聚类算法学习

第一周文献阅读报告

《基于空间聚类的FMCW雷达双人行为识别方法》4.《太赫兹应用分析和展望》5.《车载毫米波雷达应用研究》6.《基于压力传感器的跌倒检测系统研究》7.
半个轮子工·2024-01-29 12:03

欧氏、曼哈顿、马氏距离

马氏距离（MahalanobisDistance）、欧氏距离（EuclideanDistance）、曼哈顿距离（ManhattanDistance）是常用的距离度量方式，它们在数据分析、模式识别、聚类等领域中经常被使用
yzZ_here·2024-01-29 12:06

1.23聚类算法（kmeans(初始随机选k，迭代收敛）,DBSCAN（dij选点），MEANSHIFT（质心收敛），AGENS(最小生成树）），蚁群算法（参数理解、过程理解、伪代码、代码）

聚类算法聚类结果不变K-meansK值是事先确定好的，是要划分的聚类的数量；初始时随机选择k个点，然后逐渐选择离他最近的点，不断锁定最近的，最后计算方差和；这个是轮流的这个就类似于模拟退火的思想当前聚类下的方差和
CQU_JIAKE·2024-01-29 11:16

【数据分析】numpy基础第五天

我们不可能完全靠肉眼来分析数据，总会有用到各种算法模型的时候，例如使用聚类、回归分析。如果原来的数据非常“肮脏”，不规整，我们将会得到一个不可靠的糟糕结果，此时我们需要用两种十分常用的数据预处理手段
扣柚·2024-01-29 10:24

QT+VS实现Kmeans++

1、Kmeans++的原理如下：（1）首先选取样本中任一数据点作为第一个聚类中心；（2）计算样本每一个数据点至现所有聚类中心的最近距离，并记录下来；（3）逐一挑选所有数据点最近距离之中的最大值，即最远距离
create_right·2024-01-29 09:41

【算法】算法学习七：动态规划 | 背包问题 | 最长公共子串（含源代码）

文章目录一、背包问题二、动态规划三、背包问题的Python代码实战3.1源代码3.2代码逐行解读四、最长公共子串4.1最长公共子串4.2最长公共子序列一、背包问题背包问题是一种经典的组合优化问题，通常有两个版本：0-1背包问题和无限背包问题。0-1背包问题是指给定一个背包容量和一组物品，每个物品有自己的重量和价值，要求在不超过背包容量的情况下，选择一些物品放入背包，使得物品的总价值最大化。每个物品
旅途中的宽~·2024-01-29 07:59

算法学习记录：动态规划基础

目录前言：背景知识：正文：什么是动态规划（更新中）：理解动态规划：状态：状态转移：运用动态规划（分析步骤）：例题集（时间顺序）1.蓝桥OJ3820：混境之地5（DFS）2.蓝桥OJ216：地宫取宝（DFS）3.蓝桥OJ1536：数字三角形（迭代法）4.蓝桥OJ3367：破损的楼梯（迭代法）5.蓝桥OJ3423：安全序列（迭代法）6.蓝桥OJ389：摆花（二维DP）（迭代法）7.蓝桥OJ3362：建
D.Thrive·2024-01-29 07:26

算法学习记录：有关树的基础

前言：算法学习记录不是算法介绍，本文记录的是从零开始的学习过程（见到的例题，代码的理解……），所有内容按学习顺序更新，而且不保证正确，如有错误，请帮助指出。
D.Thrive·2024-01-29 07:26

算法学习记录：位运算

前言：算法学习记录不是算法介绍，本文记录的是从零开始的学习过程（见到的例题，代码的理解……），所有内容按学习顺序更新，而且不保证正确，如有错误，请帮助指出。
D.Thrive·2024-01-29 07:55

算法学习记录：动态规划

前言：算法学习记录不是算法介绍，本文记录的是从零开始的学习过程（见到的例题，代码的理解……），所有内容按学习顺序更新，而且不保证正确，如有错误，请帮助指出。
D.Thrive·2024-01-29 07:23

模糊数学 计算机智能,《常用算法之智能计算 (五) 》：模糊计算

原标题：《常用算法之智能计算(五)》：模糊计算人们常用“模糊计算”(FuzzyComputing)笼统地代表诸如模糊系统、模糊语言、模糊推理、模糊逻辑、模糊控制、模糊遗传和模糊聚类等模糊应用领域中所用到的诸多算法及其理论
慕容隽·2024-01-29 06:53

深度强化学习之价值学习-王树森课程笔记

DeepQ-Network(DQN)1.原理2.DQN结构（以超级玛丽为例）3.用DQN操作Agent打游戏三、TemporalDifferenceLearning（TD算法）1.原始算法（类似BP）2.TD算法3.用TD算法学习
淀粉爱好者·2024-01-29 03:23

算法学习（5）：LeetCode刷题之滑动窗口

前言：滑动窗口算法专门优化一种连续问题场景，如找出字符串或者数组中满足xx条件的最长（或最短）的连续子串（或子数组）。滑动窗口的解题思路如下：需要用到双指针进行求解，两个指针构造一个窗口，窗口的移动是重点！右指针每次往前移动一格，每次移动会有一个新的元素进入窗口，这时条件可能就会发生变化，再根据当前条件来决定左指针是否移动，以及移动多少格。总的来说，右指针每次必然要移动一格，目的是要探索“可能性”
name_s_Jimmy·2024-01-28 19:50

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

2.无监督学习包含算法1.聚类算法：K-means(K均值聚类)2.降维：PCA3.K-means的原理（K-means的算法步骤）1.首先，随机寻找K个点（这里的K是想要分成的份数）2.第二步，把所有点
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

工业机器人运动学与Matlab正逆解算法学习笔记（用心总结一文全会）（三）——逆运动学P2

文章目录建立DH模型机器人正运动学机器人逆运动学△求θ1\theta_1θ1、θ2\theta_2θ2、θ3\theta_3θ3△代数解求θ4\theta_4θ4、θ5\theta_5θ5、θ6\theta_6θ6○求解θ4\theta_4θ4○求解θ5\theta_5θ5○求解θ6\theta_6θ6△三轴相交的Pieper解法△机器人逆运动学多解的判断机器人雅可比矩阵CSDN提示我字数太多，一
Mist_Orz·2024-01-28 17:01

工业机器人运动学与Matlab正逆解算法学习笔记（用心总结一文全会）（二）——逆运动学P1

文章目录建立DH模型机器人正运动学机器人逆运动学※代数解、几何解，解析解（封闭解）、数值解的含义与联系△代数解求θ1\theta_1θ1、θ2\theta_2θ2、θ3\theta_3θ3※参考资料※关于为何使用atan2()函数求解○求解θ1\theta_1θ1○求解θ3\theta_3θ3○求解θ2\theta_2θ2·机器人学导论的方法（失败的尝试）·参考的文章中的方法（失败的尝试）·一个大
Mist_Orz·2024-01-28 17:00

14.STL 常用算法

14.1常用遍历算法学习目标：掌握常用的遍历算法算法简介：for_each//遍历容器treansform//搬运容器到另一个容器中14.2for_each功能描述：实现遍
霜晨月c·2024-01-28 16:46

算法学习系列（二十八）：快速幂、逆元

目录引言一、快速幂概念二、代码模板三、例题1.快速幂模板题四、快速幂求逆元引言这个快速幂还是很重要的，算是一个比较基础的问题在数论里面，主要是为了降低时间复杂度用的，然后介绍了逆元的概念以及如何用快速幂来求。一、快速幂概念求akmodpa^{k}\mod\pakmodp，一般就是累积kkk次，时间复杂度为O(N)O(N)O(N)快速幂：先预处理出a20,a21a22⋯a2logka^{2^{0}}
lijiachang030718·2024-01-28 15:03

算法学习系列（二十七）：欧拉函数、欧拉定理、费马小定理

目录引言一、欧拉函数1.概念2.求每个数的欧拉函数二、线性筛法求欧拉函数三、欧拉定理，费马小定理引言本文主要介绍欧拉函数、线性筛法求欧拉函数，以及公式是怎样推导出来的，并且介绍了欧拉定理，以及费马小定理是怎样被推导出来的。一、欧拉函数1.概念欧拉函数ϕ(N)：欧拉函数\phi(N)：欧拉函数ϕ(N)：1~N中与N互质的数的个数，（互质：公约数只有1的两个自然数）N=p1α1⋅p2α2⋅p3α3⋅⋯
lijiachang030718·2024-01-28 15:32

算法学习系列（二十九）：裴蜀定理、扩展欧几里得算法

目录引言一、裴蜀定理二、扩展欧几里得算法模板三、公式推导四、例题1.扩展欧几里得算法模板题2.线性同余方程引言这个扩展欧几里得算法用的还是比较多的，而且也很实用，话不多说直接开始吧。一、裴蜀定理裴蜀定理：对于任意正整数a和b，一定存在非零整数x和y，使得ax+by=gcd(a,b)裴蜀定理：对于任意正整数a和b，一定存在非零整数x和y，使得ax+by=gcd(a,b)裴蜀定理：对于任意正整数a和b
lijiachang030718·2024-01-28 14:58

R语言--23

聚类实例step1：计算距离dist(x,method="euclidean")step2:聚类hclust(d,method="complete")step3:cutree函数进行分支>df1#注意输入的数据框的结构
白猫警长ic·2024-01-28 14:22

算法学习#31 合并两个有序数组

题目详情给你两个按非递减顺序排列的整数数组nums1和nums2，另有两个整数m和n，分别表示nums1和nums2中的元素数目。请你合并nums2到nums1中，使合并后的数组同样按非递减顺序排列。注意：最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组nums1中。为了应对这种情况，nums1的初始长度为m+n，其中前m个元素表示应合并的元素，后n个元素为0，应忽略。nums2的长度为n。示例1：
0daydreamer0·2024-01-28 11:40

TNNLS'23 | 简单高效的图对比学习聚类

来源：图神经网络与推荐系统本文约2400字，建议阅读5分钟论文提出了一种简单高效的图对比学习聚类方法SCGC。
数据派THU·2024-01-28 08:20

CV学习笔记-聚类

图像聚类1.概述1.分类与聚类分类：分类解决的问题是从特定的数据集中挖掘模式，并作出判断的过程。
Moresweet猫甜·2024-01-28 07:23

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》 聚类

#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址：CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组
二进制怪兽·2024-01-28 07:52

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m
Nie同学·2024-01-28 07:18

DBSCAN原理

DBSCAN原理1.基本概念2.算法步骤Reference：20分钟学会DBSCANDBSCAN是一种非常著名的基于密度的聚类算法。
泠山·2024-01-28 06:40

算法基础学习笔记——⑤离散化\区间和并

✨博主：命运之光✨专栏：算法基础学习目录✨简述特指整数离散化离散化模板：✨区间和并区间和并模板：前言：算法学习笔记记录日常分享，需要的看哈O(∩_∩)O，感谢大家的支持！
命运之光·2024-01-28 04:20

位运算、离散化和区间合并 算法学习

1.位运算1.1使用背景在进行位运算时，我们可以将数看为二进制数，而位运算也就是对于数特定位置的值进行运算。1.2例题801.二进制中1的个数在找数字中的1的时候有两种常用方法。当1>t;intcnt=0;for(;t;t-=lowbit(t))cnt++;cout>n>>m;for(inti=0;i>x>>c;if(a[x])a[x]+=c;elsea[x]=c;all.push_back(x)
Dreaife-BW·2024-01-28 04:49

数模.聚类模型

一、前言二、K-means聚类算法下面是针对量纲不同进行的操作三、系统聚类spass操作spass操作总结：最好使用系统聚类算法，在论文上写的的内容更加充实，图片也较多四、DBSCAN算法适用于这种比较有规律的
丰海洋·2024-01-28 03:50

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci
老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

1、什么是特征工程

你将学习如何:使用互信息确定哪些特征最重要在几个真实世界的问题领域中创造新的特征使用目标编码对高基数分类进行编码使用k-means聚类创建分割特征使用主成分分析将数据集的变化分解为特征动手练习将构建一个完整的笔记本
AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

算法之K-均值法简介

K-均值算法（K-Means）是一种无监督学习的聚类分析方法，用于将数据集中的样本划分成预设数量（K）的簇（cluster），使得每个簇内的数据点彼此相似度较高，而不同簇之间的数据点差异较大。
skyshandianxia·2024-01-28 00:19

Java聚类分析

聚类聚类1解决什么问题KMean聚类Kmedoids聚类2java实现计算二维点的聚类案例KMean实现输出K-medoids实现输出聚类1解决什么问题假设二维坐标轴上有一些点，现在让你把这些点分个类。
怎么就重名了·2024-01-27 22:32

人脸识别 FaceNet人脸识别（一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示）

人脸识别FaceNet人脸识别（一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示）FaceNet的简介Facenet的实现思路训练部分FaceNet的简介Facenet的实现思路importtorch.nnasnndefconv_bn
郭庆汝·2024-01-27 21:41

【吴恩达·机器学习】第一章：机器学习绪论：监督学习和非监督学习

文章目录0、声明1、前言：Part1/Week1学习总结2、机器学习绪论2.1：什么是机器学习2.2：监督学习2.2.1：回归2.2.2：分类2.2.3：回归和分类对比：2.3：非监督学习2.3.1:聚类博主简介
是瑶瑶子啦·2024-01-27 20:10

C++算法学习心得六.回溯算法（3）

1.子集II（90题）题目描述：给定一个可能包含重复元素的整数数组nums，返回该数组所有可能的子集（幂集）。说明：解集不能包含重复的子集。示例:输入:[1,2,2]输出:[[2],[1],[1,2,2],[2,2],[1,2],[]]回溯法：集合里有重复元素了，而且求取的子集要去重，注意去重需要先对集合排序，同一树层上重复取2就要过滤掉，同一树枝上就可以重复取2，因为同一树枝上元素的集合才是唯一
Albert.H.Holmes·2024-01-27 17:26

C++算法学习心得七.贪心算法（1）

1.贪心算法理论基础贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。贪心算法并没有固定的套路，唯一的难点就是如何通过局部最优，推出整体最优。最好用的策略就是举反例，如果想不到反例，那么就试一试贪心吧贪心算法一般分为如下四步：将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解只要想清楚局部最优是什么，如果推导出全局最优，其实就够了2.分发饼干（455
Albert.H.Holmes·2024-01-27 17:26

C++算法学习心得七.贪心算法（2）

1.跳跃游戏（55题）题目描述：给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个位置。示例1:输入:[2,3,1,1,4]输出:true解释:我们可以先跳1步，从位置0到达位置1,然后再从位置1跳3步到达最后一个位置。贪心算法：跳跃覆盖范围究竟可不可以覆盖到终点，每次移动取最大跳跃步数（得到最大的覆盖范围），每移动一个单
Albert.H.Holmes·2024-01-27 17:20

层次聚类、k_means聚类-python源码

聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。
我也想搞机器学习·2024-01-27 16:32

Cohen-Sutherland线段裁剪算法

Cohen-Sutherland线段裁剪算法学习与详解【二维线裁剪】线裁剪算法通过一系列的测试和求交计算来判断是否整条线段或其中的某部分可以保存下来。线段与窗口边界的交点计算时线裁剪函数的耗时部分。
霍格沃茨研究生·2024-01-27 14:21

《机器学习》笔记-聚类（9）

写在最前面如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellowetal]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度
EddyLiu2017·2024-01-27 14:04

K-均值聚类算法

什么是K-均值聚类算法K-均值聚类算法是一种常见的聚类算法，用于将一组数据点分为K个不同的簇。
Flying_Fish_roe·2024-01-27 11:43

第十三章 半监督学习

目录一、半监督学习简介二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类本章假设给定有标记样本集和未标记样本集，。
lammmya·2024-01-27 10:57

1.19信息学，信息熵（wordle)

所谓均方误差实际上就是方差分析：对单词进行编码后，采用聚类方法，可以将单词难度分为三类或者更多，如困难、一般、简单。然后对每一类的单词可视化分析，并描述数据得出结论。
CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

并行化K-means聚类算法的实现与分析

并行化K-means聚类算法并行化K-means聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语并行化K-means聚类算法的实现与分析在大数据时代
OverlordDuke·2024-01-27 09:19

聚类分析 | 最优K-means聚类算法（Python）

无监督机器学习，特别是聚类(clustering)对各种实际业务分析项目至关重要。但是，部分聚类算法需要设置聚类的数量，这是聚类算法的重要挑战之一。
天天酷科研·2024-01-27 07:21

看书标记【数据科学：R语言实战 1】

看书标记——R语言Chapter1模式的数据挖掘1.1聚类分析1.1.1k-means聚类用法示例1.1.2k-medoids聚类用法示例1.1.3分层聚类用法示例1.1.4期望最大化（EM）用法示例1.1.5
小胡涂记·2024-01-27 07:50

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 6】

项目目标6.1.3项目方案6.2项目技术简介6.2.1变量相关性1.定类变量和定类变量2.定序变量与定类变量3.定距（连续型）变量与定距变量4.定类变量与定序变量6.2.2变量筛选1．基于变量距离的层次聚类
小胡涂记·2024-01-27 07:49

QT+VS实现Kmeans聚类算法

1、Kmeans的定义聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。
create_right·2024-01-27 06:24
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他