机器学习深度学习数据挖掘聚类

计算机毕业设计 基于HTML5+CSS3的在线英语阅读分级平台的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。
IT学长编程·2023-12-31 16:11

Coursera上10个值得去学习的机器学习课程（有字幕）

本课程为你提供有关机器学习、数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍。本课程详细讨论了机器学习所需的所有数学知识。本课程使用开源编程语言Octave。Octave提供了一种理解机器学习基础
加百力·2023-12-31 15:24

Matlab：K-means算法

K-means算法是一种常见的聚类算法，它将一组数据划分为K个不同的簇，以最小化每个簇内部数据点与簇中心之间的平方距离的总和为目标实现聚类。
不吃橘子的橘猫·2023-12-31 15:14

【2023最新】Scrapy框架教程一-Scrapy的创建与启动及Scrapy基础命令

它可以被使用用途广泛，从数据挖掘到监控和自动化测试。scrapy官网学习网址：https://docs.scrapy.org/e
大聪明_花·2023-12-31 14:32

机器学习之聚类算法Kmeans

K-means算法（无监督算法，聚类算法）1、基本概念聚类算法：是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。
zhw864680355·2023-12-31 12:03

讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。
是空空呀·2023-12-31 12:33

人工智能_机器学习080_KMeans聚类算法原理和流程_KMeans损失函数_随机聚类中心_对异常值_初始值敏感---人工智能工作笔记0120

然后我们来看一下KMeans聚类算法的原理可以看到,聚类的过程是,首先1.将N个样本数据,映射到K个簇中,这个K就是我们指定的划分成几类,比如3对吧,那么指定了K个类别以后,然后我们再去随机指定K个,簇中心然后再去计算
脑瓜凉·2023-12-31 12:30

【12月比赛合集】22场可报名的数据挖掘大奖赛，任君挑选！

CompHub[1]实时聚合多平台的数据类(Kaggle、天池…)和OJ类(Leetcode、牛客…）比赛。本账号会推送最新的比赛消息，欢迎关注！以下信息仅供参考，以比赛官网为准目录Kaggle（5场比赛）阿里天池（3场比赛）ZINDI（2场比赛）和鲸(Heywhale)（1场比赛）BaiduAIStudio（3场比赛）DataCastle（3场比赛）华为云（1场比赛）AIcrowd（2场比赛）C
CompHub·2023-12-31 10:30

软件设计师——软件工程（三）

软件工程的文章，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是听风与他☁️博客首页：CSDN主页听风与他每日一句：狠狠沉淀，顶峰相见目录前言11.在敏捷过程的方法中（）认为12.该模块的内聚类型为
听风与他·2023-12-31 09:20

九-1.聚类分析

聚类通常作为其他数据挖掘或建模的前奏一.特征认知1.有监督无监督分类:有监督学习（有标签学习）数据特征聚类:无监督学习（没有标签）数据特征2.聚类概念聚类是把各不相同的个体分割为有更多相似性子集合的工作
唐-import-某人·2023-12-31 08:46

spotify音乐下载_使用Python和R对音乐进行聚类以在Spotify上创建播放列表。

spotify音乐下载SpotifyisoneofthemostfamousMusicPlatformstodiscovernewmusic.Thecompanyusesalotofdifferentalgorithmstorecommendtheusernewmusicbasedontheirmusicpreferencesandmostoftheserecommendationsareloca
weixin_26752765·2023-12-31 06:38

2019-12-29

K-Means聚类算法1、原理第一步：选K个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。
xias147·2023-12-31 06:07

SEER数据库系列|SEER数据挖掘文章有哪些研究模式

SEER数据的大规模数据优势是无可比拟的。大规模的病例数还可以减轻病理学诊断的少数或随机错误分类的影响。SEER依靠实验室的质量规范来最大程度地减少此类错误肿瘤发病率的研究SEER能发现一些无法通过简单的估计病例数和频数分布得出的结论。率（rates）告诉我们的是某个地区个体的发病率。而百分比（Percentages）只是告诉我们特定时间点上特定癌症的数量占所有癌症的比例。即使在从人群中收集每种癌
医科研·2023-12-31 06:48

竞赛保研 基于大数据的股票量化分析与股价预测系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理QTChartsarma模型预测K-means聚类算法算法实现关键问题说明4部分核心代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的股票量化分析与股价预测系统该项目较为新颖
iuerfee·2023-12-31 06:07

大数据应用发展史：从搜索引擎时代到机器学习时代

文章目录搜索引擎时代数据仓库时代数据挖掘时代机器学习时代小结大数据技术的使用经历了一个发展过程从最开始的Google在搜索引擎中开始使用大数据技术，到现在无处不在的各种人工智能应用，伴随着大数据技术的发展
善守的大龙猫·2023-12-31 05:11

我体验了《怪物猎人：崛起》五月新版本后，发现新主线boss蛮有趣

值得一提的是：博士在四月末和大家分享了文章《在的后续游戏更新中，这五只魔物可能会出现》，其中玩家们通过数据挖掘的方式“预测”的新怪物已经全部应验！
爱游戏的萌博士·2023-12-31 01:28

CDA level1 学习笔记（已通过考试）

数据挖掘：是一个跨学科的计算机科学分支，它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在
Sunshinetongtong856·2023-12-31 00:15

你为什么需要考研

比如，数据挖掘的知识，研究生懂很多，本科生基
Lio5n·2023-12-30 21:09

基于数据挖掘的会务管理系统-计算机毕业设计源码84883

摘要随着计算机技术的发展，特别是计算机网络技术与数据库技术的发展，使用人们的生活与工作方式发生了很大的改观。本课题研究的会务管理系统，主要功能模块包括用户管理，会议信息，会议签到，请假管理，评分记录，听会感受，意见箱等，采取面对对象的开发模式进行软件的开发和硬体的架设，能很好的满足实际使用的需求，完善了对应的软体架设以及程序编码的工作，采取MySQL作为后台数据的主要存储单元，采用SpringBo
vx_bysj1330·2023-12-30 20:22

学计算机必参加的含金量赛事！但凡参加一个面试都要简单一倍

文章目录一、ACM国际大学生程序设计竞赛二、GPLT团队程序设计天梯赛三、蓝桥杯四、百度之星五、中国大学生计算机设计大赛六、数据挖掘及AI比赛七、结语一、ACM国际大学生程序设计竞赛ACM是美国计算机协会的简称
程序员刘皇叔·2023-12-30 20:48

Python数据挖掘与机器学习实践技术应用

近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法
思考的小猴子·2023-12-30 19:34

【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法：基于距离的点云聚类（单木分割）附Python代码

1K-Means算法介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。
RS迷途小书童·2023-12-30 19:03

人工智能_机器学习076_Kmeans聚类算法_体验_亚洲国家队自动划分类别---人工智能工作笔记0116

我们开始来看聚类算法可以看到,聚类算法,其实就是发现事物之间的,潜在的关联,把有关联的数据分为一类我们先启动jupyternotebook,然后我们看到这里我们需要两个测试文件AsiaFootball.txt
脑瓜凉·2023-12-30 18:04

熵值法确定权重，主成分分析，聚类分析

选自《战略性新兴产业集群梯度差异与协同发展——基于江苏的数据分析》采用主成分分析法对江苏省战略新兴产业集群发展竞争力进行综合评价。（1）数据的标准化Zij=（x－u）/σZij为标准化后的变量值;x为实际变量值;μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。（2）计算第j项指标下第i产业指标值比重pij:（3）计算第j项指标的熵值：（4）计算第j项指标的差异系数：（5）计算评价指标权重。利用熵
Joy19·2023-12-30 17:24

完成一个预测建模项目一般需要多长时间？

为了回答这个问题，我们先来了解一下建模的流程，通常一个完整的数据挖掘项目包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。
小黄鸭呀·2023-12-30 15:48

人工智能_机器学习083_聚类评价指标_调整兰德系数_算法公式原理解析_手写代码使用兰德系数对聚类结果评分---人工智能工作笔记0123

然后我们再来看一下另一个评价聚类指标的系数,可以看到兰德系数上面RI=a+b/C2...首先要知道这里的C,就是实际的类别,就是我们在业务上知道的类别数,然后K表示聚类以后的结果当然当C==K一样的时候
脑瓜凉·2023-12-30 13:54

【华为OD】人工智能面试题目

描述一下你使用过的聚类算法，以及它的应用场景。解释一下支持向量机的基本原理。
道亦无名·2023-12-30 10:13

数据分析流程

数据分析的流程可以分为以下几个步骤：问题定义--数据挖掘--数据准备--模型化--数据认证--实施跟踪模型部分：探索--建立--评估--调优--应用理解业务问题：首先明确数据分析的目标和业务问题，确定需要解决的具体问题
Oo_Amy_oO·2023-12-30 09:12

2023 年中国高校大数据挑战赛赛题B DNA 存储中的序列聚类与比对-解析与参考代码

题目背景：目前往往需要对测序后的序列进行聚类与比对。其中聚类指的是将测序序列聚类以判断原始序列有多少条，聚类后相同类的序列定义为一个簇。
lichensun·2023-12-30 09:06

读书笔记--构建数据湖仓阅读有感

我们知道数据因业务运行而产生，后续数据收集汇总后，数据需要用来分析和使用，进而形成分析服务，用于支持企业的战略决策和价值挖掘，用于商业战略决策，而分析数据需要不同类型数据的融合关联，以及提供数据挖掘的分析基础设施环境
一马平川的大草原·2023-12-30 07:38

【数据挖掘】模型融合

模型融合是指将多个不同的机器学习模型组合起来，通过综合多个模型的预测结果来得到更准确的预测结果。模型融合可以提高模型的鲁棒性，减小模型的方差，提高模型的泛化能力。常见的模型融合方法包括平均法、投票法和堆叠法。平均法(Averaging)：将多个模型的预测结果进行平均，可以是简单的算术平均或加权平均。平均法适用于模型预测结果的方差较小的情况。投票法(Voting)：根据多个模型的预测结果，统计出现频
Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:28

利用clusterProfiler进行富集分析

前言:微博参与话题#给你四年时间你也学不会生信#主要参考：GEO数据挖掘小尝试：（三）利用clusterProfiler进行富集分析Y叔开发的R包clusterProfiler的确是最好用的，没有之一,
谢俊飞·2023-12-30 07:33

人工智能_机器学习084_使用聚类算法_提取图片主要颜色_对图片进行聚类提取特征_对图片进行压缩---人工智能工作笔记0124

然后我们再来看之前我们说聚类是可以进行数据压缩的对吧,现在我们用聚类KMeans进行对图片主要特征颜色提取,来压缩图片首先看一下我们准备的一张图片首先导包,显示一下图片importnumpyasnp导入数学计算包
脑瓜凉·2023-12-30 06:55

机器学习之K-means聚类

概念K-means是一种常用的机器学习算法，用于聚类分析。聚类是一种无监督学习方法，它试图将数据集中的样本划分为具有相似特征的组（簇）。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:34

K-means 聚类算法分析

对于K-means算法，首先需要初始化k个聚类中心,然后通过计算每一个对象到每一个聚类中心的欧式距离，如下式所示：这里的表示第i个对象，表示第j个聚类中心，表
夏天是冰红茶·2023-12-30 04:42

数据分析概述

从本质上看，要理解数据分析应从三个方面去把握：一是目标，数据分析的关键在于设立目标，专业上叫作“有针对性”，其实就是对业务需求的把握；二是方法，数据分析的方法包括描述性分析、统计分析、数据挖掘和大数据分析四种
大帅_1061·2023-12-30 02:30

优惠券app哪个好?好用的优惠券app大全-手机优惠券

创始人员基于在这个行业里多年的经验和认识，基于第三方电商平台海量数据挖掘与分析，“高
一起高省·2023-12-30 00:14

单细胞转录组数据分析课件||7. Clustering of scRNA-seq data

所以这节课很重要：数据聚类。
周运来就是我·2023-12-29 23:49

An Overview:Maritime Spatial-Temporal Trajectory Mining 论文阅读笔记

1引言在轨迹数据挖掘研究中，大多数研究都是集中在城市轨迹上，这些研究有更多的数据来源，如交通监控系统，手机和GPS等。然而，随着海上目标数量的增加，海洋空间-时空轨迹挖掘逐渐变的重要起来。
m0_59167578·2023-12-29 22:26

数据挖掘、机器学习、自然语言处理Python工具包(持续更新)

数据挖掘、机器学习、自然语言处理Python工具包(持续更新)科学计算Python包NumpyNumpy中文学习文档Numpy官方文档Numpy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算
fpzRobert·2023-12-29 14:10

用Python和Scrapy来构建强大的网络爬虫

网络爬虫可以用于各种目的，如数据挖掘、搜索引擎优化等。它可以
小文没烦恼·2023-12-29 13:22

【完整思路】2023 年中国高校大数据挑战赛 赛题 B DNA 存储中的序列聚类与比对

2023年中国高校大数据挑战赛赛题BDNA存储中的序列聚类与比对任务1.错误率和拷贝数分析：分析“train_reads.txt”和“train_reference.txt”数据集中的错误率（插入、删除
千千小屋grow·2023-12-29 09:38

2023 年中国高校大数据挑战赛 赛题 B DNA 存储中的序列聚类与比对

近年来，随着新互联网设备的大量涌入和对其服务需求的指数级增长，越来越多的数据信息被产生与收集。预计到2021年，数据中心内部的IP流量将达到ZB，数据中心之间的流量将达到2.8ZB。如何储存与运输如此庞大的数据已经成为了难题。DNA存储技术是一项着眼于未来的具有划时代意义存储技术，正成为应对数据爆炸的关键技术之一。DNA存储技术指的是使用人工合成的脱氧核糖核苷酸（DNA）作为介质进行信息存储的技术
BZD数模社·2023-12-29 09:03

数据挖掘 聚类度量

fromsklearnimportmetrics#聚类算法的评估指标。fromsklearn.clusterimportKMeans#K均值聚类算法fromhopkins_
亖嘁·2023-12-29 09:01

数据挖掘 分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport
亖嘁·2023-12-29 09:31

数据挖掘 K-Means聚类

frommatplotlibimportpyplotasplt#绘图fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#归一化fromsklearn.clusterimportKMeans#聚类
亖嘁·2023-12-29 09:55

第九节-聚类算法实验分析（第一章: 机器学习算法精进及其案例应用(课程笔记) ）

9.聚类算法实验分析聚类算法实践Kmeans与Dbscan算法半监督问题解决方案聚类评估方法环境：importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams
ZAE_·2023-12-29 08:19

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其有缺点

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的群类。其基本思想是将数据点分为K个簇，使得每个簇内部的点越相似，不同簇之间的差异越大。
weixin_45906460·2023-12-29 08:48

多元正态分析(3):聚类分析

3.1简介3.1.1聚类分析概念将分类对象（样本、指标）分成若干类，相似的归为一类定量的指标之间相似性的度量：统计距离统计距离包括：注意：欧氏距离、绝对值距离、明考斯基距离、切比雪夫距离受量纲的影响！！
Oasis of the World·2023-12-29 08:17

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类的步骤如下：随机选择K个点作为初始化质心。分别计算每个样本与所有质心之间的距离，将每个样本分配到与其距离最近的质心所在的簇中。更新质心，即将每个簇的质心移动到该簇中所有样本的平均位置。
程序猿～厾罗·2023-12-29 08:12
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