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#Kmeans
大规模旅行商问题解决方案(基于分层规划,整数规划) ...
无特别说明情况下,聚类指的是
kmeans
聚类*/摘要本文采用分层规划的思想,层层聚类,直至最底层单个城市群数量满足一定阈值,然
串行并jjjjj
·
2018-12-26 17:56
根据变量属性选择聚类算法(K-means,Kmodes,K-prototype
如果变量只有分类型数据:可选用K-modes,Kmodes是
Kmeans
的一种变种算法,将原本
Kmeans
使用的欧式距离替换为字符间的汉明距离。
奥特曼打_小怪兽
·
2018-12-23 15:55
kNN与
kMeans
聚类算法的区别
KNNK-Means目的是为了确定一个点的分类目的是为了将一系列点集分成k类KNN是分类算法K-Means是聚类算法监督学习,分类目标事先已知非监督学习,将相似数据归到一起从而得到分类,没有外部分类训练数据集有label,已经是完全正确的数据训练数据集无label,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序没有明显的前期训练过程,属于memory-basedlearning有明显的前期
lldbsd
·
2018-12-23 00:02
Pandas属性错误:AttributeError: 'Series' object has no attribute 'reshape' 解决办法
1)]w=data.describe(percentiles=w)[4:4+k+1]w[0]=w[0](1-1e-10)d2=pd.cut(data,w,labels=range(k))kmodel=
KMeans
XIAOGUANG_
·
2018-12-21 16:12
Python
笔记
Sklearn之
KMeans
算法
K-Means算法原理K-means的优缺点优点:1.算法快速、简单;2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的;3.时间复杂度近于线性,而且适合挖掘大规模数据集。K-Means聚类算法的时间复杂度是O(n×k×t),其中n代表数据集中对象的数量,t代表着算法迭代的次数,k代表着簇的数目缺点:1、在k-measn算法中K是事先给定的,但是K值的选定是非常难以估计的。2、在K-means算法中,首先
半路转行程序员
·
2018-12-21 11:17
机器学习教程,Python3天快速入门机器学习!
该课程是机器学习的入门课程,主要介绍一些经典的传统机器学习算法,如分类算法:KNN算法,朴素贝叶斯算法,逻辑回归,决策树算法以及随机森林;回归算法:线性回归,岭回归;聚类算法:
KMeans
算法,结合Python
qq5a9f7abb56da9
·
2018-12-19 11:28
Python
机器学习
人工智能
python将图片按照标签分类复制到指定的文件夹
对文件夹test下的图片进行
kmeans
聚类之后(这里我将k设为7),得到一个txt文件。txt文件中有两列数据,第一列是对应图片属于的类别,第二列是该图片距离质心的距离。
hnu_zzt
·
2018-12-07 19:14
python
机器学习面试问题总结
机器学习算法面试问题美团AI算法1.xgboost原理,怎么防过拟合2.gbdt推导3.boosting和bagging在不同情况下的选用4.DBSCAN原理和算法伪代码,与
kmeans
,OPTICS区别
小房子的移动城堡
·
2018-12-07 18:01
kmeans
聚类簇个数选择
借助sklearn库实现
kmeans
聚类和轮廓系数计算fromsklearn.clusterimport
KMeans
fromsklearn.metricsimportsilhouette_scoreK=
KEE_HA
·
2018-12-04 20:07
算法实现
kmeans
对自己的图像数据集聚类(及肘部法求最佳K值)
pytorch实现
kmeans
(自己的图像数据集)上篇笔记已经介绍了,如何加载自己的图像数据集。
hnu_zzt
·
2018-12-04 14:54
pytorch
利用模拟退火提高
Kmeans
的聚类精度
http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4605904.html
Kmeans
算法是一种非监督聚类算法,由于原理简单而在业界被广泛使用,一般在实践中遇到聚类问题往往会优先使用
Kmeans
garfielder007
·
2018-12-02 23:57
模拟退火
提高
Kmeans
聚类
精度
机器学习
KMeans
聚类算法分析以及实现
KMeans
KMeans
是一种无监督学习聚类方法,目的是发现数据中数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好。
csdn0006
·
2018-11-26 21:56
ML
鸢尾花三种聚类算法(K-means,AGNES,DBScan)的python实现
https://blog.csdn.net/weixin_42134141/article/details/80413598一.分散性聚类(
kmeans
)算法流程:1.选择聚类的个数k.2.任意产生k个聚类
qq_27997957
·
2018-11-25 15:24
K-means&PCA on handwritten digits
fromtimeimporttimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsfromsklearn.clusterimport
KMeans
fromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.decompositionimpo
NoOneDev
·
2018-11-23 10:14
【TensorFlow】使用TensorFlow执行K-Means
importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.contrib.factorizationimport
KMeans
加载数据fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist
BQW_
·
2018-11-18 22:11
TensorFlow
Coursera NG 机器学习 第七周
KMeans
PCA 图像压缩 Python实现
KMeans
ex7.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimefromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.clusterimport
KMeans
fromex7modulesimport
csdn_inside
·
2018-11-16 19:08
机器学习
Kmeans
、
Kmeans
++和KNN算法比较
K-Means介绍K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。其聚类过程可以用下图表示:如图所示,数据样本用圆点表示,每个簇的中心点用叉叉表示。(a)刚开始时是原始数据,杂乱无章,没有label,看起来都一样,都是绿色的。(b)假设数据集可以分为两类,令K=2,随机在坐
跋涉始于足下
·
2018-11-15 21:47
Kmeans
Kmeans
KNN
算法
故障诊断——GK-FCM模型 学习
他与
Kmeans
的区别是什么?FCM实现思路?聚类由硬聚类和软聚类之分,像
Kmeans
就是硬聚类,FCM(fuzzyc-means)就是软聚类。软聚类是指,会输出样本属于每一类的相似度。
Rooooooooong
·
2018-11-15 10:26
Spark应用HanLP对中文语料进行文本挖掘--聚类详解教程
软件:IDEA2014、Maven、HanLP、JDK;用到的知识:HanLP、SparkTF-IDF、Spark
kmeans
、SparkmapPartition;用到的数据集:http://www.threedweb.cn
adnb34g
·
2018-11-12 10:07
spark
hanlp
hanlp分词
自然语言处理
5行代码实现K-Means算法
((rand(10,2)+array([3,3]),rand(10,2)))#data=whiten(data)plt.scatter(data[:,0],data[:,1])centroids,_=
kmeans
2
ChinaYiqun
·
2018-11-10 21:28
算法
python
K-means聚类matlab实现
K-means
kmeans
用贪心策略,能十分简单有效的聚类,但是k的选取会影响聚类效果。
鉏飞祥
·
2018-11-09 23:55
机器学习
模式识别经典算法——FCM图像聚类分割 最简matlab实现
算法的规格算法的记号及参数记号更新公式算法的流程数学语言与程序语言算法的实现matlab客户端程序FCM函数效果演示敛散性分析聚类分割效果图避免出现局部极小值的方法从
kmeans
各个样本所属类别的非此即彼
阿拉斯加的狗
·
2018-11-08 01:00
python
Kmeans
算法解析
而
Kmeans
算法可以
zzzzMing
·
2018-11-05 21:00
Dilated Convolutions——扩张卷积
在看pwcnet看到这个概念,其中论文中有一句话解释的很好,Aconvolutionallayerwithadilationconstant
kmeans
thataninputunittoafilterinthelayerarek-unitapartfromtheotherinputunitstothefilterinthelayer
_Gus_
·
2018-11-04 12:46
机器学习---
kmeans
一、简介K均值算法是一种聚类算法。K均值聚类算法是发现给定数据集k个簇的算法。聚类是一种无监督的学习,将相似的对象归到同一个簇中。聚类与分类的最大不同在于分类的目标事先已知,而聚类则不知道。二、算法1.步骤1)随机在图中取K个种子点,或称为质心。(这里K=2)2)然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离,假如点Pi离种子点Si最近,那么Pi属于Si点群。(下图中,我们可以看到A,B属于上面的种子点
小小螺丝刀
·
2018-11-03 13:06
机器学习实战
算法 | k-means聚类
算法|k-means聚类1背景说明2算法原理2.1什么是聚类2.2k-means聚类原理3程序实现4结果分析4.1随机生成初始聚类中心4.2
kmeans
++算法生成初始聚类中心4.3不正确的情形4.4其他情形
Chen_Tianyang
·
2018-11-01 21:41
算法
机器学习
机器学习
sklearn
kmeans
手写数字聚类
抓紧时间,直接上码,没有什么难度fromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.clusterimport
KMeans
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.preprocessingimportscaledig
Laozizuiku
·
2018-11-01 15:01
机器学习
Kmeans
聚类法-K均值
目录什么是
Kmeans
聚类法-K均值与系统聚类区别K均值原理与计算R实现1000个数据10000个数据关于聚类分析的总结聚类分析的一些特点什么是
Kmeans
聚类法-K均值系统聚类法需要计算不同样品或变量的距离
水木本源
·
2018-10-31 22:10
多元统计分析
python进行数据分析
Kmeans
聚类法-K均值
目录什么是
Kmeans
聚类法-K均值与系统聚类区别K均值原理与计算R实现1000个数据10000个数据关于聚类分析的总结聚类分析的一些特点什么是
Kmeans
聚类法-K均值系统聚类法需要计算不同样品或变量的距离
水木本源
·
2018-10-31 22:10
多元统计分析
python进行数据分析
GitHub超过4700星的TensorFlow(Amirsina Torfi博士)代码学习笔记(二)
避免文章太长,所以本文只学习gradient_boosted_decision_tree.py,
kmeans
.py和linear_regression.py完整代码链接(1积分):https://download.csdn.net
当霸气遇到侧漏
·
2018-10-25 17:54
人工智能
K-means算法及python sklearn实现
K-Means与矩阵分解实例推演1、数据准备2、随机选取重心3、重新计算重心4、重复计算K值的确定聚类评估:轮廓系数(SilhouetteCoefficient)k-means的优缺点sklearn中对于
kmeans
Andy_shenzl
·
2018-10-23 19:26
十大算法
聚类算法
数据挖掘十大算法
层次聚类
层次聚类分支1)分裂法从上到下对大类别进行分割2)凝聚法从下到上对小类别进行聚合层次聚类优点
kmeans
中需要人工确定聚类类别K基于初始化聚类中心,这将会很大程度上影响聚类效果。
0过把火0
·
2018-10-19 16:36
神经网络(一):神经元模型与逻辑回归
仿生学在经典的机器学习领域,有很多不同类型的模型,它们大致可以分为两类:一类是比较注重模型可解释性的传统统计模型,比如线性回归和逻辑回归;另一类是侧重于从结构上“模仿”数据的机器学习模型,比如监督式学习SVM和非监督式学习
KMeans
tgbaggio
·
2018-10-18 11:45
数据挖掘--基于
KMeans
算法的客户价值分析
数据下载链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1EFiYAceEkZsnBkVNjTlH_A提取码:v1641、客户价值分析:客户价值分析就是一个客户分群问题,以客户为中心,从客户需求出发,搞清楚客户需要什么,他们有怎样的一个特征,需要什么样的产品,然后设计相应的产品满足客户的需求。进行客户价值分析,可以避免商家闭门造车以及主管臆断客户的需求。项目背景为某电信运营商,该运营商
Juanly Jack
·
2018-10-17 19:10
Machine
Learning
Python【极简】聚类算法(
KMeans
+DBSCAN+MeanShift)
Python【极简】聚类算法(
KMeans
+DBSCAN+MeanShift)链接:https://blog.csdn.net/Yellow_python/article/details/81461056
witsmakemen
·
2018-10-15 14:31
算法学习
机器学习基本理论和知识点
常见问题是聚类算法(
Kmeans
clustering),图像的压缩(降维算法),PCA,Autoencoder等半监督学习
stevedish_xiaojia
·
2018-10-14 21:03
机器学习
SciPy个人学习笔记【持续更新】
一维插值SciPy输入和输出MATLABSciPy线性代数解线性方程组查找行列式特征值和特征向量奇异值分解 SciPyNdimage 边缘检测 SciPy子包子包 scipy.cluster矢量量化/
Kmeans
Shane恆
·
2018-10-08 00:00
SciPy
聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数、互信息、轮廓系数)
之前关于聚类题材的博客有以下两篇:1、笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项、使用技巧)2、k-means+python︱scikit-learn中的
KMeans
聚类实现.1R语言中的分群质量
cyydjt
·
2018-10-07 10:02
机器学习算法
ML/DL大全
PS:是我所了解的大全目录ML相关:KNN、朴素贝叶斯、决策树、集成算法、SVM、
kmeans
、DBSCAN、协同过滤算法、Apriori算法、FP-growth算法、PCA、SVDDL相关:线性回归、
星尘逸风
·
2018-10-06 15:42
ML
DL
Kmeans
原理:http://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/5839905.html轮廓系数:轮廓系数(SilhouetteCoefficient)结合了聚类的凝聚度(Cohesion)和分离度(Separation),用于评估聚类的效果。该值处于-1~1之间,值越大,表示聚类效果越好。具体计算方法如下:对于每个样本点i,计算点i与其同一个簇内的所有其他元素距离的平均值,记作
丹之
·
2018-10-02 21:05
spark 机器学习包实现
KMeans
KMeans
将数据分为K类。第一次随机选择k个点做质心。求每个数据与每个质心(迪卡尔积)的欧式距离,并选择最短距离。如此将数据分为k类。每类数据取平均值将结果作为质心重新计算欧式距离。
灥灥
·
2018-09-29 15:46
学习随笔
神经网络(一):神经元模型与逻辑回归
仿生学在经典的机器学习领域,有很多不同类型的模型,它们大致可以分为两类:一类是比较注重模型可解释性的传统统计模型,比如线性回归和逻辑回归;另一类是侧重于从结构上“模仿”数据的机器学习模型,比如监督式学习SVM和非监督式学习
KMeans
tgbaggio1
·
2018-09-28 16:21
数据科学
神经网络
小胖的数据学堂
高斯混合模型(GMM)学习笔记
专题:高斯混合模型在实际应用中,
kmeans
的非概率性和它仅根据到簇中心点的距离来指派簇的特点将导致性能低下。二高斯混合模型,可以看作是
kmeans
思想的一个扩展。
jiangkui007
·
2018-09-27 14:28
sklearn
sklearn
GMM
K-means[np.argwhere/图片压缩/
kmeans
.cluster_centers_]
K均值算法(K-means)聚类【关键词】K个种子,均值一、K-means算法原理聚类的概念:一种无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中。K-Means算法是一种聚类分析(clusteranalysis)的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出
Doris_H_n_q
·
2018-09-20 23:44
算法实例
聚类算法(三)——基于密度的聚类算法(以 DBSCAN 为例)
上一篇博客提到K-
kmeans
算法存在好几个缺陷,其中之一就是该算法无法聚类哪些非凸的数据集,也就是说,K-means聚类的形状一般只能是球状的,不能推广到任意的形状。
denghe1122
·
2018-09-20 22:26
机器学习/深度学习
AIOps 核心技术和算法要点
异常点检测正态分布异常检测马氏距离异常检测KNN异常检测密度异常检测独立森林异常检测故障分析关联规则相关性分析决策树分析分类预测贝叶斯神经网络决策树knnsvm提升聚类
kmeans
knn基于层次聚类基于密度聚类趋势预测
·
2018-09-19 00:00
dev
Spark-
KMeans
聚类分析
目录Spark机器学习库简介K-means聚类算法原理K-means实现运行示例K值的选择Spark机器学习库简介MLlib是Spark的机器学习(ML)库。其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。从较高的层面来说,它提供了以下工具:ML算法:常见的学习算法,如分类,回归,聚类和协同过滤特征化:特征提取,转换,降维和选择管道:用于构建,评估和调整ML管道的工具持久性:保存和加载算法,模型和管道实用程
雷禄辉
·
2018-09-14 14:27
算法
scikit-learn
kmeans
实现文本聚类
kmeans
无监督的学习方法。需要根据实际业务需要确定K值。
szfhy
·
2018-09-13 22:50
模式识别与机器学习
K-means 无监督NLP文本聚类
用
kmeans
对有标注少量文本做了个无监督分类,效果一般般。
南七小僧
·
2018-09-10 17:42
人工智能
机器学习
人工智能
kmeans
聚类选择最优K值python实现
Kmeans
算法中K值的确定是很重要的。
Reacubeth
·
2018-09-05 20:10
机器学习
徐奕的专栏
机器学习
机器学习
聚类
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