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熵率聚类算法
KNN vs K-Means
KNNK-Means1.KNN是分类算法1.K-Means是
聚类算法
2.监督学习2.非监督学习3.喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据3.喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的
北小卡
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2023-03-14 23:53
聚类算法
优化
importrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#计算欧拉距离defcalcDis(dataSet,centroids,k):clalist=[]fordataindataSet:diff=np.tile(data,(k,1))-centroids#相减(np.tile(a,(2,1))就是把a先沿x轴复
优化大师傅
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2023-03-14 04:51
算法
matplotlib一维散点分布图的实现
目录引言方法测试结果参考引言本次的目标是绘制数据的一维散点分布图,应用场景是数据一维标签的聚类可视化,假定我们拥有原始的带标签数据(X,y)(X,y)(X,y)其中XXX为样本特征矩阵,yyy为对应样本的标签(连续值),通过
聚类算法
得到了
·
2023-03-11 00:06
K均值算法介绍
在非监督学习中,通过算法来定义一些数据的结构,将数据分别聚合到这些子集中,这种算法称之为
聚类算法
。K均值(K-means)算法是最常用的一种
聚类算法
。
爱吃鱼的夏侯莲子
·
2023-03-10 15:55
机器学习经典算法 -
聚类算法
K-MeansClustering作为非监督学习的典型代表,K-Means可以通过对于数据点的聚类来完成分类,其计算过程如下:按照设定的K值随机初始化K个聚类的中心点将所有的数据点根据离这K个中心点的距离进行分类计算每一个分类中的数据点的均值,并将这K个均值点作为新的中心点,重新进行聚类上述聚类过程循环多次,算法最终会按照设定的收敛条件收敛到指定的K个中心点以完成聚类在计算机相关应用中,可以利用K
拓季
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2023-03-10 10:44
Lesson 7.1 无监督学习算法与 K-Means 快速聚类
文章目录一、
聚类算法
与无监督学习二、K-Means快速聚类的算法原理1.K-Means快速聚类的基本执行流程2.K-Means快速聚类的背后的数学意义三、K-Means快速聚类的sklearn实现方法1
虚心求知的熊
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2023-02-25 07:37
机器学习
python
k-means
聚类算法
的验证
importnumpyasnp#导入numpy包,且起名为np'''numpy是Python中科学计算的基础包,它是一个Python库,提供多维数组对象,各种派生对象,如掩码数组和矩阵以及用于数组快速操作的各种例程。'''importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib库中的pyplot包,并起名为plt'''(matplotlib.pyplot是命令行风格的函数
是胖胖吖
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2023-02-24 07:28
python
机器学习
【机器学习】聚类知识:无监督学习聚类、相似度指标、K-Mediods、K-Means算法、K-Means++、Canopy
聚类算法
、
聚类算法
评估指标、轮廓系数、层次聚类、密度聚类、谱和谱聚类
1、无监督学习聚类:按照相似度对数据进行聚簇(cluster)划分,N个样本映射到K个簇中,每个簇至少有一个样本,一个样本只能属于一个簇,先给定一个初始划分,迭代改变样本和簇的关系,聚类的副产品可以做异常值检测2、相似度指标有:多维空间向量点之间的距离(闵可夫斯基距离公式):当p为2时即欧式距离(二维空间距离公式):当p为1时即曼哈顿距离(BlockDistance)三维空间距离公式:当p趋近于无
Performer_Cherry
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2023-02-24 07:27
机器学习
无监督学习聚类
【Python代码】K-means聚类模型
一、简介K均值
聚类算法
是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。
王八变成汤
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2023-02-24 07:52
聚类
python
kmeans
机器学习笔记--
聚类算法
k-means--31省市消费水平聚类
参考文章:https://blog.csdn.net/rankiy/article/details/998433631.数据集数据介绍:现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每月全年消费性支出的八个主要变量数据,这八个变量分别是食品、衣着、家庭设备用品、服务、医疗保健、交通、通讯、娱乐教育文化服务、居住以及杂项商品和服务。利用已有数据,对31个省份进行聚类。北京,2959.19,730.79
syntacticsugars
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2023-02-22 07:45
机器学习
机器学习笔记之谱聚类(一)k-Means
聚类算法
介绍
机器学习笔记之谱聚类——K-Means
聚类算法
介绍引言回顾:高斯混合模型聚类任务基本介绍距离计算k-Means\text{k-Means}k-Means算法介绍k-Means\text{k-Means}
静静的喝酒
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2023-02-22 07:08
机器学习
机器学习
聚类
k-Means
k-Means与高斯混合模型
k-Means的缺陷
11-
聚类算法
(KMeans/DBSCAN/agg) (算法)
聚类算法
聚类算法
和降维算法那都属于无监督算法。KMeans是以一个值为中心,然后所有其他点到该点距离最小值的累积和。
处女座_三月
·
2023-02-17 18:35
机器学习
聚类
算法
Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据
(一种新的基于质心的
聚类算法
,可保留时间序列的形状)划分成每个簇的方法和一般的kmeans一样,但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面
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2023-02-17 00:15
【目标检测】K-means和K-means++计算anchors结果比较(附完整代码,全网最详细的手把手教程)
一、介绍YOLO系列目标检测算法中基于anchor的模型还是比较多的,例如YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等,我们可以随机初始化anchor,也可以通过
聚类算法
获取anchor,常用的
聚类算法
有
机器不学习我学习
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2023-02-16 20:54
深度学习--图像分类
目标检测
kmeans
聚类
【C#】基于OpenGL的STL模型机加工路径生成器
通过
聚类算法
对模型的三角网格进行分组和简化,通过选择网格组生成路径点,也可以通过选择边上的点创建路径点。
十年一梦实验室
·
2023-02-07 08:35
java
webgl
python
opengl
bbs
电子科技大学本科机器学习期末考试指南
○K均值
聚类算法
○K均值聚类基于EM实
敲代码的小提琴手
·
2023-02-07 07:19
机器学习
人工智能
paper总结(7)Twin Contrastive Learning for Online Clustering
Introduction逻辑(论文动机&现有工作存在的问题)聚类——其他
聚类算法
聚焦于设计不同的相似性尺度以及聚类策略——虽然有理论依据,但是模型效果受限于浅层模型——早期的深度
聚类算法
,需要把整个数据集一起输入
miss9785
·
2023-02-06 08:40
聚类
算法
深度学习
人工智能
k-means算法
k-means
聚类算法
步骤如下:1.随即选择k个样本作为初始的簇类均值向量;2.把每个样本划分到距离最近的簇类;3.计算每个簇类中所有样本的向量的均值,更新簇类均值向量;4.重复步骤2和3,知道达到设定的迭代次数或者均值向量不再改变为止
Johann_Liang
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2023-02-05 21:09
dbscan和谱聚类_常用的
聚类算法
及
聚类算法
评价指标
作者|荔枝boy引用|基于图的聚类分析研究—张涛【磐创AI导读】:本文介绍了常用的
聚类算法
及
聚类算法
评价指标。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
辻嬄
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2023-02-05 14:59
dbscan和谱聚类
浅谈DBSCAN
一、DBCSAN简介DBSCAN是一个基于密度的
聚类算法
.(他聚类方法大都是基于对象之间的距离进行聚类,聚类结果是球状的簇)。基于密度的聚类是寻找被低密度区域分离的高密度区域。
xieruopeng
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2023-02-05 14:59
dbscan算法_DBSCAN
聚类算法
简介
DBSCAN(Density—BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise)算法是一种典型的基于密度的聚类方法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够密度的区域划分为簇,并可以在有噪音的空间数据集中发现任意形状的簇。1.基本概念DBSCAN算法中有两个重要参数:Eps和MmPtS。Eps是定义密度时的邻域半径,MmPts为定义核心点时的阈值。
weixin_39970994
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2023-02-05 14:29
dbscan算法
dbscan聚类算法
dbscan算法中 参数的意义_DBSCAN详解(密度
聚类算法
开篇)
这一篇作为密度
聚类算法
族的开篇,主要是介绍其中最流行的一种算法——DBSCAN,其他算法在后续会陆续更新,链接附在该篇文章的结尾处。
莫泽成
·
2023-02-05 14:29
dbscan算法中
参数的意义
DBSCAN算法研究(1)--DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法
DBSCAN
聚类算法
三部分1、DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法;http://blog.csdn.net/zhouxianen1987/article/details/689458442
mjiansun
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2023-02-05 14:28
机器学习
K均值聚类及代码实现
KMeans聚类在
聚类算法
中,最出名的应该就是k均值聚类(KMeans)了,几乎所有的数据挖掘/机器学习书籍都会介绍它,有些初学者还会将其与KNN等混淆。
Leo蓝色
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2023-02-05 12:46
数据挖掘题
用单链
聚类算法
解决问题
聚类算法
就是根据特定的规则,将数据进行分类。分类的输入项是数据的特征,输出项是分类标签,它是无监督的。
Yet again
·
2023-02-05 11:31
大数据
数据挖掘
数据挖掘解答题
数据挖掘对聚类分析的要求可扩展性:大多数来自于机器学习和统计学领域的
聚类算法
在处理百条数据时表现出高效率处理不同数据类型的能力:数字型、二元型、分类型、标称型、比率标度型等等发现任意形状的能力:基于距离的聚类往往发现的是球形的聚类
Caramel_biscuit
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2023-02-05 11:30
实战案例——使用DBSCAN实现经纬度聚类
本案例中,我们仍然使用sklearn库中封装好的DBSCAN
聚类算法
来实现,这个算法封装在sklearn.cluster包下。下面我们来看一下这个函数的具体用法classsklearn.cl
白话机器学习
·
2023-02-05 11:30
白话机器学习
聚类
机器学习
python
经纬度
聚类算法
- EM
一、算法简介EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法。EM算法是最常见的隐变量估计方法,在机器学习中有极为广泛的用途,例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,简称GMM)的参数;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。二、预备知识1、极大似然估计极大似然估计,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法之一。说的是已
dora_yip
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2023-02-05 02:01
常见机器学习算法的使用
数据处理算法k-means
聚类算法
#k-means
聚类算法
fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_irisli=load_iris
桃栀.ら
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2023-02-04 21:57
机器学习
算法
聚类
分类
回归算法
R数据挖掘 第一篇:聚类分析(划分)
在相同的数据集上,不同的
聚类算法
可能产生不同的聚类。聚类分析用于洞察数据的分布,观察每个簇的特征,进一步分析特定簇的特征。
albh81462
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2023-02-04 14:23
人工智能
数据结构与算法
r语言
机器学习笔记
分类问题是预测离散值输出,例如判断肿瘤是良性还是恶性无监督学习无监督学习是不知道数据具体的含义,比如给定一些数据但不知道它们具体的信息,对于分类问题无监督学习可以得到多个不同的聚类(
聚类算法
),从而实现预测的功能
Knows__
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2023-02-04 12:35
人工智能
深度学习
使用谱聚类(spectral clustering)进行特征选择
谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维,然后在低维空间用其它
聚类算法
(如KMeans)进行聚类本文使用2021-2022年常规赛NBA球员的赛季数据。
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2023-02-04 11:12
人工智能机器学习聚类特征提取
使用自相似性的聚类方法——Chameleon
本文作为基于图的聚类的第四部分,主要针对“使用自相似性的Chameleon
聚类算法
”即进行介绍。其他基于图的
聚类算法
的链接可以在这篇综述《基于图的
聚类算法
综述(基于图的
聚类算法
开篇)》的结尾找到。
Leon1895
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2023-02-04 11:32
机器学习
Figure-based
Clustering
【期末划重点】数据挖掘
算法3.2C4.5算法3.3CART算法==(基尼系数)==3.4贝叶斯定理3.6K-最近邻(KNN)4、第四章聚类分析4.1K-means算法4.2、==DBSCAN==:==(必考)==4.3一趟
聚类算法
蘼子
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2023-02-04 11:31
期末划重点
数据挖掘
聚类
算法
【数据挖掘】期末复习:ID3、DBSCAN、关联分析、离群点挖掘等
文章目录小题一些要背计算大题分类ID3C4.5CART(Gini系数)K近邻ID3、C4.5、K近邻优缺点分类评价朴素贝叶斯聚类K-meansDBSCAN一趟
聚类算法
层次聚类关联分析离群点挖掘(OF1、
karshey
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2023-02-04 11:59
学校专业课
数据挖掘
聚类
R语言谱聚类社会化推荐挖掘协同过滤电影社交网站Flixster数据集应用研究
谱
聚类算法
是基于图论的数据
聚类算法
,与其他聚类方法相比具有明显的优势:建立在谱图理论的基础之上;操作简单,易于实现;具有识别非高斯分布的能力,非常适用于许多实际应用问题。
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2023-02-04 00:03
基于K-Means
聚类算法
对NBA球员数据的聚类分析
K-Means
聚类算法
是划分聚类方法中最常用、最流行的经典算法,许多其他的算法都是K-Means
聚类算法
的变种。
Zzzyyp
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2023-02-03 09:51
机器学习
K-Means
聚类算法
参数解析
K-Means
聚类算法
的原理流程:第一步:确定K值,聚类成K个类簇。第二步:从数据中随机选择(或按照某种方式)K个数据点作为初始分类的中心。
miaowu~
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2023-02-03 09:20
K-means
聚类算法
及代码实现
K-means
聚类算法
及代码实现十大数学科学经典算法(一)K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。
weixin_41105443
·
2023-02-03 09:18
数据科学算法
K-means聚类分析
python代码实现
k-means
聚类算法
-代码阅读
前提:下了一个9年前的kmeans算法的代码仓库,整体写的清晰精巧。值得写一些代码阅读笔记:是用python2写的,导致:xrange报unresolvedreferencepython2中有,range()返回的是一个list对象,而xrange()返回的是一个生成器对象。python3中没有,取消了xrange(),并且和range()函数合并为range(),所以在python3中调用xra
溜溜皮
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2023-02-03 09:48
知识碎片
算法
kmeans
聚类
python kmeans聚类_python机器学习之k-means
聚类算法
(1)
k-means算法是一种无监督的机器学习算法,虽然是机器学习,但它简单易于实现。本篇采用python语言,自主编程实现k-menas算法,当然python用专门的库函数来实现该算法,但本次主要使用该算法阐述编程思想,所以不采用内置函数。采用自主编写的程序的方式。k-means算法思想原理本篇同样重在实现,所以对于原理简单介绍。该算法的思想很简单,通过计算数据点到聚类中心的距离来分类。什么是聚类中心
weixin_39827850
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2023-02-03 09:18
python
kmeans聚类
k - means
聚类算法
k-means
聚类算法
k-means
聚类算法
是人工智能
聚类算法
中的一个,它可以将多维空间中的一些数据集合分成n类(n由用户定义),其原理我们通过一段核心代码说明:voidKMeans::iteration
MOLS自恒
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2023-02-03 09:45
机器学习基础
聚类
人工智能
算法
计算智能——K-means
聚类算法
学习
计算智能——K-means
聚类算法
学习定义k均值
聚类算法
(k-meansclusteringalgorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离
buaixvexi
·
2023-02-03 09:42
k-Means
聚类算法
实现
前言机器学习算法主要分为三部分的应用:分类、回归、聚类。前两部分我们都已经介绍过,今天我们来说最后一部分–聚类。首先来说聚类它是一种无监督学习方式,输入的数据集实例中并没有标签,也没有指定的学习任务,算法的结果是产生几个簇,把最相似的数据实例放在一起,而这个相似度的度量,正是算法的核心,本文采用的是基于距离的度量方式(有点类似KNN算法策略)。一、算法实现该算法思想比较简单,我就不啰嗦了,直接附上
Grit_007
·
2023-02-03 09:10
机器学习
kmenas
聚类
K-Means
聚类算法
及其python实现(已附上代码至本博客)
目录一、算法公式讲解二、算法流程三、算法实现代码四、代码结果分析五、K-Means库函数一、算法公式讲解对于n代表了x有n维,x上标j表示第j维的特征,下标i表示该向量是第i个样本簇中心坐标为:(当然,这也是重新计算簇中心坐标的方法!!)向量ui=(ui(1),ui(2),⋅⋅⋅,ui(j),⋅⋅⋅,ui(n))u_i=(u_i^{(1)},u_i^{(2)},···,u_i^{(j)},···,
阿维的博客日记
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2023-02-03 09:40
机器学习
聚类
算法
kmeans
基于K-means
聚类算法
的图像分割
1K-means算法实际上,无论是从算法思想,还是具体实现上,K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类,通过按照一定的方式度量样本之间的相似度,通过迭代更新聚类中心,当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时,则就样本分为不同的类别。1.1算法思路随机选取聚类中心根据当前聚类中心,利用选定的度量方式,分类所有样本点计算当前每一类的样本点的均值,作为下一次迭代的聚类中心计算下一次迭代的聚类
iwuqing
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2023-02-02 13:44
聚类算法
:Mean Shift
目录简介meanshift算法理论MeanShift算法原理算法步骤算法实现其他
聚类算法
之MeanShiftMeanShift算法理论MeanShift向量核函数引入核函数的MeanShift向量聚类动画演示
assassin_sword
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2023-02-02 11:09
Python数据分析
泛统计理论初探——均值漂移算法初探
数据挖掘-均值漂移
聚类算法
均值漂移
聚类算法
简介本文主要是介绍均值漂移
聚类算法
,又称为Mean-Shift-Cluster,该算法属于无监督学习的聚类方法。
喷火龙与水箭龟
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2023-02-02 11:36
数据挖掘
聚类
算法
机器学习
数据挖掘
深度学习
均值漂移(Meanshift)算法流程
均值漂移算法是一种常见的
聚类算法
,经常被应用在图像识别中的目标跟踪、数据聚类等场景中。
leeber_94
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2023-02-02 11:33
机器学习
聚类算法
机器学习
均值漂移
聚类算法
_
聚类算法
-均值漂移算法
均值漂移
聚类算法
聚类算法
-均值漂移算法(ClusteringAlgorithms-MeanShiftAlgorithm)均值漂移算法简介(IntroductiontoMean-ShiftAlgorithm
cunzai1985
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2023-02-02 11:02
算法
聚类
python
java
机器学习
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