聚类等等，但这些都是假智能。直到人工神经网络技术的出现，才让机器拥有了“真智能”。为什么说之前的方

想做后端的前端·2023-11-26 23:10

R语言中确定最佳聚类簇数的方法及聚类优化技术

在聚类分析中，确定最佳聚类簇数是一个重要的问题。R语言提供了多种方法来解决这个问题，并且还有一些聚类优化技术可用于提高聚类的效果。本文将介绍一些常用的方法和技术，并提供相应的源代码示例。

FollowMeCode·2023-11-26 21:09

【社会网络分析第6期】Ucient实操

一、导入数据处理二、核心——边缘分析三、聚类分析四、网络密度一、导入数据处理将数据导入Ucinet首先需要对数据进行处理。

温欣2030·2023-11-26 20:11

无监督学习——凝聚聚类

序凝聚聚类指的是许多基于相同原则构建的聚类算法，这一原则是：算法首先声明每个点是自己的簇，然后合并两个最相似的簇，直到满足某种停止规则为止。

yb705·2023-11-26 20:14

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