聚类算法分析函数第43页

语音识别GMM-HMM

1.GMM高斯混合模型（GaussianMixtureModel）,是一种业界广泛使用的聚类算法。K-means算法可以被视为高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式。

zephyr_wang·2022-11-21 18:21

DBSCAN算法

目录定义算法流程代码效果演示算法优势算法劣势算法待改进之处参数选择方式参数选择效果定义DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法

小魏612·2022-11-21 17:11

机器学习实战——Kmeans聚类算法

机器学习实战——Kmeans聚类算法1聚类算法介绍1.1K-均值聚类1.2聚类效果的评价2sklearn中的实现1聚类算法介绍在无监督学习中，训练样本的标记是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律

wxw_csdn·2022-11-21 16:39

机器学习实战学习记录（10-12章)

参考：机器学习实战PeterHarrington十、利用k-均值聚类算法对未标注的数据分组聚类是一种无监督学习，它将相似的对象归到同一个簇中。簇内对象越相似，聚类的效果越好。

我的宠物不是小马·2022-11-21 16:38

机器学习算法——k-均值聚类算法对未标注数据分组

k-均值聚类算法对未标注数据分组0、前言1、k-均值聚类算法2、对于k-means的算法优化2.1对聚类得到的簇进行二次处理2.2二分k-均值聚类算法3、对纽波兰的地理位置进行聚类3.1我们按照以下几个流程完成项目

零壹博弈·2022-11-21 16:05

机器学习实战——k—均值聚类算法

fromnumpyimport*importmatplotlibimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读数据，list类型defloadDataSet(filename):dataMat=[]fr=open(filename)forlineinfr.readlines():curLine=line.strip().split('\t')fltLin

孤鸿1111·2022-11-21 16:02

机器学习实战——K均值

文章目录1K均值聚类算法2使用后处理来提高聚类性能3二分K-均值算法4示例：对地图上的点进行聚类5总结6补充Supervisedlearning：目标变量实现存在输入X，预测/分类变量YUnsupervisedlearning

SKYWALKERS_2397·2022-11-21 16:42

充实而又快乐·2022-11-21 13:28

基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割matlab代码

CIEL*a*b颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a*和b*通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIEL*a*b空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域

拉姆哥的小屋·2022-11-21 11:29

基于K均值聚类算法的图像分割（Matlab）

文章目录一、K均值聚类算法是什么？1、什么是聚类？2、初探K均值聚类算法3、K均值算法的原理与理解二、K均值聚类算法如何在图像分割上应用？三、Matlab仿真一、K均值聚类算法是什么？1、什么是聚类？

Forward_2740·2022-11-21 11:58

【聚类分割】基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割附matlab代码

将图像转换到CIELab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIELab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域

matlab科研助手·2022-11-21 11:50

基于K-means(K均值)聚类算法的图像特征分割研究-含Matlab代码

⭕⭕目录⭕⭕✳️一、引言✳️二、K-means聚类算法原理✳️三、图像聚类分割实例✳️四、参考文献✳️五、Matlab代码获取✳️一、引言图像分割是一个跨学科的研究方向，涉及人工智能、机器学习、模式识别等

matlab科研中心·2022-11-21 11:42

机器学习课后练习题（期末复习题目附答案）

此为第一章绪论部分一.单选题1.移动运营商对客户的流失进行预测,可以使用下面哪种机器学习方法比较合适()A.一元线性回归分析B.关联方法C.聚类算法D.多层前馈网络正确答案:A2.下面哪种说法有关机器学习的认识是错误的

打算改个好听的名字·2022-11-21 07:58

手把手的K-means聚类算法教程（含简介及教育数据应用实例 Python实现）

手把手的K-means聚类算法教程（含简介及教育数据应用实例Python实现）1.K-MEANS的基本原理2.数据预处理2.1数据读取：fromExcel2.2数据预处理：标准化Z分数3.聚类过程3.1K

张鹏99·2022-11-21 06:26

K-Means聚类算法原理

K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means基于欧式距离认为两个目标距离越近，相似度越大。

沸点数据·2022-11-21 06:21

python 聚类算法模块_Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现

1.项目描述你拥有一个超市(SupermarketMall)。通过会员卡，你用有一些关于你的客户的基本数据，如客户ID，年龄，性别，年收入和消费分数。消费分数是根据客户行为和购买数据等定义的参数分配给客户的。问题陈述：你拥有这个商场。想要了解怎么样的顾客可以很容易地聚集在一起(目标顾客)，以便可以给营销团队以灵感并相应地计划策略。2.数据描述字段名描述二、相关模块importnumpyasnpim

蒋二笑·2022-11-21 06:50

美赛python学习d13——K_means聚类算法

K-Means算法的作用基于数据间距离的远近，将若干离散的数据分成多个类聚类遇到的问题分成多少个类？手肘法则：畸变程度之和：通俗地说就是每个类内的数据与类耳朵中心点的距离平方和，再将所有的组内平方和相加聚合系数折线图：随着类的个数增加，聚合系数（畸变程度之和）减少，总折线图像人的手肘一样，找到最像肘部的点，确定为最终的分类个数每一类包括哪些元素算法的步骤选择类的个数K选择K个随机点作为中心点（不一

林生时见lu·2022-11-21 06:40

[Python] 用K-means聚类算法进行客户分群

目录一、背景1.项目描述2.数据描述二、相关模块三、数据可视化1.数据读取2.数据可视化2.1平行坐标图2.2年龄/年收入/消费分数的分布2.3年龄/年收入/消费分数的柱状图2.4不同性别用户占比2.5两两特征之间的关系2.6两两特征之间的分布四、K-means聚类分析0.手肘法简介1.基于年龄和消费分数的聚类2.基于年收入和消费分数的聚类3.基于年龄、收入和消费分数的聚类五、小结一、背景1.项目

这一步就是天涯海角·2022-11-21 05:26

k-means聚类（python代码）

k-means聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别

平平平安喔·2022-11-21 05:45

机器学习sklearn-聚类

sklearn中聚类算法有两种表现形式，一种是类，需要实例化，然后训练并调动接口，另一种是函数，输入特征矩阵和超参数就可得到结果。

yzy_1117·2022-11-21 05:31

Sklearn实现层次聚类

层次聚类(Hierarchicalclustering)代表着一类的聚类算法，这种类别的算法通过不断的合并或者分割内置聚类来构建最终聚类。

数据科学家修炼之道·2022-11-21 05:00

机器学习：聚类算法API初步使用

学习目标知道聚类算法API的使用1api介绍sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数量整型，缺省值=8，生成的聚类数，即产生的质心

黑马程序员官方·2022-11-21 05:12

从零学习机器学习七：聚类算法

聚类算法目标1聚类算法简介1.1认识聚类算法1.2现实中的应用1.3概念1.4与分类算法区别2聚类算法API2.1API2.2案例3实现流程3.1k-means聚类步骤3.2案例练习3.3小结4模型评估

火航·2022-11-21 05:41

机器学习之聚类学习笔记-利用python的sklearn实现

学习来源sklearn中文文档聚类算法练习python代码实现K-means算法Python数模笔记-Sklearn（2）聚类分析均值偏移聚类K-means聚类算法该算法可分为三个步骤。

勤奋努力的野指针·2022-11-21 05:09

sklearn专题六：聚类算法K-Means

目录1概述1.1无监督学习与聚类算法1.2sklearn中的聚类算法2KMeans2.1KMeans是如何工作的2.2簇内误差平方和的定义和解惑2.3KMeans算法的时间复杂度3sklearn.cluster.KMeans3.1

Colorfully_lu·2022-11-21 05:07

机器学习：聚类,Sklearn

一、实验要求在计算机上验证和测试k-means聚类和高斯混合模型聚类实验，sklearn的相关聚类算法。

潮阿景·2022-11-21 05:04

居于层次的聚类、BIRCH、CURE、AGNES、DIANA（机器学习）

层次聚类算法可以揭示数据的分层结构，在树形结构上不同层次进行划分，可以得到不同粒度的聚类结果。按照层次聚类的过程分为自底向上的聚合聚类和自顶向下的分裂聚类。

唯见江心秋月白、·2022-11-21 04:26

基于网格的聚类STING、CLIQUE（机器学习）

目录基于网格的聚类基于网格聚类的典型算法基于网格的聚类基于网格的聚类算法的基本思想是将每个属性的可能性分割成许多相邻的区间（例如将属性的值域离散化处理）创建网格单元的集合，将数据空间划分为许多网格单元，

唯见江心秋月白、·2022-11-21 04:26

西瓜书学习笔记9-聚类

这些概念对聚类算法而言事先是未知

weixin_41872340·2022-11-21 02:01

numpy实现周志华机器学习 9.4.3 高斯混合聚类（GMM算法）

要想很好得理解掌握高斯混合聚类算法，以我的学习经验来看，需要掌握两方面背景知识。多维正态分布EM算法关于上述两方面知识，我只做简单的介绍。多维正态分布首先，什么是多维正态分布？就是多变量的正态分布。

书剑与酒·2022-11-21 01:38

gmm聚类python_Spark 2.1.0 入门：高斯混合模型(GMM)聚类算法(Python版)

weixin_39834328·2022-11-21 01:06

【机器学习】高斯混合聚类python实现

高斯混合聚类算法的原理如下：由于在对数函数里面又有加和，我们没法直接用求导解方程的办法直接求得最大值。

redhorse_plus·2022-11-21 01:33

【无监督学习】聚类算法：高斯混合模型GMM

Ⅰ.原始数据i.i.训练集i.ii.测试集Ⅱ.python程序importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.mixtureimportGaussianMixture#训练集data=pd.read_excel('数据.xlsx',sheet_name='Sheet3')x_train=np.array(data.iloc[:,1:]).Tgm=Gaussia

黑小慕·2022-11-21 01:57

Python：相对简洁的基于高斯混合模型的聚类算法（GMM）

"""GMMclusteringalgorithmByDanielHeAtCQUPT"""importnumpyasnpfromscipy.statsimportmultivariate_normalfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimportdatasetsimportmat

DeniuHe·2022-11-21 00:46

Python 机器学习8：sklearn 聚类算法

1.K-Means算法是一种广泛使用的聚类算法。

刘元职业车队·2022-11-20 20:18

机器学习知识梳理

机器学习前言一、概念二、应用领域三、思想和理论四、主要流派符号主义贝叶斯定理联结主义进化主义行为类推主义五、算法算法定义算法分类常见的机器学习任务聚类分类回归算法选择算法概述分类算法聚类算法关联分析（关联规则挖掘

語衣·2022-11-20 20:35

机器学习算法汇总

AdaBoost基本原理)Boosting算法（GBDT，XGBoost，LightGBM）SVM(SupportVectorMachin)支持向量机详解KNN(k-nearestneighbors)K近邻算法深入聚类算法

丿回到火星去·2022-11-20 18:24

实习笔记Day4(2022.8.11)

一.总结1.继续深入了谱聚类算法的基本流程（主要是拉普拉斯矩阵特征向量的求解以及对k-means聚类算法新的理解）2.初步了解了拉普拉斯矩阵特征向量的并行求解和k-means聚类算法的并行实现二.学习笔记

歌者｀·2022-11-20 16:26

Python实现聚类K-means算法

K-means（K均值）算法是最简单的一种聚类算法，它期望最小化平方误差E=∑i=1k∑x∈Ci∣∣x−μi∣∣22E=\sum\limits_{i=1}^k\sum\limits_{x\inC_i}|

Castria·2022-11-20 09:32

习题的练习

下列关于Kmeans聚类算法的说法错误的是（D）A.对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性B.是一种无监督学习方法C.K值无法自动获取，初始聚类中心随机选择D.初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大聚类算法研究的问题包括

钰涵雨辰·2022-11-20 08:17

matlab 基于密度的聚类算法,基于密度DBSCAN的聚类算法

聚类算法概念聚类分析又称群分析，它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。

梦里一只喵·2022-11-20 08:11

Python机器学习之K聚类算法

K聚类的作用：对于给定的数据集通过欧式距离进行分类假定对给定的数据集分成3类算法步骤1读取数据集，将数据集读取成矩阵2随机在矩阵中找三个点A，B，C作为中心点3计算每一个到三个中心点的距离，将该点归到距离最近的中心点，最终分成A，B，C三类4将已归好的三类求每类的平均值作为新的中心点记为A1，B1，C15重复3与4步骤直至分的3类不在发生改变数据集文件链接：https://pan.baidu.co

人工制杖·2022-11-20 08:29

西瓜书+南瓜书第九章聚类

原型聚类（kmeans）9.5密度聚类（DBSCAN）9.6层次聚类（AGNES）9.1聚类任务聚类试图将训练样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个簇，每个簇可能对应于一些潜在的概念但是这些概念对聚类算法而言事先是未知的

煞拉一Q·2022-11-20 06:14

pytorch nn.Linear（）详解

pytorchnn.Linear详解及在全连接层的实例函数函数解释参数：官方例子代码分析简化例子代码分析函数classtorch.nn.Linear(in_features,out_features,bias

CV-杨帆·2022-11-20 04:15

K-means算法

目录算法概述算法原理算法推导算法流程K值的确定算法概述K-means算法也称为K_均值算法，用于聚类算法。聚类是一种无监督学习，他将相似的对象归于一个簇中，簇中心通过簇中所有点的均值来计算。

Chen的博客·2022-11-20 04:00

机器学习-聚类算法-01

机器学习-聚类算法-01机器学习-聚类算法-02文章目录K-Means算法1.理论基础2.具体代码2.1.数据集2.2.自定义k-means算法类2.3.测试模块3.效果展示3.1.有标签和无标签数据集

turbosqi·2022-11-20 04:42

机器学习（二）：聚类算法1——K-means算法

Kmeans是一种经典的聚类算法，所谓聚类，是指在没有给出目标的情况下，将样本根据某种关系分为某几类。那在kmeans中，是根据样本点间的距离，将样本n分为k个类。

惜洛-Jankin·2022-11-20 04:06

雷达的语义分割

因此，我们不再需要聚类算法和手动选择的特性。介绍在过去几年中，图像分析从仅仅将图像中的中心对象的分类和对象或对象部分的检测转移到单个组合任务：语义分割。语义分段

郭泓珲·2022-11-20 03:32

基于MATLAB与Python的DBSCAN算法代码

接上文，我们详细介绍了DBSCAN与几种常见聚类算法的对比与流程，DBSCAN聚类算法最为特殊，它是一种基于密度的聚类方法，聚类前不需要预先指定聚类的个数，接下来将DBSCAN分析代码分享Python代码

江湖书生a·2022-11-20 03:08

用K-Means算法处理wine数据集和wine_quality数据集

一、实验目的根据wine数据集处理的结果，采用2种不同的聚类算法分别建聚类模型；然后，通过定量指标评价所构建的模型的优劣。

跟zhe学·2022-11-20 00:51

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