机器学习深度学习数据挖掘聚类第21页

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

人工智能_机器学习081_聚类评价指标_轮廓系数_公式理解---人工智能工作笔记0121

用均方误差.而我们在Kmeans衡量分成几类比较好用的函数是,轮廓系数对吧,可以看到上面是轮廓系数的公式可以看到,他有两个点可以看到公式中的a和ba,表示某个样本和它所在的簇内的,其他样本的平均距离,其实聚类分的好不好

脑瓜凉·2023-12-29 08:10

讲解机器学习中的K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，主要用于将数据集划分为K个不重叠的簇。其基本思想是将数据点划分到簇中，使得同一簇内的数据点之间的相似度最大化，不同簇之间的相似度最小化。

东北霸主劳德利·2023-12-29 08:09

【CBY_231225】Kmeans聚类及LSTM时间序列预测

importrandomimportstringfromdatetimeimportdatetimedefgenerate_random_string(length=3):characters=string.ascii_uppercasereturn''.join(random.choice(characters)for_inrange(length))defgenerate_timestampe

civilpy·2023-12-29 07:04

数据清洗与融合期末考试(常见理论题)

请根据自己的理解论述大数据、数据分析和数据挖掘之间的联系。注意答，大数据，数据分析，数据挖掘的概念大数据是数据挖掘和数据分析的基础，数据分析和数据挖掘的区别和联系除Python外，你所知

@Yauo·2023-12-29 07:59

无监督学习(上）

无监督算法有聚类，密度估计，常常用在做分类或者异常检测上。

歌者文明·2023-12-29 05:23

科研学习|论文解读——融合类目偏好和数据场聚类的协同过滤推荐算法研究

论文链接（中国知网）：融合类目偏好和数据场聚类的协同过滤推荐算法研究-中国知网(cnki.net)摘要：[目的/意义]基于近邻用户的协同过滤推荐作为推荐系统应用最广泛的算法之一，受数据稀疏和计算可扩展问题影响

博士僧小星·2023-12-29 04:07

深度解析TB用户购物行为：系统搭建与优化

深度解析TB用户购物行为：系统搭建与优化引言系统搭建数据集技术选型系统功能1.用户维度分析2.产品维度分析3.聚类结果分析创新点系统优化与展望优化展望结语引言在电商时代，了解用户购物行为并从中提取有价值的信息对于企业制定营销策略和优化用户体验至关重要

爱欲无极·2023-12-28 23:19

人工智能_机器学习077_Kmeans聚类算法_亚洲国家队自动划分类别_3维可视化实现---人工智能工作笔记0117

然后我们上一节使用聚类算法对,2006年世界杯,2010年世界杯,2007年亚洲杯,足球队进行了自动类别划分,然后这一节,我们使用代码对,聚类算法的划分结果,进行一下可视化plt.figure(figsize

脑瓜凉·2023-12-28 22:09

数据分析入门自学计划制定--20180520

2、深入浅出统计学：要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至

先生买多花吧·2023-12-28 19:30

满足企业数据需求的大数据平台系统

大数据平台系统的开发可以给我们提供强大的储存能力、技术能力，在符合大数据时代下的发展轨迹，实现了现代化数据挖掘，满足了诸多企业及平台对数据方面的需求。一、大数据平台系统开发具有什么好处呢？

泰迪智能科技·2023-12-28 18:51

机器学习层次聚类

1层次聚类层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，常用的是自底向上的结合策略（AGNES算法）。

黄粱梦醒·2023-12-28 16:07

Kmeans聚类算法简介

1.Kmeans聚类算法简介由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。

aikiliger·2023-12-28 15:06

数据挖掘--聚类

1.什么是聚类？按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。

全是头发的羊羊羊·2023-12-28 12:10

数据挖掘（作业3

任务一对以下数据集使用K均值聚类算法：1）观察实验结果是否符合预期；2）利用SSE标准确定K值；3）自行调参并观察对聚类结果的影响。注意：需要把类别信息去掉。

全是头发的羊羊羊·2023-12-28 11:59

基于Python的城市热门美食数据可视化分析系统

温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的学长QQ名片:)1.项目简介本项目利用网络爬虫技术从XX点评APP采集北京市的餐饮商铺数据，利用数据挖掘技术对北京美食的分布、受欢迎程度、评价、评论、位置等情况进行了深入分析

Python极客之家·2023-12-28 11:28

学习笔记：数据挖掘与机器学习

文章目录一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别（一）数据挖掘（二）机器学习（三）深度学习（四）总结二、数据挖掘体系三、数据挖掘的流程四、典型的数据挖掘系统一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别（一）数据挖掘数据挖掘

howard2005·2023-12-28 11:28

Python遥感影像深度学习指南(4)-利用层次聚类方法实现高分辨率影像分类（水体识别）

聚类分析是一种非监督技方法，用于识别多维数据空间中的相似样本。在遥感数据中，它主要用于像素分类。

gis收藏家·2023-12-28 11:05

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数

Kilig*·2023-12-28 11:29

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