向量量化

机器学习算法之学习向量量化（LVQ）

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）是一种监督学习算法，用于解决分类问题。
迎风斯黄·2024-02-03 20:22

【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于LVQNN学习向量量化神经网络

课题名称：基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断（类型分类）版本日期：2023-03-10运行方式:直接运行0501_LVQ0501.m文件即可代码获取方式：私信博主或QQ：491052175模型描述：威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、
不想当个技术宅·2024-01-31 07:42

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m
Nie同学·2024-01-28 07:18

（2024|ICLR reviewing，Transformer-VQ，自注意力线性计算时间，切片和滑动窗，缓存和迭代）

Linear-TimeTransformersviaVectorQuantization公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.基础2.1符号表示2.2向量量化
EDPJ·2024-01-16 21:28

机器学习---聚类（原型聚类、密度聚类、层次聚类）

著名的原型聚类算法：k均值算法、学习向量量化算法、高斯混合聚类算法。给定数据集，k均值算法针对聚类所得簇划分，最小化平方误差：其中，是簇的均值向量。值在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇均值向
三月七꧁ ꧂·2023-12-21 04:50

【机器学习】聚类（二）：原型聚类：LVQ聚类（学习向量量化）

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e.聚类结果可视化2.辅助函数3.主函数a.命令行界面（CLI）b.数据加载c.模型训练及可视化4.运行脚本的命令5.代码整合  学习向量量化
QomolangmaH·2023-12-01 23:19

【机器学习】原型聚类（K-means、高斯混合聚类、学习向量量化LVQ）、密度聚类DBSCAN、层次聚类AGNES

聚类目标：将数据集中的样本划分为若干个通常不相交的子集（“簇”，cluster），子集内部具有相似性，子集之间具有差异性。原型聚类通常情况下，算法先对原型进行初始化，再对原型进行迭代更新求解K-means聚类算法流程：（1）随机选取K个点作为聚类中心，即k个类中心向量（2）分别计算其他样本点到各个类中心向量的距离，并将其划分到距离最近的类（3）更新各个类的中心向量（4）判断新的类中心向量是否发生改
夕述·2023-11-26 17:50

聚类算法2——LVQ学习向量量化(算法步骤及matlab代码)

学习向量量化（LVQ）算法步骤输入：样本集（带标记），原型向量个数，各原型向量预设的类别标记，学习率（0，1）输出：最终的原型向量Step1:初始化函数，init_lvq()Step1.1:载入样本集，
注释远方·2023-11-26 17:36

学习向量量化 Learning Vector Quantization | LVQ

目录前言一、学习向量量化是什么？
JasonH2021·2023-11-26 17:01

【机器学习】聚类（二）：原型聚类：LVQ聚类（学习向量量化）

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e.聚类结果可视化2.辅助函数3.主函数a.命令行界面（CLI）b.数据加载c.模型训练及可视化4.运行脚本的命令5.代码整合  学习向量量化
QomolangmaH·2023-11-26 17:57

【python数据建模】Scipy库

scipy.constants数学常量scipy.fft离散傅里叶变换scipy.integrate积分scipy.interpolate插值scipy.interpolate线性代数scipy.cluster聚类分析、向量量化
Rai Sokann·2023-10-06 23:53

什么是向量量化层以及向量量化层在生成模型中的作用

1编码器编码器是向量量化层中的一个关键组件，它负责将输入的连续向量映射到最接近的离散向量。
小宋加油啊·2023-10-03 00:39

python数学建模

1.python之建模规划篇1.1scipy库例如：fromscipyimport想导入的模块名scipy具体模块如下：scipy.cluster向量量化scipy.constants数学常量scipy.fft
糖醋慕鱼·2023-09-01 19:01

基于LVQ神经网络的乳腺肿癌诊断

1.案例背景1.1LVQ神经网络概述学习向量量化(LearningVectorQuantization,LVQ)神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习(supervisedlearning)方法的输人前向神经网络
配电网和matlab·2023-08-15 08:05

Matlab实现神经网络LVQ算法（附上完整仿真源码）

神经网络LVQ算法是一种用于模式识别和分类的算法，它基于向量量化（VectorQuantization）理论，可以将输入数据集分成几个类别。
Matlab仿真实验室·2023-06-18 08:35

【一起啃书】《机器学习》第九章 聚类

切比雪夫距离9.3.4闵可夫斯基距离9.3.5标准化的欧几里得距离9.3.6马氏距离9.3.7兰氏距离9.3.8余弦距离9.3.9汉明距离9.3.10编辑距离9.4原型聚类9.4.1kkk均值算法9.4.2学习向量量化
小天才才·2023-06-15 03:25

自组织特征图SOFM网络的实现

以后将在学习向量量化（LVQ）网络中使用距离算法改进包括：引入逐渐变小的学习步长引入墨西哥草帽函数实现“加强
Tonyfield·2023-02-07 08:09

9.8 利用视觉码本和向量量化创建特征

在训练数据集中，码本实际上就是一个字典，用于提出关于图像的描述，我们用向量量化方法将很多特征点进行聚类并得出中心点，这些中心点将作为视觉码本的元素。
MaskStar·2023-01-26 10:51

bp神经网络matlab实例_人工神经网络学习笔记2——MATLAB神经网络工具箱

神经网络工具箱模型包括如下内容：·感知器·线性网络·BP网络·径向基函数网络·竞争型神经网络·自组织网络和学习向量量化网络·反馈网络神经网络工具箱的使用在命令行窗口输入nnstart，可以打开MATLAB
weixin_39853210·2023-01-23 13:47

类k-均值算法无法解决非簇状分布的数据聚类问题_一种新的原型聚类方法：K-multiple-means...

k-means很适合对簇状分布的数据聚类，同时可以得到每类数据的prototype，也就是均值点，用来做向量量化之类的任务。
叶磊Nic·2023-01-21 17:18

西瓜书学习笔记第九章聚类

文章目录1知识脉络2内容补充9.1节聚类任务9.2节性能度量9.3节距离计算9.4节原型聚类9.4.1k均值算法9.4.2学习向量量化9.4.3高斯混合聚类9.5节密度聚类9.6节层次聚类9.7节阅读材料
UEVOLIshy·2023-01-17 07:18

FaissPQ索引简介

文章目录1.向量检索问题2.faiss索引类型3.乘积量化3.1向量量化3.2乘积量化3.3空间占用对比3.4faiss中乘积量化的应用3.5超参4.参考资料1.向量检索问题随着神经网络的发展，embedding
转转技术团队·2023-01-14 09:41

机器学习复习

机器学习的过程、框架模型、策略、算法3、机器学习分类按照训练数据是否有标记信息监督学习：回归问题、分类问题有标记非监督学习：聚类问题无标记监督学习非监督学习线性回归聚类算法对数几率回归原型聚类（k均值、学习向量量化
preferece·2022-12-23 01:55

西瓜书笔记9: 聚类

目录9.1聚类任务9.2性能度量外部指标内部指标9.3距离计算有序属性的距离无序属性的距离属性距离变形9.4原型聚类k均值算法学习向量量化(LVQ)高斯混合聚类E步M步9.5密度聚类9.6层次聚类9.1
lagoon_lala·2022-12-20 19:34

5--高斯混合聚类、学习向量量化算法 降维与度量学习

本周学习内容：继续学习高斯混合聚类、学习向量量化算法等聚类算法学习降维与度量学习部分的内容1聚类算法1.1学习向量量化算法（LVQlearningvectorquantization）该算法试图找到一组原型向量来刻画聚类结构
pepsi_w·2022-12-18 10:19

机器学习强基计划7-3：详细推导学习向量量化LVQ算法(附Python实现)

目录0写在前面1有监督聚类2算法流程3Python实现3.1初始化原型向量3.2迭代更新原型向量3.3更新簇划分3.4可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个
Mr.Winter`·2022-12-17 10:29

阅读笔记：《机器学习》西瓜书（9）——聚类

聚类聚类任务性能度量外部指标内部指标距离计算有序属性的距离计算无序属性的距离计算原型聚类k均值算法学习向量量化高斯混合聚类密度聚类DBSCAN层次聚类AGNES聚类任务在无监督学习中，由于训练样本并没有标签
努力变强的EE狗·2022-12-16 11:08

Neural Discrete Representation Learning-代码分析

VQ-VAE使用离散隐变量，受向量量化的启发用一种新的方式进行训练。后验和先验分布是明确分类的，从这些分布中提取的样本可通过嵌入表进行索引。然后将这些嵌入作为解码器网络的输入。网络结构如下:首先
imperfect00·2022-12-16 06:37

面向无监督任务：DeepMind提出神经离散表示学习生成模型VQ-VAE

DeepMind最近提出的VQ-VAE是一种简单而强大的生成模型，结合向量量化和变分自编码器学习离散表示，实现在图像识别、语音和对话等任务上的无监督学习。
机器之心V·2022-12-16 06:32

周志华《机器学习》第九章复习（带例题）

考点：1.常用的性能度量指标，距离度量2.连续属性和离散属性的距离计算方法3.原型聚类（选择、填空、问答）K均值聚类、学习向量量化、高斯混合聚类，这三种聚类方法的特点和方法思路4.密度聚类（选择、填空、
FitzFitzFitz·2022-12-07 10:18

K-Means算法及图像分割实战（sklearn）

定义：k-平均算法（英文：k-meansclustering）源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。
Nicht_Sehen·2022-12-03 18:26

机器学习读书笔记：聚类

文章目录聚类性能度量外部指标度量方法内部指标度量方法基本距离计算无序属性距离计算加权距离计算典型聚类算法K-均值算法k-均值代码学习向量量化(LVQ)高斯混合聚类最大似然估计(MLE：Maxmiumlikehood
新兴AI民工·2022-11-27 08:48

原型聚类（K-means聚类、LVQ、高斯混合聚类）

88527461、K-means有样本D（x1,x2,...,xn），先随机找K个点作为类别中心，（1）计算每个样本距K个点的距离，将样本分类到距离最近的点，（2）根据每类的样本更新类别中心2、LVQ，学习向量量化前提
intelligence1994·2022-11-13 10:42

【周志华机器学习】九、聚类

文章目录参考资料1.基本概念1.1距离度量1.2性能度量1.2.1外部指标1.2.2内部指标2.原型聚类2.1K-Means1.k值的选择2.K-Means优缺点及改进2.2学习向量量化（LVQ）2.3
CHH3213·2022-11-08 13:18

机器学习周志华笔记--聚类

2）学习向量量化
儒雅的晴天·2022-11-08 13:16

机器学习（一）——聚类

文章目录1.聚类任务2.性能度量2.1外部指标2.2内部指标3.距离计算3.1有序属性3.2无序属性3.3混合属性4.原型聚类4.1k-means4.2学习向量量化（LVQ）4.3密度聚类（DBSCAN
冠long馨·2022-11-08 13:41

超越所有MIM模型的BEiT v2来了！微软使用矢量量化视觉Tokenizers的掩码图像建模！

具体来说，作者引入向量量化知识蒸馏来训练tokenizer，它将连续的语义空间离散化为紧凑
·2022-08-29 10:55

【进阶版】 机器学习之聚类算法原理详解+案例解说（14）

机器学习配套资源推送进阶版机器学习文章更新~点击下方下载高清版学习知识图册聚类算法距离度量性能度量外部指标内部指标原型聚类K-Means学习向量量化（LVQ）高斯混合聚类密度聚类层次聚类KNN与K-means
王小王-123·2022-08-25 07:01

学习笔记第六篇之聚类算法（学习向量量化）

今天记录一下之前做的用机器学习聚类算法中的学习向量量化方法做的实例，也是以此前的城市GDP数据为例。
zhangye_2017·2022-08-21 07:53

机器学习之学习向量量化(LVQ)

学习向量量化简介：学习向量量化是一种聚类算法，我自己感觉这应该是一种监督学习算法吧，这种算法属于原型聚类，找到初始原型来刻画聚类结构，与一般聚类算法不同的是，(LVQ)这种算法数据样本带有监督信息标记算法思想
Glory_g·2022-08-21 07:53

原型聚类（二）学习向量量化（LVQ）和python实现

学习向量量化(LearningVectorQuantization,LVQ)和k-means类似，也属于原型聚类的一种算法，不同的是，LVQ处理的是有标签的样本集，学习过程利用样本的标签进行辅助聚类，个人感觉这个算法更像是一个分类算法
无聊的六婆·2022-08-21 07:52

几种主要的原型聚类----k均值(k-means)、学习向量量化(LVQ)、高斯混合聚类(Mixture-of-Gaussian)

引入原型聚类也称为基于原型（样本空间中具有代表性的点）的聚类，通常算法先对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解，采用不同的原型表示、不同的求解方式，将产生不同的算法。K均值（K-means）算法针对聚类所得簇划分最小化平方误差E（具体公式见P202），式子在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇均值向量的紧密程度，E越小则簇内样本相似度越高。k均值类算法仅在凸形簇（类似于椭圆形）结构上效果较好。由于
刘星星儿·2022-08-21 07:49

机器学习：原型聚类-学习向量量化LVQ算法浅析（附代码实现）

学习向量量化算法（以下简称LVQ）和k均值算法（k-means）都属于原型聚类的典型算法，它跟k均值算法最大的不同是，LVQ的样本带有类别标记，利用这些标记辅助聚类，属于监督学习范畴。
supercolar·2022-08-21 07:47

学习向量量化（LVQ）

学习向量量化（LVQ）是一种无模型的数据点聚类方法。可以用来执行分类任务。（他很难搞清楚反应变量y和预测器x之间存在什么样的联系。因而在许多现实的场景中，它是作为一种黑箱方法来加以应用的。）
weixin_36823685·2022-08-21 07:47

编程实现之学习向量量化(LVQ)

与k均值算法类似，LVQ试图找到一组原型向量来刻画聚类结构，但是LVQ假设数据样本带有类别标记，学习过程利用样本的这些监督信息来辅助聚类。因此我的理解是LVQ是基于监督的聚类。根据周志华老师给出的算法步骤，我用Python编程实现了这一过程。具体代码如下：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportrandom#
wave2587·2022-08-21 07:47

【聚类2】原型聚类

文章目录1.原型聚类1.1k均值算法（K-Means）1.1.1最小化平方误差1.1.2k均值算法伪代码1.2学习向量量化1.2.2学习向量量化算法伪代码1.2.4如何更新原型向量（原型向量更新原则）1.3
NoBug ㅤ·2022-08-21 07:13

机器学习 学习向量量化(Learning Vector Quantization，LVQ)

学习向量量化与K均值算法类似，但是K均值算法是在原数据没有类别标记的情况下，是一种无监督算法，而学习向量量化算法是在数据集类别标签的这些监督信息来辅助聚类。
猫猫虫(——)·2022-08-21 07:11

[ML]聚类之学习向量量化LVQ

LVQ，LearningVectorQuantization，学习向量量化LVQ需要数据样本带有类别标记，学习过程中需要利用这些监督信息来辅助聚类。
小蓝人·2022-08-21 07:08

（笔记）学习向量量化

学习向量量化算法LVQ是一类用于模式分类的有监督学习算法，是一种结构简单、功能强大的有监督式神经网络聚类算法。
我心如凪·2022-08-21 07:37

机器学习-聚类(学习向量量化算法)

一，介绍算法主要步骤包括：初始化原型向量；迭代优化，更新原型向量。流程如下：具体来说，主要是：1、对原型向量初始化，可以选择满足yj=tj,j∈{1,2,…,m}yj=tj,j∈{1,2,…,m}条件的某个样本xj=(xj1,xj2,…,xjn)xj=(xj1,xj2,…,xjn)作为qjqj的初始值；2、从数据集DD中任意选择一个样本xjxj，找到与此样本距离最近的原型向量，假设为qiqi；3、
lyn5284767·2022-08-21 07:06
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