聚类算法

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

135693621https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林、KNN、SVM、Bayes等有监督算法以及无监督的聚类算法和应用
代码骑士·2024-02-05 13:59

机器学习 | 解析聚类算法在数据检测中的应用

目录初识聚类算法聚类算法实现流程模型评估算法优化特征降维探究用户对物品类别的喜好细分(实操)初识聚类算法聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象按照相似性分组。
亦世凡华、·2024-02-04 22:59

全面解析 Kmeans 聚类算法（Python）

聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法：传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度
AI科技大本营·2024-02-04 22:59

解析机器学习中的几种常见聚类算法

关于聚类算法一直是近几年来机器学习的热门，下面谈谈自己对其中几种聚类算法的理解，首先在谈聚类算法之前我们引入相似度这么一个概念，什么是相似度呢，简单来说假设有M个样本，其中任意两个样本之间的相似的度量，
魔法_wanda·2024-02-04 22:59

[Python] 什么是KMeans聚类算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例

什么是无监督学习？无监督学习是机器学习中的一种方法，其主要目的是从无标签的数据集中发现隐藏的模式、结构或者规律。在无监督学习中，算法不依赖于任何先验的标签信息，而是根据数据本身的特征和规律进行学习和推断。无监督学习通常用于聚类、降维、异常检测等任务。在聚类中，算法会将相似的数据点归为一类；在降维中，算法会将高维数据映射到低维空间；在异常检测中，算法会发现与其他数据不同的离群点。无监督学习是与有监督
老狼IT工作室·2024-02-04 10:17

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成不同的簇。该算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点与所属簇的质心（中心）的距离最小化。
做一个AC梦·2024-02-04 04:23

kmeans聚类算法C++实现

先上作业题，大一的童鞋写这个，确实有一丁丁难。题目中出现了“这些点不重合”、“挑选K个不同点”的字眼，对于前者，使用c++的set可以直接去重，对于后者，可以采用“不放回抽样”。第一步，搭好程序框架，设计好数据结构，不涉及具体算法。看起来有些多，其实有些代码可以不要，比如用彩色输出内容。里面有一些c++的语法，可以用c替换，比如：容器vectorvec_all_point;可以替换为结构体数组Po
crazybobo1207·2024-02-03 16:04

机器学习-*-MeanShift聚类算法及代码实现

本身其实是一种基于密度的聚类算法。主要思路是：计算某一点A与其周围半径R内的向量距离的平均值M，计算出该点下一步漂移（移动）的方向（A=M+A）。
Leo蓝色·2024-02-03 07:14

机器学习系列 - Mean Shift聚类

文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法
学海一叶·2024-02-03 07:08

[AIGC] 讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成K个不重叠的簇(cluster)。该算法通过迭代的方式将样本点划分到K个簇中，使得同一簇内的样本点相似度较高，而不同簇之间的样本点相似度较低。算法步骤：随机选择K个样本点作为初始的质心（簇的中心）。对于每个样本点，计算其到K个质心之间的距离，并将其划分到距离最近的簇中。对于每个簇，计算其中样本点的均值，
程序员三木·2024-02-03 06:54

【机器学习】AAAI 会议论文聚类分析

实验五：AAAI会议论文聚类分析本次实验以AAAI2014会议论文数据为基础，要求实现或调用无监督聚类算法，了解聚类方法。1任务介绍每年国际上召开的大大小小学术会议不计其数，发表了非常多的论文。
住在天上的云·2024-02-02 07:38

分层聚类和K-means聚类

在每次迭代的过程中，分层聚类算法会计算每两个群组间的距离，并将距离最近的两个群组合并成一个新的群组。这一过程会一直重复下去，直至只剩一个群组为止。
刘相培在努力学习中·2024-02-02 02:32

详解谱聚类算法理论基础

前言最近由于研究需要，学习了谱聚类算法。大致是先在CSDN上对算法有个全局的认识，然后在B站上看了点视频加深认识，最后在谷歌学术上找了一些论文加以巩固理论基础。
This_chao·2024-02-01 13:46

聚类算法理论

目录原理与用途常见的聚类方式聚类中需要注意的问题：常见算法以及应用k-均值聚类k-均值聚类过程该算法的特点算法参数介绍聚类分析的应用案例层次聚类层次聚类的过程算法特点参数介绍层次聚类的应用小案例特征聚类原理与用途聚类是一种无监督学习算法，聚类的过程是一个见李假设的过程，使用聚类之后还需要总结每一类别的基本热证，从而更加清晰了解问题的实质。目的：分类，一个类别的个体具有尽可能高的同质性，类别之间具有
是鱼儿啊～·2024-02-01 13:15

聚类(Clustering)理论

一、无监督学习介绍在这小节中，我将开始介绍聚类算法，这是我们学习的第一个非监督学习算法，我们将要让计算机学习无标签数据而不是此前的标签数据。那么什么是非监督学习呢？
时间邮递员·2024-02-01 13:14

机器学习-聚类算法Kmeans【手撕】

聚类算法在训练时，使用没有标签的数据集进行训练，希望在没有标签的数据里面可以发现潜在的一些结构。其中使用范围较广的是，聚类算法。聚类算法的目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。
alstonlou·2024-02-01 10:45

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（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
程序员一诺·2024-01-31 12:45

[机器学习]K-means——聚类算法

一.K-means算法概念二.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#从sklearn中直接生成聚类数据#1.数据加载#生成（n_samples：样本点，centers：中心点，random_state：随机种子，cluster_std：聚类标准差
不知迷踪·2024-01-31 05:26

西瓜书学习笔记——层次聚类（公式推导+举例应用）

其中AGNES算法是一种自底向上聚类算法，用于将数据集划分为层次结构的聚类。算法的基本思想是从每个数据点开始，逐步合并最相似的簇，直到形成一个包含所有数据点的大簇。
Nie同学·2024-01-30 16:25

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

机器学习中的K-均值聚类算法及其优缺点K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不相交的簇。
数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 11:42

4、K- 均值聚类（Clustering With K-Means）

聚类算法使得"物以类聚"，可以这
AI算法蒋同学·2024-01-30 07:40

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

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

[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

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

层次聚类、k_means聚类-python源码

因此聚类算法属于无监督算法。三特征值输入，单结果输出聚类。内含数据集、代码，可直接运行
我也想搞机器学习·2024-01-27 16:32

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

1.19信息学，信息熵（wordle)

聚类算法较多，在论文中可以使用改进的聚类算法就是说，情况越少，在总的所有可能情况里出现的概率也就越少，出现的话，那么也就越能确定如果所蕴含的信息越多，那么就是经过的判断也就越多，即经过所谓判断（是或不是
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）

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。通常，在处理数据时，使用迭代方法来决定最优簇群的数量。这意味着我们要多次进行聚类，每次使用不同数量的集群，并评估相应的结果。
天天酷科研·2024-01-27 07:21

QT+VS实现Kmeans聚类算法

k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。无监督学习通常用于聚类，通过样本件的相似性对数据集进行聚类，使类内差距最小化，类间差距最大化。
create_right·2024-01-27 06:24

10-【BPGA】的安装和使用

2.安装2.1下载Usearch官网下载后，解压缩后将文件重命名为usearchusearch是一款序列分析工具，其提供的搜索和聚类算法比blast快几个数量级。
lkj666·2024-01-27 05:07

聚类(Clustering)

图上的数据看起来可以分成两个分开的点集（称为簇），一个能够找到我圈出的这些点集的算法，就被称为聚类算法。问题：聚类算法一般用来做什么呢？比如市
清☆茶·2024-01-26 06:10

NTP时间同步协议

在广域网上提供几十毫秒精度冗余服务器和多种网络路径保证了可靠性工程算法用于减少抖动，缓解多个源和避免不正确操作的服务器HowNTPworks多个服务器/对等体提供冗余和多样性时钟滤波器从八个时钟偏移样本的窗口中选择最佳交叉和聚类算法选择同伴的最佳子集并丢弃异常值组合算法计算偏移
乐十九·2024-01-25 19:44

宏基因组CAG、MGS、MLG、MAG傻傻分不清？

所以类似的，我们也可以基于基因丰度进行序列聚类，比如Canopy聚类算法、Chameleon算法，得到的集合（Cluster）称为CAG、MLG、MGS等，不同的
斗战胜佛oh·2024-01-25 11:54

【深度学习】逻辑回归模型

逻辑回归模型机器学习的分类机器学习的两个种类：有监督学习：数据集带标签（题目有正确答案）无监督学习：数据集不带有标签，比如聚类算法有监督学习两大任务：回归任务：预测结果是无限个值，是连续值（体重值、分数值
wmh1024·2024-01-25 07:34

K-means聚类分析（Python）

推广到K就是：K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，
Sanchez·J·2024-01-24 18:43

模糊聚类算法——模糊C均值聚类及matlab实现

模糊C均值聚类算法（FuzzyC-Means,FCM）。1.算法概述模糊C均值聚类算法是一种经典的模糊聚类算法，用于无监督学习中的数据聚类问题。
root-cause·2024-01-24 09:24

K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组或类别。该算法的思想是通过计算样本之间的距离来寻找簇中的中心点，并将样本分配到最近的中心点所代表的簇中。
先------------------·2024-01-23 19:36

CGAL中三角形曲面网格近似

给定一个输入曲面三角网格，VSA利用离散聚类算法通过一组称为代理的局部简单形状对其进行近似。每个簇表示为输入网格的一组连接的三角形，输出网格是通过生成一个近似簇的曲面三角网格来构造的。
网卡了·2024-01-23 02:00

数学建模常见算法的通俗理解（2）

目录6K-Means（K-均值）聚类算法（无需分割数据即可分类）6.1粗浅理解6.2算法过程6.2.1选定质心6.2.2分配点6.2.3评价7KNN算法（K近邻算法）（K个最近的决定方案）7.1粗浅理解
菜只因C·2024-01-21 17:22

机器学习--K-means算法优化

主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。
YCzhao·2024-01-21 08:36

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

一、概述将相似的样本自动归到一个类别中，不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用欧式距离法；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。
小林打怪中·2024-01-20 02:21

An overview of recent multi-view clustering

由于传统的聚类算法无法处理此类数据，多视图聚类成为研究热点。在本文中，我们回顾了一些最新的多视图聚类算法，并将其合理地分为三类。为了评估它们的表现，我们在七个真实世界的数据集上进行了广泛的实验。
zelda2333·2024-01-19 12:55

OpenCV-Python(39):Meanshift和Camshift算法

目标学习了解Meanshift和Camshift算法在视频中找到并跟踪目标Meanshift原理Meanshift算法是一种基于密度的聚类算法，用于将数据点划分为不同的类别。
图灵追慕者·2024-01-19 06:12

机器学习笔记（十）聚类算法DBSCAN原理和实践

在前面的文章中，我们分别介绍了《K-means原理和实践》和《Birch和层次聚类》两种聚类算法，本文我们继续介绍另一种常用的聚类算法DBSCAN。
大白兔黑又黑·2024-01-19 01:04

【机器学习】DBSCAN算法

dd6ce77bfb8a1介绍DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise)算法是于1996年提出的一种简单的、有效的基于密度的聚类算法
zcongfly·2024-01-19 01:33

聚类模型评估指标之内部方法

聚类算法的理想结果是同一类别内的点相似度高，而不同类别之间的点相似度低。聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。
生信修炼手册·2024-01-18 18:34
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