聚类算法分析函数第34页

聚类算法及python实现——层次聚类

聚类算法及python实现——层次聚类构建二叉树步骤step1：将每个样品都看作一类step2：计算每个样品两两之间的距离step3：合并距离最近的两类变成一个新的类step4：计算各个类之间的距离，合并

爱好喝酒吃肉的小张同学·2022-12-12 11:15

10种Python聚类算法完整操作示例（建议收藏

有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在python中安装和使用顶级聚类算法。

机器学习算法那些事·2022-12-12 11:43

基于PSO粒子群优化的kmeans的聚类仿真

模式识别、数据分析、图像处理和市场研究等众多应用领域对聚类算法提出了迫切需求。聚类分析的主要目标是得到一个全局较优聚类结果。作为无监督学习一个典型的面向原型的聚类算法，k-means算法虽

Simuworld·2022-12-12 10:30

经典聚类算法——Kmeans详解

一、什么是聚类Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法。聚类的目的就是将大量数据中具有”相似”特征的数据或样本划分到同一个类别中。聚类模型建立在无类别标记的数据上，需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起，即只是利用样本数据本身的分布规律。聚类模型会根据数据自身间的”距离”或”相似度”将他们划分成若干组，划分的基本原则就是使组内样本间距离最小化而

白话机器学习·2022-12-12 08:20

机器学习之聚类算法Kmeans及其应用，调用sklearn中聚类算法以及手动实现Kmeans算法。

文章目录实现Kmeans算法实现聚类读取文件手动实现Kmeans算法处理数据绘制数据散点图绘制聚类中心调用sklearn中聚类算法绘制k-Means聚类结果对比效果：整合代码：实现Kmeans算法实现聚类要求

南蓬幽·2022-12-12 08:48

机器学习聚类算法总结

目录一、聚类算法简述二、K-Means算法实现案例一——简单实现三、K-Means算法实现案例二——案例实现四、K-Means算法实现案例三五、轮廓系数六、CH系数七、聚类实现图像压缩八、肘步法一、聚类算法简述二

Dragon Wu·2022-12-12 08:48

聚类算法kmeans学习笔记（输入输出参数）

kmeans参数说明kmeans中的初始聚类中心是随机的，但是对分类结果影响不大，只会影响到迭代的次数。迭代的终止条件有两种，一种是前后两次的迭代结果不发生变化，可以看成是迭代已经收敛，分类结果已经达到最佳。另一种是前后两次结果的差值小于某个定义好的数，也可以认为聚类过程已经收敛。当不确定聚类的类别数时，我们就需要找到一个评价指标，去判断分成多少类是最合适的，比如DBI分类指标。defkmeans

多笑一笑啊·2022-12-12 08:18

机器学习——kMeans聚类

kMeans算法是最常用的聚类算法，该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中。kMeans算法十分简单易懂而且非常有效，但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。

阿柠··2022-12-12 08:47

十大机器学习算法（三）—— 无监督聚类算法 KMeans

KMeansKMeans属于无监督（即无标签）聚类算法，在不知道数据没有具体的划分标准时，通过物以类聚的方法，将相似数据放在一起。

AwesomeDong·2022-12-12 08:16

【机器学习】聚类算法 kmeans

引言kmeans是一个简单实用的机器学习算法，今天专门介绍一下。这篇文章主要关注以下几点：kmeans算法的具体流程是啥？做一个代码实战，并用可视化的方法来展示kmeans的聚类效果。训练过程中如何选取最好的聚类结果？训练好后如何评价训练的的结果。k-means算法流程k-means算法的步骤：随机选取k个初始中心点。计算每个样本点和中心点的距离，各自划分为距离最近的中心点所对应的类别中。重新确定

Coder_preston·2022-12-12 08:15

DBSCAN聚类算法的Python可视化

DBSCAN全称为“Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise”。我们可以利用sklearn在python中实现DBSCAN。首先，import相关的Library。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib

JW0601·2022-12-12 02:50

主题模型：LDA原理详解与应用

LDA算法简介：LDA是一种基于贝叶斯思想的无监督的聚类算法，广泛用于文本聚类，文本分析，文本关键词等场景。

爱吃腰果的李小明·2022-12-11 20:32

自动驾驶之3D点云聚类算法调研

1.方法总共分为4类基于欧式距离的聚类Supervoxel聚类深度(Depth)聚类ScanlineRun聚类1.1基于欧氏距离的聚类思路:在点云上构造kd-tree,然后在某个半径阈值(例如0.5m),则分割为一个实例。相似算法:RBNN(radiallyboundednearestneighborgraph),2008.1.2SupervoxelClusterCVPR13VoxelCloudC

mathlxj·2022-12-11 17:31

[1177]Hive 窗口函数之lead() over(partition by ) 和 lag() over(partition by )

lag()over()与lead()over()函数是跟偏移量相关的两个分析函数，通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前N行的数据(lag)和后N行的数据(lead)作为独立的列,从而更方便地进行进行数据过滤

周小董·2022-12-11 10:21

聚类算法的理解

5.应用步骤：（k-means聚类算法）(1)首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。

爱学习的人工智障·2022-12-11 07:22

k均值聚类算法(K Means)及其实战案例

算法说明K均值聚类算法其实就是根据距离来看属性，近朱者赤近墨者黑。其中K表示要聚类的数量，就是说样本要被划分成几个类别。

Qwertyuiop2016·2022-12-11 07:14

机器学习之KMeans聚类算法原理（附案例实战）

14天阅读挑战赛KMeans聚类什么是聚类任务1无监督机器学习的一种2目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇3簇内样本彼此之间越相似，不同簇的样本之间越不相似，就越好为什么叫KMeans聚类1也可以叫K均值聚类2K是最终簇数量，它是超参数，需要预先设定3在算法计算中会涉及到求均值KMeans流程1随机选择K个簇中心点2样本被分配到离其最近的中心点3K个簇中心点根据所在簇样本，以求平均值的方式重新计

艾派森·2022-12-11 07:13

记录篇：【菜菜scikit-learn机器学习】sklearn中的聚类算法K-Means

目录1.无监督学习与聚类算法sklearn中的聚类算法2.KMeans簇内误差平方和的定义和解惑KMeans算法的时间复杂度3.sklearn.cluster.KMeans重要参数n_clusters聚类算法的模型评估指标当真实标签已知的时候当真实标签未知的时候

W_Yeee·2022-12-11 07:51

R语言：商业数据分析实例（2）【k-means, t-test】

使用到的数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1yhzQSdquizLayXamM0wygg提取码：3b7i前言：k-means实现k-means算法，是一种最广泛使用的聚类算法。

lzc1009840152·2022-12-11 06:17

CloudCompare&PCL添加算法(非插件式，点云DBSCAN聚类算法)

有时候想把自己之前编写的算法添加到CloudCompare中去，感觉这样更方便后面的使用，所以就研究了一下，下面是实现的效果。文章目录一、实现步骤二、实现效果三、小结一、实现步骤本过程以之前做的DBSCAN算法为例，如果对方法不是很清楚可以详看这篇文章：https://blog.csdn.net/dayuhaitang1/article/details/105882653。1、将算法的源码复制到C

BigFish_Galaxy·2022-12-11 01:21

Lesson 7.1&Lesson 7.2 无监督学习算法与K-Means快速聚类&Mini Batch K-Means与DBSCAN密度聚类

Lesson7.1无监督学习算法与K-Means快速聚类从本节开始，我们将介绍无监督学习领域内最重要的一类算法——聚类算法。

Grateful_Dead424·2022-12-10 20:59

浅浅认识一下聚类算法

目录1.聚类算法的简介2.常见的聚类算法K-MEANS聚类算法均值偏移聚类算法GMM的期望最大化聚类1.聚类算法的简介聚类算法是一种典型的无监督学习算法，将相似的样本自动归类到一个类别当中。

邱髓仙素·2022-12-10 20:59

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM引言最近在面试中，除了基础&算法&项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句

v_JULY_v·2022-12-10 15:04

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM --别人的，拷来看看

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM引言最近在面试中，除了基础&算法&项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句

dngirz6194·2022-12-10 15:31

层次聚类算法python_Python实现简单层次聚类算法以及可视化

本文实例为大家分享了Python实现简单层次聚类算法，以及可视化，供大家参考，具体内容如下基本的算法思路就是：把当前组间距离最小的两组合并成一组。

weixin_39758288·2022-12-10 12:25

聚类算法——KMeans算法（机器学习）

KMeans算法一、输入参数n_clusters：数据集将被划分成n_clusters个‘簇’即k值以及（int,optional,default:8）。一般需要选取多个k值进行运算，并用评估标准判断所选k值的好坏，以获得较好的聚类效果。max_iter:最大迭代次数（int,default:300）一般如果是凸数据集的话可以不管这个值，如果数据集不是凸的，可能很难收敛，此时可以指定最大的迭代次数

YU 峰·2022-12-10 12:54

机器学习系列（六） -- K-means算法（食物数据集）

K-means是一种最流行的聚类算法属于无监督学习可以在数据集分为相似的组（簇），使得组内数据的相似度较高，组间之间的相似度较低步骤：#1从样本中选择k个点作为初始簇中心#2计算每个样本到各个簇中心的距离

gm0012·2022-12-10 12:52

【菜菜的sklearn课堂笔记】聚类算法Kmeans-重要参数init & random_state & n_init：初始质心怎么放更好

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibiliinit在K-Means中有一个重要的环节，就是放置初始质心。如果有足够的时间，K-means一定会收敛，但Inertia可能收敛到局部最小值。是否能够收敛到真正的最小值很大程度上取决于质心的初始化。init就是用来帮助我们决定质心初始放置位置的参数。初始质心放置的位

烧灯续昼2002·2022-12-10 08:24

史上最全的机器学习深度学习面经总结

问：你了解哪些常见的聚类算法？

冰露可乐·2022-12-10 07:48

机器学习（五）聚类算法（k-means，）

一、常见的聚类算法聚类就是按照某个特定标准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。

老衲要学习·2022-12-10 07:47

ML随记之聚类算法整理总结（各类聚类算法比较+聚类算法选取衡量标准）

-聚类算法的分类-衡量聚类算法优劣的标准：（1）算法的处理能力：算法复杂度、噪声处理、任意形状处理、有间隙的嵌套数据的能力；（2）是否需要预设条件：聚类个数、初始中心点、启发式规则等等；（3）数据输入属性

Taowenx·2022-12-10 07:46

“非监督学习”面试知识点总结-K均值+高斯混合模型+自组织映射神经网络+聚类算法评估-百面机器学习系列5

提示：在准备机器学习算法工程师面试的过程中，我主要参考《百面机器学习》去巩固自己的基础知识。本系列博客将以该书为主题，并以八股文的方式去概述整本书的内容，以尽量减少读者们的阅读作量，并方便读者可以随时随地的记忆背诵。建议：我还是认为读者们可以提前买一本《百面机器学习》，从前到后完全看一遍，然后再看我的博客去记忆背诵会更好些哈。文章目录问题1：K均值聚类问题2：高斯混合模型问题3：自组织映射神经网络

八股文的搬运工·2022-12-10 07:34

Briefings in Bioinformatics | 王秀杰/裴小兵合作开发单细胞组学细胞标记基因鉴定算法COSG...

在利用聚类算法将细胞进行分组后，需要通过鉴定不同细胞群特异表达的标记基因来注释细胞类型。

生信宝典·2022-12-10 06:22

手工实现k-means算法

手工实现k-means算法手工实现常见聚类算法–k-means（k均值）手工实现，不使用现成的聚类库，如sklearn；但是使用了numpy和绘图工具类matplotlib？？？不知道算不算纯手工。

天微亮。·2022-12-10 03:26

python应用kmeans算法,K-Means算法的Python实现

算法简介K-Means是一种常用的聚类算法。聚类在机器学习分类中属于无监督学习，在数据集没有标注的情况下，便于对数据进行分群。而K-Means中的K即指将数据集分成K个子集合。

Lay200·2022-12-10 03:55

实验三：手动编程实现K-means算法

实验三：手动编程实现K-means算法K-均值算法(K-means)算法概述：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

糖糖唐w·2022-12-10 03:48

划分方法聚类（三） Canopy+K-MEANS 算法解析

Canopy算法与传统的聚类算法(比如K-means)不同，Canopy聚类最大的特点是不需要事先指定k值(即clustering的个数)，因此具有很大的实际应用价值。

多线程·2022-12-10 03:17

K-Means算法解析

K-means是常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大，属于无监督学习方法。在K-Means算法中，簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定。

一本糊涂张·2022-12-10 03:14

点云聚类汇总（MATLAB）

BigFish_Galaxy·2022-12-10 02:51

聚类算法中的实验部分

聚类算法中的实验部分最近到了论文的收尾部分，要开始做实验。起初以为实验部分最简单了，就拿着数据跑一跑，记录结果，画图。直到自己真的做了，才发现里面要注意的特别多，根本不是一间容易事。

bityourtail·2022-12-09 20:41

聚类算法实验常用数据集

文章目录前言一、二维人工数据集二、UCI真实数据集下载地址前言本文包含了我在实验中使用和收集到的一些非常好(经典聚类算法效果都不大行)的数据集，已经对数据和标签进行了分离，txt格式，直接用，verygood

一路冰雨·2022-12-09 20:11

聚类分析实验——机器学习

文章目录一、实验要求二、实验目的三、实验内容实验步骤1.请根据cluster文件代码，根据K均值聚类算法的原理，有两种初始化方法，一种是随机中心点，一种是随即分类，请修改代码实现另一种初始化也就是随机分类代码

Desire..·2022-12-09 20:39

OPTICS聚类算法详解

欢迎关注”生信修炼手册”!DBSCAN算法对于邻域半径eps和最小样本数minPoints这两个参数比较敏感，不同的参数取值会产生不同的聚类效果。为了降低参数设置对聚类结果造成的不稳定性，在DBSCAN算法的基础上，提出了OPTICS算法，全称如下OrderingPointstoidentifytheclusteringstructure通过对样本点排序来识别聚类结构，为了搞清楚该算法，首先要理解

生信修炼手册·2022-12-09 18:37

optics算法matlab实现,OPTICS聚类算法的matlab实现

优质解答OPTICS聚类算法代码,从http://www.pudn.com/downloads238/sourcecode/math/detail1113278.html该处下载.

weixin_39991531·2022-12-09 18:07

聚类算法——OPTICS

1基于密度的聚类算法：DBSCAN与OPTICS基于密度聚类的思想源于大名鼎鼎的DBSCAN算法，DBSCAN之所以可以成为基于密度算法的“父类”和基础，是因为提出的

丁丁去学习·2022-12-09 18:03

常见聚类算法及使用--Affinity Propagation（AP）

june_francis·2022-12-09 18:01

常见聚类算法及使用--均衡的迭代并减少聚类中心的层次聚类（BIRCH）

前言前面文章给大家介绍了关于层次聚类算法的实现，那么本文给大家继续介绍层次聚类的优化算法BIRCH。