密度聚类算法

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

Open3D 点云DBSCAN聚类算法

点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法

MelaCandy·2025-03-24 09:43

“统计视角看世界”专栏阅读引导

根据文章主题和逻辑关系，我为您设计以下阅读引导方案：1.六西格玛基础2.帕累托图3.直方图4.散点图基础5.散点图高阶6.多变量可视化7.密度图进阶8.回归分析配套文字说明：入门基石（必读）《1.六西格玛遇上

赛卡·2025-03-24 09:40

量子化学仿真软件：Quantum Espresso_（7）.ph.x模块使用

ph.x模块基于密度泛函微扰理论（DensityFunctionalPerturbationTheory,DFPT）进行计算，能够高效地处理周期性固体系

kkchenjj·2025-03-24 08:34

量子化学仿真软件：Quantum Espresso_（8）.dos.x模块使用

dos.x模块使用在量子化学仿真软件中，dos.x模块用于计算和分析能态密度（DensityofStates,DOS）。

kkchenjj·2025-03-24 07:21

matlab近似计算联合密度分布

在Matlab中，当A和B是两个序列数据时，可以通过以下步骤来近似求出A大于B的概率分布：数据准备：确保序列A和B具有相同的长度。如果长度不同，需要进行相应的处理（例如截取或插值）。计算A大于B的逻辑数组：使用关系运算符>来创建一个逻辑数组，其中每个元素表示A中对应位置的元素是否大于B中对应位置的元素。统计不同情况下的概率：可以将数据划分成若干个区间（例如使用histcounts函数），然后计算每

小蜗笔记·2025-03-23 22:28

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable

2201_75491841·2025-03-23 18:30

A800核心加速技术深度剖析

其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构，解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

H800能效架构实战解析

内容概要H800能效架构以异构计算资源调度与动态功耗控制为核心，通过系统级协同设计实现算力密度与能耗优化的双重目标。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

CPO光电共封装关键技术与Top玩家代表作

它旨在解决传统可插拔光模块在高密度、高带宽场景下的功耗、散热和信号完整性问题。CPO通过缩短电信号的传输距离，减少信号衰减和功耗，同时提高系统的整体性能和能效。

CoderIsArt·2025-03-21 12:17

算力技术演进与多场景融合路径

当前技术图谱中，芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升，如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时，模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

H800核心性能优化技术

其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强，以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。

智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

固态电池行业深度研究报告：技术变革与市场展望

研究背景与目的1.2研究方法与数据来源二、固态电池概述2.1定义与分类2.1.1定义2.1.2分类2.2工作原理2.3发展历程三、固态电池技术优势与挑战3.1技术优势3.1.1高安全性3.1.2高能量密度

萧十一郎@·2025-03-20 20:00

数学中的“矩”

如果这些点代表“概率密度”，那么：零阶矩表示这些点的总概率（也就是1）；一阶矩表示期望；二阶（中心）矩表示方差；三阶（中心）矩表示偏斜度；四阶（中心）矩表示峰度；这个数学上的概念和物理上的“

heraldww·2025-03-20 19:21

泛目录程序：2025快云站群程序的SEO优化功能

快云站群程序的SEO优化功能围绕搜索引擎算法设计，具体包含以下核心模块：1.关键词智能布局密度检测与优化：自动分析内容关键词密度，建议合理区间（2%-8%），避免堆砌或遗漏；多词策略支持：可针对单篇内容设置主关键词

云惠科技·2025-03-20 16:33

大数据和人工智能概念全面解析

根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

就犯得上方法·2025-03-20 05:56

2025年毕设ssm校园二手交易平台论文+源码

系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于校园二手交易平台的研究，现有成果多集中于社会综合型平台（如闲鱼、转转）的商业模式分析，或理论层面的共享经济模型探讨，而针对高校场景特殊性（如用户密度高、交易标的额小

锦程学长--毕设程序·2025-03-20 01:54

HT4054V抗干扰设计：提升EMC兼容性的技巧

在便携式电子设备快速迭代的今天，锂离子电池因其高能量密度、长循环寿命等优势成为主流电源方案。然而，电池充电芯片的稳定性直接决定了终端产品的可靠性和用户体验。

华芯邦·2025-03-19 15:06

算力未来演进与多场景创新

在应用场景维度，工业互联网通过实时数据分析优化产线效率，智能安防依托视频流结构化处理增强预警能力，元宇宙则依赖高密度渲染与低延迟传输构建沉浸式

智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》

基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献ID:93150688324967700自律的电气人基于机器学习的负荷曲线聚类是一种基于数据分析和模式识别的技术，它可以帮助我们对系统的负荷变化进行分类和理解。在负荷曲线聚类的研究中，K-means

TWHiwhjig·2025-03-19 00:52

数据挖掘导论——第七章：聚类

聚类的要素，包括数据，差异性/相似性测量方式，聚类算法（标准化执行程序或流程）理解相似性和差异性的度量（p40）。Jaccard和余弦相似性度量。

Wis4e·2025-03-18 09:59

【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断

对于连续型随机变量，使用概率密度函数来描述。举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子

人类发明了工具·2025-03-18 07:35

锂电池剩余寿命预测 | 基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码一、引言1.1、研究背景和意义锂电池因其高能量密度和长循环寿命，在移动设备、电动汽车和储能系统等领域得到广泛应用。

默默科研仔·2025-03-18 05:58

python绘制密度散点图

头大，外行人做个图咋这么难，趋势线还没有研究出来怎么加上去，哎importmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportgaussian_kdefrommpl_toolkits.axes_grid1importmake_axes_locatableimportnumpyasnpimportpandasaspdfromdbfreadimportDBFdata=

龟速前进·2025-03-17 18:57

定积分及其在概率论与统计学中的应用

概率论中的概率密度函数、累积分布函数等核心概念都需要借助定积分来定义和计算。统计学中的置信区间估计、

AI天才研究院·2025-03-17 17:47

托盘四向车与子母车对比

以下从多个维度进行对比分析：1.存储托盘数量四向穿梭车：四向穿梭车可在货架平面内任意方向行驶（前后、左右、换轨），无需额外转弯空间，货架布局更紧凑，存储密度更高。

骞途·2025-03-17 11:37

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

分辨率、帧率和码率三者之间的关系

图像中的像素密度越高，图像的分辨率越高。目前视频方面使用最多的分辨率是1080P。1080P的像素总数为1920x1080=2,073,

0 error ~ 0 warning·2025-03-17 00:37

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

sql获取某列出现频次最多的值_业务硬核SQL集锦

适用对象：工作中能接触到sql查询平台的业务同学(例如有数据查询权限的产品与运营同学)适用场景：查询hive&mysql上的数据文档优势：比起各类从零起步的教程教材，理解门槛低，有效信息密度大，可以覆盖高频业务场景

金渡江·2025-03-16 07:05

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

摘要研究背景：传统电磁储能技术受限于较低的能量密度（约1-5Wh/kg）和充放电速度。热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换，其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。

热爱电气·2025-03-15 23:07

通用开关与矩阵开关卡及多路复用开关的对比

当用于创建更大的标准开关结构时，这种方法的缺点就是成本相对较高，或者性能较低，主要是因为连接器较高的引脚使用率，加上需要将继电器与连接器都要连接在一起，从而也导致密度很低。

北京阿尔泰科技厂家·2025-03-15 09:43

手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)

1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域，聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法，它将相似的对象分到同一个组，而不同的对象则被分到不同的组。

木有鱼丸223·2025-03-14 16:52

自然语言处理：文本聚类

而实现文本聚类的方法有很多，其中k均值聚类算法、

老赵爱学习·2025-03-14 03:14

万人在单一世界互动问答集(1)---不使?用分片（sharding)?延迟（latency）和吞吐量（throughput）?

答：我们开发的技术将瓶颈从空间密集型转移到逻辑密集型，传统根据地理区域（空间密度）来切割游戏世界的Shar

微网兔子·2025-03-13 18:44

人类社会科技发展的要义

大囚长·2025-03-13 14:17

基于 Simulink 的超级储能参与电网一次调频仿真研究

超级储能凭借其高功率密度、快速充放电等特性，在电网一次调频中展现出巨大的应用潜力。利用Simulink进行仿真研究，能够深入分析超级储能参与一次调频的性能，为其实际应用提供理论支撑。

max500600·2025-03-13 01:36

FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING 阅读笔记

论文的目的是给定一个目标分布，有目标分布的一定量的样本，但是不知道目标分布的概率密度函数，学习一个模型能生成服从目标分布的新样本。

冰冰冰泠泠泠·2025-03-13 01:35

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类，并使用轮廓系数（SilhouetteScore）来评估聚类结果的质量。

巷955·2025-03-12 21:38

人工智能机器学习算法分类全解析

SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法

power-辰南·2025-03-12 07:08

绿色算力网络构建与智能调度实践

下表示例展示了典型算力节点的关键参数对比：节点类型计算密度(TFLOPS/m²)功耗比(TOPS/W)延迟控制(ms)量子计算集

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

A800算力部署实战策略

本书以A800芯片的并行计算特性为切入点，深入探讨算力密度与能效比之间的动态平衡机制，覆盖硬件拓扑优化、分布式任务调度、跨架构编译优化等核心环节。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

H800实战应用深度解析endofsentence

通过模块化异构计算架构，H800实现了计算密度与能效比的突破性提升。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

三维声学各向异性材料设计：具体步骤与示例

三维声学各向异性材料设计：具体步骤与示例1.理论建模：三维微结构与等效参数映射(1)各向异性密度张量推导假设材料由椭球体散射体周期性嵌入基体材料构成，其等效密度张量可通过三维均匀化理论计算：未旋转椭球的局部密度张量

斡旋小羊·2025-03-11 18:42

【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT

这些应用对器件的性能要求极高，包括高功率密度、高效率和低供电电压。文章指出，与耗尽模式（D-mode）相比

北行黄金橘·2025-03-11 08:29

PTA天梯赛-L2-4 秀恩爱分得快

互联网上每天都有大量人发布大量照片，我们通过分析这些照片，可以分析人与人之间的亲密度。如果一张照片上出现了K个人，这些人两两间的亲密度就被定义为1/K。

乔梦圆的博客·2025-03-10 14:42

k-Shape：高效准确的聚类方法

常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程，它创建同质和良好分离的集群。

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

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