聚类分析第9页

【机器学习】聚类算法（理论）

聚类算法（理论）目录一、概论1、聚类算法的分类2、欧氏空间的引入二、K-Means算法1、算法思路2、算法总结三、DBSCAN算法1、相关概念2、算法思路3、算法总结四、实战部分...一、概论聚类分析，

酱懵静·2023-02-02 10:31

人工智能时代八大类算法你了解吗？（包邮送书6本）

文章目录本文导读1.关联规则分析2.回归分析3.分类分析4.聚类分析5.集成学习6.自然语言处理7.图像处理8.深度学习9.书籍推荐（包邮送书6本）本文导读从零带你了解人工智能时代需要掌握的8大类算法，

无羡ღ·2023-02-02 09:12

74971论文

运用熵权法和变异系数法将指标综合到基于气候变化的脆弱性指标中，此外，利用模糊聚类分析的办法，将国家分为四种类型。论文进行的工作1.建立脆弱性评价指标模型。

萍水间人·2023-02-02 00:17

机器学习概念总结笔记（四）——KMeans、混合高斯模型、LDA、PLSA、Apriori、FP-Growth、

原文：https://cloud.tencent.com/community/article/84799321）KMeans聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。

denghe1122·2023-02-01 18:18

python 多元线性回归_多元统计分析之多元线性回归的R语言实现

重要的多元统计分析方法有:多重回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析

weixin_39667652·2023-01-31 10:51

数学建模数据分析常见套路模板

数据分析题归纳模型总结1数据预处理1.1数据丢失1.2数据异常点1.2.1数据异常的依据2数据降维2.1主成分分析_复杂型2.1主成分分析_简单型2.2K-means聚类分析_复杂型2.2K-means

Philo`·2023-01-31 05:08

数据分析方法

汇总：基本分析方法：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法；高级分析方法：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成成分分析法、

蛮蛮菌的日记·2023-01-30 22:19

KNN算法与K-Means算法的区别

K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类

qq_41800983·2023-01-30 21:24

2020-12-22 监督学习非监督学习半监督学习

监督学习给机器训练的数据集是拥有”标记“或者”答案的“非监督学习给机器的训练的数据没有任何“标记”或者“答案”对没有标记的数据进行分类--聚类分析对数据进行降维处理，方便进行数据的可视化特征提取：特征压缩异常数据的检测半监督学习一部分数据有标记或者答案

徐大徐·2023-01-30 05:22

数学建模学习笔记之评价问题聚类分析法

数学建模学习笔记之评价问题聚类分析法物以类聚、人以群分。聚类分析是一个很大的概念，显然根据分类的依据不同会出现很多很多聚类的方法。

不爱说话的圆圆·2023-01-29 20:11

聚类分析--数学建模笔记

一、样品分类Q型分类-->>>核心1.样品间的相似度量--距离怎么计算？两点之间的距离大于等于0相反也相等两点的距离小于求助某一点的距离类似中介2.具体方法二、变量分类R类--->>看变量的亲疏关系实际降维变量之间相似度量--相似系数第一种夹角余弦类间距离最短距离两类样品中之间的距离作为两类间的距离最长距离两类样品中之间的距离作为两类间的距离三、方法步骤例子代码：b=[7.900039.77008

演绎平生·2023-01-29 20:33

【GDAL+C#聚类分析】基于FCM的图像非监督分类

0引言拿到一幅遥感图像的时候，我们会主动关注什么要素？比如下面这张图，我们一眼就能看出，这块区域分布着公路、植被、楼房、河流等等地物。我们为什么能够不假思索地分辨出这些不同的地物？其实这和我们后天通过学习和观察所积累起来的“经验”有关系。从某种意义上说，我们的双眼“读取了图像”，大脑再利用我们识别不同地物的“经验”，为这幅图像迅速地做了一遍“监督分类”。这里就可以看出来，“监督分类”需要预先经过“

Geoflyme·2023-01-29 14:46

学会1分钟实现SPSS聚类分析

当我们在数学建模竞赛的时候，聚类分析是一种手段，而不是目的。分析完毕后得到的结果应当服务于下一步建模的需

数学建模教程·2023-01-29 12:32

Python数据分析与挖掘 | 挖掘建模

根据挖掘目标和数据形式可以建立模型，包括：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等。

羋虹光·2023-01-28 21:19

gephi java教程_Gephi教程汇总

简介可以进行无向图/有向图/动态图的绘制和录像可进行模块化聚类分析(使用Louvain分群算法)，PageRank计算等功能，并且调整节点大小，附加标签等功能。

黄沙边疆博功名·2023-01-28 21:19

Python数模笔记-Sklearn（2）聚类分析

1、分类的分类分类的分类？没错，分类也有不同的种类，而且在数学建模、机器学习领域常常被混淆。首先我们谈谈有监督学习（Supervisedlearning）和无监督学习（Unsupervisedlearning），是指有没有老师，有没有纪委吗？差不多。有老师，就有正确解法，就有标准答案；有纪委，就会树学习榜样，还有反面教材。有监督学习，是指样本数据已经给出了正确的分类，我们通过对正确分类的样本数据进

youcans·2023-01-27 19:36

citespace使用教程系列文章：二、关键词聚类图

本文我们讲一下怎么做关键词聚类分析。1、接着上一篇文章继续以下操作。点击下图圈中的图标，进行关键词聚类2、点击之后，将得到下图的结果。可以看见以#号开头的一些文字，这就是聚类得到的一些结果。

成小七·2023-01-27 14:43

citespace如何导出图片_CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析

本文以CiteSpace软件做的关键词聚类分析为例，进行关键词聚类图谱含义详细解析。

weixin_39987211·2023-01-27 14:13

聚类评价CH指标sklearn.metrics.calinski_harabasz_score

目录Calinski-HarbaszScore(CH指标)Calinski-HarbaszScore的缺点案例1案例2在做海量数据聚类分析（MiniBatchKmeans）的时候，常常因为数据量太大画不出

赵孝正·2023-01-27 11:25

数学建模|多元分析（一）

聚类分析聚类分析一般分为Q型聚类分析和R型聚类分析。Q型聚类分析是指对样品进行聚类分析R型聚类分析是指对变量进行聚类。

CODE_WangZIli·2023-01-26 23:46

使用K-means算法进行聚类分析

本文将介绍如何使用K-means算法对给定的坐标数据进行聚类分析。

Lordaeron_ESZ·2023-01-26 15:35

数据挖掘复习笔记（二）

聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。目前常用的聚类算法有基于划分的算法，基于层次的算法，基于密度的算法，基于网格的算法以及基于模型的方法。

陨落的小白·2023-01-26 13:29

Google Earth Engine（GEE）——Kmeans聚类快速进行土地分类(双for循环快速调参)

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，预将数据分为K组，则随机选取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

此星光明·2023-01-26 10:07

DEJA_VU3D - Cesium功能集之 041-聚类分析：未修改源码自定义背景聚合效果

前言编写这个专栏主要目的是对工作之中基于Cesium实现过的功能进行整合，有自己琢磨实现的，也有参考其他大神后整理实现的，初步算了算现在有实现130个左右的功能，后续也会不断的追加，所以暂时打算一周2-3更的样子来更新本专栏（每篇博文都会奉上完整demo的源代码，尽可能把代码简洁一些）。博文内容如存在错误或者有可改进之处，也希望在这里和各位大佬交流提高一下。更多内容/样例/demo说明：DEJA_

总要学点什么·2023-01-26 02:53

机器学习之K-means聚类分析

K-means聚类分析K-means算法的目标K-means算法的步骤(实现过程)k值的选择(就是需要划分组的数量)K-means实战K-means算法的目标K-means是一种出发点最直观的聚类算法，

cpLoners·2023-01-25 16:16

数据分析师之必会算法—聚类方法

数据分析师之必会算法—聚类方法1.什么是聚类2.聚类分析的典型应用场景3.主要的聚类算法3.1划分方法3.2层次方法3

TIYI.DOT·2023-01-25 12:01

关于K均值聚类算法的综述及改进分析

引言：聚类算法是我们在模式识别中学到的知识，而空间聚类分析方法是空间数据挖掘理论中一个重要的领域，是从海量数据中发

jfkidear·2023-01-25 12:29

Python使用K-means聚类分析

Python使用K-means聚类分析文章目录Python使用K-means聚类分析介绍1.集群标签作为特征一、k-均值聚类二、示例-加州住房2.KMeans总结介绍提示：这里可以添加本文要记录的大概内容

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2023-01-23 08:15

聚类分析&主成分分析

这里写目录标题样本的相似性度量一、聚类分析pdistlinkageclusterdemo1demo2demo3二、主成分分析样本的相似性度量一、聚类分析pdistY=pdist(X,metric)linkageclusterdemo1clc

Selvaggia·2023-01-23 07:14

大数据分析之—基于模型的复杂数据多维聚类分析

大数据分析之—基于模型的复杂数据多维聚类分析随着现实和虚拟世界的数据产生速度越来越迅猛，人们开始关注如何从这些数据中获取信息，知识，以及对于决策的支持。

weixin_30411819·2023-01-22 08:52

sklearn 相似度矩阵_什么是相似度分析（聚类分析的一种）？

Non‐parametricmultivariateanalysesofchangesincommunitystructureonlinelibrary.wiley.com相似性分析Analysisofsimilarities（ANOSIM）首先由KRClarke提出，是一种类似于ANOVA分析（方差）的非参数统计，不对原始数据进行操作，而是对排名差异矩阵进行分析。该测试广泛用于生态学、医学。给定

廖宝华·2023-01-22 01:07

AI 人工智能学习之聚类分析及算法(2)

聚类聚类(Clustering)是按照某个特定标准(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。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。聚类是指把相似的数据划分到一起，具体划分的时候并不关心这一类的标签，目标就是把相似的数据聚合到一起。聚类算法聚类算法，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统

剑池·2023-01-21 17:11

【手写数字识别】基于Lenet网络实现手写数字识别附matlab代码

现阶段手写数字识别的主要研究方法有统计、聚类分析和神经网络。最小距离分类算法是模式识别中较传统、

matlab科研助手·2023-01-19 16:19

收藏 | YOLOX模型部署、优化及训练全过程

YOLOX的AnchorFree（AnchorBased针对数据集聚类分析得

SophiaCV·2023-01-19 14:40

【数据爬取和数据分析】Q房网深圳二手房源分析

目录1数据爬取1.1目标网站及数据选择1.2编写爬虫2数据预处理2.1数据清洗2.3数据说明2.4描述性统计3数据可视化分析4聚类分析5结论1数据爬取1.1目标网站及数据选择1.1.1Q房网深圳二手房待售小区信息页

Huang Zenan·2023-01-18 01:59

聚类算法之k-means

1.算法描述k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法。

T.S.Hao·2023-01-17 16:36

MATLAB最大最小距离法进行聚类分析-模式识别导论（齐敏）课后题2.1

MATLAB最大最小距离法进行聚类分析-模式识别导论（齐敏）课后题2.1题目代码结果题目代码%%X=[0,0;1,1;2,2;3,7;3,6;4,6;5,7;6,3;7,3;7,4];sita=1/2;

L林N·2023-01-17 15:25

Sgg：模糊聚类分析（数学建模）

模糊聚类分析参加全国大学生数学建模竞赛的时候接触了这个方法，后来在亚太地区建模也使用了，但是那个例子不太恰当，不容易理解。这样我到了一个网上写的超级详细的大哥的例子：戳！

极度丶浚爱·2023-01-17 07:25

【数学建模】-聚类模型学习笔记之系统（层次）聚类

学习来源：清风老师于晶贤‐辽宁石油化工大学‐聚类分析之系统聚类法系统聚类的合并算法通过计算两类数据点间的距离，对最为接近的两类数据点进行组合，并反复迭代这一过程，直到将所有数据点合成一类，并生成聚类谱系图

勤奋努力的野指针·2023-01-17 07:17

knn聚类还是分类_手把手教你绘制一致性聚类图

不会我们就去问wiki，wiki给出的解释如下：答一致性聚类是传统聚类分析的重要阐述。一致性聚类，也称为聚类集成，是指为特定数据集获得了许多不同(输入)聚类并且需要查找单个(一致性)的情况。

焦子南·2023-01-15 19:23

ConsensusClusterPlus根据基因表达量对样品进行分类

)d=exprs(ALL)d[1:5,1:5]#对上面这个芯片表达数据我们一般会简单的进行normalization（本次采用中位数中心化），然后取在各个样品差异很大的那些gene或者探针的数据来进行聚类分析

aorong2257·2023-01-15 19:22

ConsensusClusterPlus包进行聚类分析

ConsensusClusterPlus包的ConsensesClusterPlus函数，用于通过稳定性证据确定簇数和类成员身份。计算聚类一致性和项目一致性的calcICL函数。UsageConsensusClusterPlus(d=NULL,maxK=3,reps=10,pItem=0.8,pFeature=1,clusterAlg="hc",title="untitled_consensus_

qq_27390023·2023-01-15 19:22

ConsensusClusterPlus，一步到位的一致性聚类！

ConsensusClusterPlus这个R包，就是专门用于一致性聚类分析的，为了简化调用，甚至将所有的步骤都封装到了一个函数里面，所以其使用方法非常的简单，一共三步1.加载R包2.把表达量数据读进去

生信修炼手册·2023-01-15 19:52

python 趋势预测_【Python量化投资】系列之SVR预测第二天开盘趋势和股价的正负统计分析（附代码）...

算法的目标在于发现数据中的结构，如聚类分析。3

weixin_39602615·2023-01-15 14:44

机器学习公式推导与代码实现-无监督学习模型

聚类分析与k均值聚类算法督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过度量特征相似度或者距离，将样本自动划分为若干类别。

南妮儿·2023-01-15 11:38

r语言聚类分析_利用R语言进行层次聚类分析以及绘制树状图

树形图(dendrogram)是表示树的图。这种图解表示经常多种场合中被使用：在层次聚类中，它说明了由相应分析产生的聚类的排列；在计算生物学中，它显示了基因或样本的聚类，有时在热图的边缘在系统发育学中，它显示了各种生物类群之间的进化关系。在这种情况下，树状图也称为系统发育树。其实最简单的理解就是树形图是通过计算距离(计算距离的方式)来表示两个对象之间关系远近的图解。进行计算#以内置的数据集为例da

weixin_39915204·2023-01-14 21:54

python画聚类树状图_聚类分析python画树状图--Plotly(dendrogram)用法解析

1、前言聚类分析是机器学习和数据分析中非常常见的分类方法，当我们用到层次聚类(系统聚类)时，最常用的分析方法就是绘制树状图，比较常见的统计软件像SPSS、SAS、R等都可以直接绘制树状图，比较简单，今天主要介绍下

狼宽量化·2023-01-14 21:24

python数据分类聚类案例_用Python进行系统聚类分析

在进行机器学习时，我们往往要对数据进行聚类分析，聚类，说白了就是把相似的样品点/数据点进行归类，相似度高的样品点会放在一起，这样一个样本就会被分成几类。

weixin_39802962·2023-01-14 21:24

层次聚类，转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_62f3c4ef01014uhe.html

Matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程

1361976860·2023-01-14 21:54

聚类分析树状图的初探

参考官方文档：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/index.html此次使用聚类分析是因为文章需要，然后参考官方文档简单制作满足分析要求的树状图。

weixin_30699463·2023-01-14 21:54

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