聚类算法学习

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

《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

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

算法学习——LeetCode力扣栈与队列篇1

算法学习——LeetCode力扣栈与队列篇1232.用栈实现队列232.用栈实现队列-力扣（LeetCode）描述请你仅使用两个栈实现先入先出队列。
拉依达不拉胯·2024-02-12 04:43

我在代码随想录|写代码Day26 |回溯算法|491.递增子序列 , 46.全排列 , 47.全排列 II

:*☆学习时间：周一至周五晚上7点—晚上9点周六上午9点-上午11点周日下午3点-下午6点主题:回溯算法今日份打卡代码随想录-回溯算法学习内容：递增子序列全排列全排列II内容详细491.递增子序列题目考点
27dCnc·2024-02-12 01:14

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

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

算法学习——LeetCode力扣双指针篇

算法学习——LeetCode力扣双指针篇127.移除元素27.移除元素-力扣（LeetCode）描述给你一个数组nums和一个值val，你需要原地移除所有数值等于val的元素，并返回移除后数组的新长度。
拉依达不拉胯·2024-02-11 08:27

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

【LeetCode】496、下一个更大元素 I（附算法学习指南）

496、下一个更大元素IclassSolution{publicint[]nextGreaterElement(int[]nums1,int[]nums2){int[]ret=newint[nums1.length];intindex=0;while(indexnums1[index]){ret[index]=nums2[i-1];break;}}}}index++;}for(inti=0;i
Sivan_Xin·2024-02-11 07:22

算法学习——LeetCode力扣二叉树篇2

算法学习——LeetCode力扣二叉树篇2107.二叉树的层序遍历II107.二叉树的层序遍历II-力扣（LeetCode）描述给你二叉树的根节点root，返回其节点值自底向上的层序遍历。
拉依达不拉胯·2024-02-11 06:43

算法学习——LeetCode力扣二叉树篇3

算法学习——LeetCode力扣二叉树篇3116.填充每个节点的下一个右侧节点指针116.填充每个节点的下一个右侧节点指针-力扣（LeetCode）描述给定一个完美二叉树，其所有叶子节点都在同一层，每个父节点都有两个子节点
拉依达不拉胯·2024-02-11 06:43

算法学习——LeetCode力扣二叉树篇1

算法学习——LeetCode力扣二叉树篇1144.二叉树的前序遍历144.二叉树的前序遍历-力扣（LeetCode）描述给你二叉树的根节点root，返回它节点值的前序遍历。
拉依达不拉胯·2024-02-11 06:42

算法学习——LeetCode力扣栈与队列篇2

算法学习——LeetCode力扣栈与队列篇2150.逆波兰表达式求值150.逆波兰表达式求值-力扣（LeetCode）描述给你一个字符串数组tokens，表示一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。
拉依达不拉胯·2024-02-11 06:11

【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

159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类

基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类，聚类结果效果好，DBSCAN不要求我们指定集群的数量，避免了异常值，并且在任意形状和大小的集群中工作得非常好。
顶呱呱程序·2024-02-11 06:22

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计
暖焱·2024-02-11 02:14

吴恩达机器学习—推荐系统

那么对于每一个用户j，我们可以用一个学习算法学习参数，然
魏清宇·2024-02-11 02:53

统计-聚类：K means 和 K nearest

K值选择原理：1目前尚没有明确的方法选择最佳，所以需要多尝试2K值低，会受离群值的影响3K值高，会导致一些小样本量的样本没有话语权K-means原理：1选择K值。2如果K=3，就随机选择3个母点3计算每个点到这三个母点的距离d4找到距离d的最小值，这个点就属于哪一类5重复很多很多次，直至不再变化了，此时数据就被分成K=3类Knearest原理：1.将数据映射成PCA的格式2.随机找一个母点imag
PriscillaBai·2024-02-10 22:25

C语言学习笔记

系列文章目录1.元件基础2.电路设计3.PCB设计4.元件焊接5.板子调试6.程序设计7.算法学习8.编写exe9.检测标准10.项目举例11.职业规划文章目录前言C的面向过程和C++的面向对象1.C+
【云轩】·2024-02-10 20:30

【全网最低价】司守奎《数学建模算法与应用》第三版pdf+数学建模资料（非常详细的算法学习和路线）小白推荐

文章末尾有电子版PDF文件链接2.算法学习流程及详细过程主要算法：工具箱推荐遗传算法-beatxbx工具箱，求解速度很快，并行计算LIBSVM-比MATLAB自带工具箱好用得多yamlip，特别推荐，统一优化求解工具箱由于文件很多
阿贵学长·2024-02-10 18:17

让你能进“大厂”的数据分析项目是长怎样？全套路线（建议收藏）

《算法+数据结构》全套路线（建议收藏）前言  所谓活到老，学到老，虽然我感觉自己已经学了很多算法了，但是昨天熬夜整理完以后发现，自己还是个弟弟，实在忍不住了，打算把算法学习路线发出来，我把整个算法学习的阶段总结成了五个步骤
悠玩编程·2024-02-10 12:55

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。
飞影铠甲·2024-02-10 11:53

【算法】【数据结构】算法与数据结构的关系

程序=算法+数据结构+语言工具和环境但在算法学习过程中，我认识到算法和数据结构是密不可分的，脱离数据结构谈论算法是空架子。算法：解决问题的步骤和方法。对数据进行操作和处理的方法。
琛：D·2024-02-10 11:21

聚类分析实验报告

聚类分析在市场细分中的目的是构建细分市场，基本思想是“物以类聚”，辨别事物在某些特征上的相似性或相异性，并按照这些特性将事物划分为几个类别，是在同一类别中的事物有较大的相似性，不同类别中的事物有较大的差异
平凡女生的创作·2024-02-10 08:39

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。
飞影铠甲·2024-02-10 07:47

算法学习系列（三十三）：线性DP

目录引言一、数字三角形二、最长上升子序列三、最长公共子序列引言这个线性DP其实也就是一种描述吧，有的是一维、二维、多维的，就是这个动规方程是按顺序来的，所以叫做线性，然后还是得按题目来看，把每种题都见过才能有思路，才会写，DP其实没啥思想规范，就是做题见题，才会做题。一、数字三角形思路：把这个三角形看成二维的，横着的代表行，斜着的代表列，则f[i][j]=max(f[i−1][j−1],f[i−1
lijiachang030718·2024-02-10 05:42

算法学习系列（三十二）：背包问题

目录引言一、01背包1.二维代码模板2.一维代码模板二、完全背包1.朴素代码模板2.二维优化代码模板3.一维代码模板三、多重背包1.朴素做法2.优化版本四、分组背包1.朴素做法2.一维优化引言从这一篇文章开始，就开始学习动态规划了，也就是DP了，然后就是DP可以说是整个算法中的最难学的部分之一，好写是非常的好写的，每道题也只有很短的代码量，但是主要是它这个动归方程不好想，也不好推导出来，而且这类题
lijiachang030718·2024-02-10 05:12

优化算法应用（四）优化聚类算法

一．目标描述聚类算法是一类无监督机器学习算法，即在使用该算法时不需要知道数据的标签，而是通过数据各个维度之间的某些特征对数据集进行划分。现在已有的聚类算法很多，划分方式也多种多样。
stronghorse·2024-02-10 04:50

Python 和 Java 代码实现：黄金分割法求解一维最优化问题

黄金分割法求解一维最优化问题问题描述区间消去法黄金分割法代码实现Python代码Java代码求解实例开启一个新系列的学习，这位大佬的文章写的很通透，且有代码实践，个人觉得只有自己把代码写出来了才是真的会了，我对自己的算法学习要求也是这样的
twinkle 222·2024-02-10 03:00

【算法】基础算法

算法学习的目标●通过掌握算法设计的方法论，设计正确高效的算法。●通过分析比较算法运行效率，判断哪个算法更高效。算法的语言●伪代码（结合程序语言和自然语言，不注重程序语言的具体细节，更简单方便。
琛：D·2024-02-09 22:13

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界
Sunflow007·2024-02-09 20:26

线性表的顺序结构—顺序表

###青岛大学王卓的数据结构与算法学习###以及CSDN的优质文章为了帮助个位能够更好的理解一些操作的原因，我在这里就引入我学习时看过的相关文章，希望对你有所帮助：1.C语言*p、p以及&p的区别，*p
MADAO_luv·2024-02-09 17:32

【机器学习】Kmeans如何选择k值

确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的K值非常重要。
TwcatL_tree·2024-02-09 15:29

Seurat -- SCTransform

官方教程的流程整个流程缺少QC部分以及检查细胞周期和线粒体是否对聚类有影响时候regressout。#installglmGamPoi加速sctransform的运算if(!
All_Will_Be_Fine噻·2024-02-09 09:39

Seurat - 聚类教程 (1)

设置Seurat对象在本教程[1]中，我们将分析10XGenomics免费提供的外周血单核细胞(PBMC)数据集。在IlluminaNextSeq500上对2,700个单细胞进行了测序。可以在此处[2]找到原始数据。我们首先读取数据。Read10X()函数从10X读取cellranger管道的输出，返回唯一的分子识别(UMI)计数矩阵。该矩阵中的值表示在每个细胞（列）中检测到的每个特征（即基因；行
冷冻工厂·2024-02-09 09:38

机器学习系列——（十七）聚类

其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？
飞影铠甲·2024-02-09 09:08

【算法集训专题攻克篇】第五篇之双指针

《算法集训传送门》  引言铭记于心✨我唯一知道的，便是我一无所知✨❄️我们的算法之路❄️  众所周知，作为一名合格的程序员，算法能力是不可获缺的，并且在算法学习的过程中我们总是能感受到算法的✨魅力✨。           
梦想new的出来·2024-02-09 09:04

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。
飞影铠甲·2024-02-09 08:04

【算法学习】编程中的位运算

位运算位运算是直接对二进制的每一位进行逻辑操作的运算方式用途：位运算一般用于考察异或的性质、状态压缩、与位运算相关的特殊数据结构、构造题等。基本的位运算共6种，分别为按位与、按位或、按位异或、按位取反、左移和右移。按位与&两个数字与运算的结果不会变小按位或|两个数字或运算的结果不会变小异或^两个数字进行异或运算，结果可能变大，也可能变小，也可能不变。异或的性质//交换律x^y=y^x//结合律x^
lcx_defender·2024-02-09 07:48

图像搜索和分类

视觉单词通常通过特征描述子（SIFT）等结合聚类算法得到聚类质心。用视觉单词直方图来表示一个图像。图像索引根据图像特征分别建立索引，以索引的方式搜索图像。
顽皮的石头7788121·2024-02-09 03:01

什么是数据挖掘

文章目录什么是数据挖掘1.分类问题2.聚类问题3.回归问题数据挖掘相关的标准库数据挖掘模型训练分类问题聚类问题回归问题关联问题模型集成模型评估评估指标混淆矩阵与标准率指标泛化能力评估什么是数据挖掘数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识并用于生产产业价值
菜鸟长安·2024-02-09 01:44

算法学习打卡day45｜动态规划：股票问题总结

Leetcode股票问题总结篇动态规划的股票问题一共六道题，买卖股票最佳时机和买卖股票手续费都是一个类型的问题，维护好买入和卖出两个状态即可，方法一摸一样。而冷冻期也差不多就是状态多了点，买入、保持卖出、当日卖出、以及冷冻期四个状态。做题方法还是动态规划五部曲：明确dp数组含义，这里六道题全部第i天都是手里买入状态或者卖出状态的现金数是多少，这篇文章下标0代表未持有，下标1代表持有。写出递推公式，
涛涛begin·2024-02-09 00:46

算法学习打卡day46｜动态规划：子序列问题

一般情况下一但涉及到连续子数组问题，通常dp数组存的是中间状态，我们需要用result每次取获取结果，而相对顺序的话不需要result，每次取最大值即可
涛涛begin·2024-02-09 00:16

算法学习打卡day44｜动态规划：打家劫舍问题

打家劫舍力扣题目链接题目描述：你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你不触动警报装置的情况下，一夜之内能够偷窃到的最高金额。示例1：输入：[1,2,3,1]输出：4解释：偷窃1号房屋(金额=1)，然后偷窃3
涛涛begin·2024-02-09 00:45

算法学习打卡day47｜单调栈系列题目

单调栈题目思路通常是一维数组，要寻找任一个元素的右边或者左边第一个比自己大或者小的元素的位置，此时我们就要想到可以用单调栈了。时间复杂度为O(n)。单调栈的本质是空间换时间，因为在遍历的过程中需要用一个栈来记录右边第一个比当前元素高的元素，优点是整个数组只需要遍历一次。单调栈解题步骤建立一个栈，然后从头遍历元素。既然为单调栈，那么肯定分为单调递增栈和单调递减栈（这里的单调递增或者递减指的是从栈顶到
涛涛begin·2024-02-09 00:43
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