聚类熵第7页

open3d 点云聚类dbscan

关键代码：labels=np.array(pcd.cluster_dbscan(eps=0.02,min_points=10,print_progress=True))point_cloud_dbscan_clustering.pyimportopen3daso3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltif__name__=="__main__":#

Mr.Q·2024-02-19 10:29

open3d DBSCAN 聚类

DBSCAN聚类一、算法原理1.密度聚类2、主要函数二、代码三、结果四、相关数据一、算法原理1.密度聚类介绍基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)：是一种无监督的ML聚类算法。

云杂项·2024-02-19 10:13

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

·2024-02-19 10:29

人生百相，不过熵增熵减

在阅读其他人的解读时，发现都关联到了一个概念，熵。觉得十分有意思，因此记录一下自己的遐想。

captain_hwz·2024-02-15 10:29

机器学习3----决策树

这是前期准备importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#ID3算法#每个特征的信息熵#target:账号是否真实，共2种情况#

pyniu·2024-02-15 08:29

Day 22 中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征

基于2015年中国流动人口动态监测数据，运用半参数地理加权回归（SGWR）模型，结合k均值聚类法，对中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征展开研究。

Elvira1021·2024-02-15 08:53

K-means（K均值聚类算法）算法笔记

K-means（K均值聚类算法）算法笔记K-means算法，是比较简单的无监督的算法，通过设定好初始的类别k，然后不断循环迭代，将给定的数据自动分为K个类别。

Longlongaaago·2024-02-15 07:07

163基于matlab的不同目标函数的盲源信号分离基于负熵的

基于matlab的不同目标函数的盲源信号分离基于负熵的；基于负熵的改进算法；基于峭度的；基于互信息的；基于非线性PCA的。输出解混前后信号结果。程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-02-15 07:58

数据分析方法论和分析法

水调歌头_f072·2024-02-15 05:06

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】09 Segmentation 分割

人是如何感知世界的人会感觉下面的线比上面的线长人的感知：先感知部件，然后理解组合后的整体语义3分割思路临近的、颜色相似的、形状相似的、同向的、平行的、对称的、连续的、封闭的电梯上的楼层按键4把分割建模成聚类任务将像

量子-Alex·2024-02-15 04:34

CiteSpace文献共被引图谱含义详细解析

回顾上几次推文：CiteSpace关键词共现图谱含义详细解析CiteSpace关键词聚类图谱含义详细解析CiteSpace的时区图谱含义详细解读CiteSpace关键词时间线图谱含义详细解析CiteSpace

文献计量·2024-02-15 02:11

2019-04-15派森学习第147天

先实现根据论文中的公式计算K-means的K值，在此之前写出给定K值后进行K-means聚类的程序。

每日派森·2024-02-14 17:12

晴空万里的Wendy日更（第31天2021-02-13）

今天的任务：一、完成熵研资料的认真学习和思维导图，尽力克服我的畏难情绪。一早最好的把自己最好的精力用在最难、最重要的事情上

Wendy如意芳霏·2024-02-14 13:43

【Algorithms 4】算法（第4版）学习笔记 06 - 2.3 快速排序

案例分析1.4.1：最佳案例1.4.2：最坏案例1.4.3：平均案例分析1.5：特征总结1.6：算法优化2：Dijkstra三向切分的快速排序2.1：三向切分demo演示2.2：三向切分代码实现2.3：熵最优

MichelleChung·2024-02-14 13:41

数学建模：K-means聚类手肘法确定k值（含python实现）

原理当K-means聚类的k值不被指定时，可以通过手肘法来估计聚类数量。

图学习的小张·2024-02-14 05:00

介绍一款单细胞细胞类型注释软件-scibet

之前注释和分类方法大多是根据机器学习的非监督聚类的方法，例如随机森林（RF)或者支持向量机（SVM），这些工具耗时长，计算资源消耗大。因此，使用已有标注的数

生信阿拉丁·2024-02-14 01:55

网络数据的K-means聚类算法

随着Internet的大规模普及、信息处理技术和数据处理技术的发展及企业信息化程度的提高，各种网络资源以爆炸式速度迅猛增长，现存的网络资源以数据库存储的形式为主，数据的形式以半结构化和结构化的形式存储。但是在网络技术迅猛发达的今天，数据库中的数据量更是以惊人的速度发展，就形成了数据量很大而对于有用的信息的发掘和利用成为一大难题的现象，也成为现在研究的热点问题。如何从激增的数据背后找到有价值的信息，

fpga和matlab·2024-02-14 00:38

Flink 1.7.0 安装、配置与使用

状态是指flink能够维护数据在时序上的聚类和聚合，同时它有checkpoint机制支持带有事件时间（eventtime）语义的流处理和窗口处理。事件时间的语义使流计算的结果更加精确，尤其在事

编码前线·2024-02-13 22:57

关于共同富裕

一个系统如果充盈着套利者和食利者，社会就会失去前进的动力，窒息熵增内卷躺平，人为资本所异化。这是两个天渊之别的概念。

踏燕观澜沧·2024-02-13 21:59

学习笔记，汽轮机，2

13.工质的主要热力参数有温度、压力、比体积、内能、焓、熵。14.1标准大气压=760mmHg=1.01325Pa；1工程大气压=735.6mmHg=9.81*10^4Pa。

王春江_67889·2024-02-13 13:51

全连接神经网络实现手写数字识别

可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章，此时的你们正在为作业发愁，哈哈其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别

zeronose·2024-02-13 10:52

【日更第37天】休息：你没成功，可能是因为太刻苦了

我想要改变，想要变得更加自律，最主要的是我很崇拜一个人，那就是逆熵增者，而这本书他曾经写过书评，里面点赞已经过了5千多赞了，所以这本书也是他强烈推荐下安利的。

进击中的罗罗·2024-02-13 07:12

机器学习原型聚类

1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类

黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

熵20171118

1、有一种平台/公司，专门为竞技游戏组织策划，比如当下热门的王者荣耀、吃鸡，在商家规定的地点举办，这些平台负责策划竞技游戏赛事，活动的举办帮助商家拉拢人气。比如新开的卖场之类。2、高速公路收费站上6天班休息2天，之前待遇比公务员好，这几年公务员待遇提升超过。3、重点高中的学生比较好带，其他学校的学生比较调皮。4、广州越秀区有一个梅州大夏，附近有个卖客家特产的店是梅州人开的，平时主要卖干货，柚子出产

fa4a50c8ddcd·2024-02-13 07:23

人与自然环境的关系——感悟

大尺度下的自然规律其实就是熵增过程，人类的存在是逆熵过程。所以人与宇宙的关系是对立的。

冲_62c8·2024-02-13 03:29

论文阅读-One for All : 动态多租户边缘云平台的统一工作负载预测

基于聚类的动态多租户边缘云平台建模方法往往因需要

向来痴_·2024-02-13 02:31

10.单细胞 RNA-seq：聚类分析

学习目标：评估是否存在聚类过程产生的技术误差使用PCA和UMAP图确定聚类质量，并了解何时重新聚类评估已知的细胞类型标记与假设簇的细胞类型同一性单细胞RNA-seq聚类分析现在我们已经进行了整合，我们想知道我们的细胞群中存在哪些不同细胞类型

denghb001·2024-02-13 01:02

分析流程||scanpy单细胞分析流程2-降维聚类及差异基因鉴定

scanpy以anndata数据结构存储的单细胞基因表达数据，包括预处理、可视化、聚类、轨迹推断和差异基因鉴定等功能。基于python实现可以有效处理超过100万个细胞的数据集的强大功能。

BBio·2024-02-12 20:44

Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Mysql个性化购物商城推荐系统电子商务推荐系统基于用户、项目、聚类、混合的协同过滤推荐算法WebShopRSM 源代码下载

Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Mysql个性化购物商城推荐系统电子商务推荐系统基于用户、项目、聚类、混合的协同过滤推荐算法WebShopRSM源代码下载一、项目简介

linge511873822·2024-02-12 18:19

基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现（附源代码）

基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现一：基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现步骤1、构建用户-电影评分矩阵：publicObjectreadFile(StringfileName

linge511873822·2024-02-12 18:48

Kmeans聚类算法实现（输出聚类过程，分布图展示）

Kmeans聚类算法实现（输出聚类过程，分布图展示）Kmeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用的聚类算法，算法很简单，主要是将距离最近的点聚到一起，不断遍历点与簇中心的距离，并不断修正簇中心的位置与簇中的点集合

linge511873822·2024-02-12 18:48

机器学习原理到Python代码实现之K-Means

K-Means聚类算法该文章作为机器学习的第四篇文章，主要介绍的是K-Means聚类算法，这是我们介绍的第一个无监督算法，在这里我们将对什么是无监督，为什么要有无监督等也会有一些介绍，算法不难，大家且看且思考

神仙盼盼·2024-02-12 18:15

交叉熵损失函数基本概念及公式

Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

160基于matlab的负熵和峭度信号的盲分离

基于matlab的负熵和峭度信号的盲分离。基于峭度的FastICA算法的收敛速度要快，迭代次数比基于负熵的FastICA算法少四倍以上。

顶呱呱程序·2024-02-12 14:13

《统计学简易速速上手小册》第6章：多变量数据分析（2024 最新版）

文章目录6.1主成分分析（PCA）6.1.1基础知识6.1.2主要案例：客户细分6.1.3拓展案例1：面部识别6.1.4拓展案例2：基因数据分析6.2聚类分析6.2.1基础知识6.2.2主要案例：市场细分

江帅帅·2024-02-12 11:56

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan

LBENULL·2024-02-12 11:21

Python三维体素化网格和点云计算

3D网格和表面重建，创建多个细节层次Python使用4种工具体素化网格，创建点云数据可视化Python计算RGB-D图像的点云，点云地面检测算法，过滤点云以便下采样和去除异常值，scikit-learn聚类点云数据

亚图跨际·2024-02-12 09:25

希腊字母读音及常用含义

αAlpha角度、系数、角加速度、第一个、电离度、转化率ΑAlpha(大写)βBeta角度、系数、磁通系数ΒBeta(大写)γGamma导电系数、角度、比热容比ΓGamma(大写)δDelta变化量、焓变、熵变

环能jvav大师·2024-02-12 06:33

聚类分析-R语言

1，原始数据，是矩阵，有行头和列名：data2，amap包的聚类分析：library(amap)clu<-hclusterpar(matx)plot(clu,sub="",hang=-1,xlab=NA

育种数据分析之放飞自我·2024-02-12 00:39

r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化|附代码数据

简介本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现，用于基于模型的聚类、分类和密度估计。提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数估计的函数，以及根据这些模型进行模拟的函数。

·2024-02-11 18:10

Python实现熵权法：客观求指标数据的权重

介绍：熵权法（EntropyWeightMethod）是一种常用的多指标权重确定方法，用于评价指标之间的重要程度。

乌漆帅黑·2024-02-11 16:23

熵权法Python代码实现

文章目录前言代码数据熵权法代码结果前言熵权法做实证的好像很爱用，matlab的已经实现过了，但是matlab太大了早就删了，所以搞一搞python实现的，操作空间还比较大代码数据importpandasaspddata

Icy Hunter·2024-02-11 16:22

【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失3第三用知识蒸馏相关知识类别不平衡问题长尾类分布交叉熵损失和二元交叉熵损失二元交叉熵损失定义为知识蒸馏全文翻译

Queen_sy·2024-02-11 14:19

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

在半监督学习中，结合无监督损失（如交叉熵（CE）损失）和置信度阈值的策略主要用于确保模型从高质量、高置信度的伪标签中学习。

UndefindX·2024-02-11 14:48

deep learning update error loss = nan

对于分类问题，学习率太高会导致模型「顽固」地认为某些数据属于错误的类，而正确的类的概率为0（实际是浮点数下溢），这样用交叉熵就会算出无穷大的损失函数。

xyq_learn·2024-02-11 14:52

第二天寻找了三篇深度学习综述(深度学习，目标检测，图像分割)

包括但不限于全卷积像素标记网络（FCN），编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型和对抗环境中的生成模型；从最早的方法（阈值化，K均值聚类，分水岭）到后来（随机场，细数方法一类的

kim_ed33·2024-02-11 09:16

跟着Cell Research学单细胞分析：以小提琴图、热图为例

涉及到的知识点包括且不限于：小提琴图，添加均值标记，拼图ggplot2绘制聚类热图，数据框长宽转换单细胞分析如何使用特定的基因聚类使用每个cluster的均值画热图，分组统计

TOP生物信息·2024-02-11 08:57

机器学习的几种基本算法

http://thegrimmscientist.com/tutorial-decision-trees/K-均值聚类：一中非常简单

陌上尘飞123·2024-02-11 07:17

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类

【Matlab】聚类方法_基于DBSCAN的密度聚类1.基本思想2.数据集介绍3.文件结构4.详细代码及注释5.运行结果1.基本思想基于DBSCAN的密度聚类的基本思想是：对于任意一个点，如果在它的ε-

敲代码两年半的练习生·2024-02-11 06:53

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