密度聚类中心点

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同
路野yue·2025-02-21 15:32

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。
数据媛·2025-02-21 14:53

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集

【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF
布鲁惠比寿·2025-02-20 23:04

猎板 PCB：HDI 技术精要解读

HDI技术凭借增加盲埋孔的方式，达成了高密度布局，在高端服务器、智能手机、多功能POS机以及安防摄像机等诸多领域均有广泛应用。
lboyj·2025-02-20 21:48

SMT贴片治具关键设计要素与制造工艺探析

内容概要随着电子产品向微型化、高集成化方向加速发展，SMT贴片治具作为高密度PCB组装的核心工艺装备，其设计与制造质量直接影响贴装精度与生产效率。
安德胜SMT贴片·2025-02-20 20:13

AI服务器散热黑科技：让芯片“冷静”提速

随着人工智能技术的不断发展，对AI服务器的计算能力要求越来越高，这使得服务器的功率密度急剧增加。以GPT-4的训练为例，它需要大量的GPU
小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

腿足机器人之五- 粒子滤波

直方图为每个区域分配一个单独的累积概率；可以将其视为对连续密度函数的逐段常数近似。第二种技术通过有限多个样本来表示后验概率。由此产生的滤波器被称为粒子滤波器，在某些机器人问题中获
shichaog·2025-02-20 04:26

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

简介简介：一般来说，生成器相比判别器要完成的任务更加困难，前者需要完成数据概率密度的拟合，而后者只需要判别真伪，影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

【nvidia】NCCL禁用P2P后果权衡

计算bound场景：模型参数量较小（如参数量未超出单卡显存容量，使用纯数据并行）或计算密度极高（如大batchsize下的矩阵运算）时，A100的计算能力（FP16/FP32算力）可能被充分利用，此时训练是计算
x66ccff·2025-02-19 18:28

请解释设备像素、CSS 像素、设备独立像素、DPR、PPI 之间的区别 ？

特点：不同设备物理像素密度不同，高密度屏幕（如Retina）单位面积像素更多。2.CSS像素（CSSPixel）定义：前端开发中使用的逻辑像素单位，如width:300px。
程序员黄同学·2025-02-19 05:42

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。
小村学长毕业设计·2025-02-18 20:18

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。
胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

宁德时代（CATL）电池规格

1.宁德时代电池的主要规格1.1三元锂电池（NCM/NCA）三元锂电池采用镍钴锰（NCM）或镍钴铝（NCA）为正极材料，具有较高的能量密度和较长的续航能力，适用于对续航要求较高的电动汽车。能量
JNI_42020487·2025-02-18 15:46

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域，是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中，支持向量机（Suppor
紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

书籍-《概率论I：随机变量与分布》

在处理这一主题的各种方法中，选择了基于测度理论的最现代方法：尽管这种方法需要更高的数学抽象和精密度，但对于更高级话题如
·2025-02-18 04:12

电路笔记（三极管器件): MOSFET&IGBT

较低的导通压降和导通损耗，功率密度高。适用于低至中功率应用，例如电源开关、调制器、放大器等。实际
FakeOccupational·2025-02-17 21:25

电源芯片商助攻 48V数据中心配电新架构势起

OCP)并力推48V配电架构，期大幅降低资料中心电力损失、占用空间及冷却设备成本；而包括意法半导体(ST)、美信(Maxim)及Vicor等晶片商也随即发布支援此架构的电源晶片，以协助打造更节能和更高功率密度的伺服器设备
weixin_33857230·2025-02-17 17:58

【论文精读】MotionLM

【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩
EEPI·2025-02-17 12:37

机器学习：k均值

在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。
golemon.·2025-02-17 08:38

【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类

K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲
Carl_奕然·2025-02-16 22:49

10.3字符串manacher算法

利用回文的对称性避免重复计算奇偶统一处理：通过插入特殊字符将奇偶长度回文统一处理动态维护边界：记录当前已知最右回文边界及其对应的中心二、关键数据结构vectorradius;//存储每个位置的回文半径intcenter=0;//当前中心点
赵鑫亿·2025-02-16 19:56

yolov8(8.2.10)+deepsort（demo）

保持同一个人在多帧画面的id一就可以完整代码：importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromcollectionsimportdefaultdict#框的中心点的历史轨
fengsongdehappy·2025-02-16 10:19

边界扫描测试（Boundary Scan Test）优缺点

高覆盖率可覆盖传统测试难以触及的节点（如高密度BGA封装引脚）。无需物理探针通过JTAG接口即可访问内部节点，无需外部测试设备。自动化程度高支持
JTAG测试白头翁·2025-02-16 03:23

如何使用缺陷管理报告提升软件质量？

缺陷密度是一个重要的指标，它表示
·2025-02-16 02:06

k均值聚类python实现

K均值聚类（K-MeansClustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据分成K个簇。
小尤笔记·2025-02-15 23:29

【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses

基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说，这些防御方法首先在
开心星人·2025-02-14 19:10

联核CDD20堆高型无人AGV叉车产品介绍/参数/优势/应用场景

它能够有效解决工厂环境中长距离、高密度存储以及灵活搬运等复杂物流挑战，特别适用于单面托盘、川字托盘及其类似形态物料的智能化搬运作业。
m0_66581510·2025-02-14 18:36

紫外纳秒风冷激光器市场：增长潜力与技术创新并驱的深度剖析

一、市场增长趋势：科技浪潮中的璀璨新星紫外纳秒风冷激光器，以其高能量密度、短脉冲宽度和优异的冷却性能，在材料加工
QYR_11·2025-02-14 15:19

我国化学信息学研究的地位与近期研究进展

此外，密度泛函理
xoaxo·2025-02-14 10:07

PS-UI设计规范

UI的载体：手机（Android/IOS），平板，笔记本DPI：androdi所特有的密度单位，表示每英寸所拥有的点数量，点数密度，密度越高，显示器显示的画面就越真实，越清晰PPI：ios所特有的像素密度单位
jimoluoluo1989·2025-02-14 08:56

机器学习算法工程师笔试选择题（1）

A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案：D（K-均值聚
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

《Stable Diffusion绘画完全指南：从入门到精通的Prompt设计艺术》 第三章

主体描述":"精确物种/型号/品牌（如：Mercedes-AMGGTBlackSeries2025款）","材质系统":[ "PBR材质规范（金属度/粗糙度/法线贴图）", "表面瑕疵（划痕0.2级，灰尘密度
Allen-Steven·2025-02-13 21:52

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。
飞火流星02027·2025-02-11 07:18

KMeans聚类实战2

目录NBA球员聚类--未知k值的情况NBA球员聚类–未知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassnsfromsklearnimportpreprocess
浊酒南街·2025-02-10 22:04

KMeans聚类实战1

目录iris聚类--已知k值的情况iris聚类–已知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassns
浊酒南街·2025-02-10 22:34

NeRF与3D Gaussian的异同对比

1.核心区别特性NeRF3DGaussianSplatting表示方式隐式表示：通过神经网络（MLP）学习场景的辐射场（颜色和密度）。显式表示：用3D高斯分布显式建模场景中的点云或粒子。优化目
zllz0907·2025-02-10 18:41

机架式服务器是指什么？

机架式服务器整体采用了紧凑的构造，让多台服务器可以堆叠在一起，能够充分利用空间使用率，提供啦高密度的计算和存储资源，机架式服务器通常会配备强大的处理器、大容量的存储器和高效的网络连接，以此来满足各个计算和数
wanhengidc·2025-02-10 09:59

绿色数据中心技术如何创新实践？

以下是一些绿色数据中心技术创新实践的例子：1、高效能服务器和虚拟化技术：使用更高效的硬件设备，如高密度服务器和低功耗处理器。实施虚拟化技术，通过减少物理服务器的数量来降低能耗。2、智能冷却系统：利用自
田鑫科技·2025-02-10 00:01

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术，目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法，在图像压缩中被广泛应用。
鱼弦·2025-02-09 16:08

ggalign：热图等复杂组合图及图形数据对齐的 ggplot2 扩展

无论是自包含排序图形的对齐，还是在多个图形中应用一致的分组和排序（如k-means聚类），ggalign都可以帮助简化这一过程。
万木春❀·2025-02-09 13:43

深度学习的算法在人群计数（数人头）

泛化能力强：通过大量数据训练，模型能够适应不同的场景和人群密度。代表算法：MCNN（Mult
人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

沸点 | 嬴图Powerhouse全面发布：从用户视角看嬴图实时图数据库的成长与价值

嬴图Powerhouse，直译过来就是能量站、动力站，它是嬴图自2019年发布高密度并行图计算引擎以来的一个里程碑，包括对整个产品架构的一个彻底革新，为大量复杂数据进行计算、分析和存储提供了快速和强大的动力支持
XAI嬴图·2025-02-09 03:28

VMD插件—DensityCalculator：计算模拟轨迹的粒子密度分布图

密度分布的可视化通常是结构表征中最重要的属性之一。
咸鱼啦啦·2025-02-08 18:26

锂电池剩余寿命预测 | 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的锂电池剩余寿命预测研究一、引言1.1、研究背景与意义随着科技的迅速发展，锂电池因其高能量密度、长循环寿命等优点，已广泛应用于移动设备、电动汽车等领域。
默默科研仔·2025-02-08 15:36

双深位重型货架的特点

双深位重型货架作为一种高密度存储设备，近年来在物流、制造业和零售行业中得到了广泛应用。然而，任何设备都有其特点和局限性，只有充分了解这些，才能更好地发挥其作用。
·2025-02-08 14:42

高效 DEM 拼接

第二步：选择合适的插值算法根据数据分布、密度和应用需求选择最优插值方法：反邻距加权（IDW）：适用于均匀分布的数据，计算速
我喜欢就喜欢·2025-02-08 09:15

deepseek 科学评估：定制硅基男友的技术实现方案

**物理特征**-**身高**：187.3cm（黄金分割比例）-**体重**：98.6kg（钛合金骨架密度优化）-**腹肌结构**：$$\text{腹肌数}=8\quad\text{硬度}=9.2\,\
太翌修仙笔录·2025-02-08 09:42

为了实现对不同说话人的处理，可以加入一些专门的层和技术，来区分和识别说话人的特征。

实现方式：说话人分离可以通过加入深度聚类（DeepClustering）或端到端分离网络（如DPRNN）实现，这些方法擅长分离出多个声源。适用层：说话人分离层
苏西月·2025-02-07 23:12

数据结构 1-1 顺序表

存储密度高，每个结点只存储数据元素。缺点：插入和删除操作需要移动大量元素。线性表变化较大时，难以确定存储空间的容量。存储分配需要一整段连续的
噗噗bug·2025-02-07 23:12

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类
荷泽泽·2025-02-07 06:18
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