聚类评价指标第5页

python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散

有效的离散化能减小算法的时间和空间开销，提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。2.离散化的特征更易理解比如工资收入，月薪2000和月薪20000，

Mr番茄蛋·2024-02-03 20:39

目标检测任务的调研与概述

1.2.1类别损失：1.2.2位置损失：1.3目标检测的评价指标都有那些？1.4目标检测有那些常见的数据集？

Alexa2077·2024-02-03 16:56

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

2020李宏毅学习笔记——11.Unsupervised Learning： Linear Methods（无监督学习）

文章目录摘要1.Introduction（介绍）2.Clustering（聚类）2.1K-means2.2HAC3.DimensionReduction（降维）3.1HowtodoDimensionReduction

catcous·2024-02-03 15:08

2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods

每个读者的大脑就是一套独立的无监督学习系统,根据各自的识别模型/方式来把实例进行分类.一.无监督学习概念分为两类：（1）聚类&降维（化繁为简）：将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有

是汤圆啊·2024-02-03 15:38

机器学习_无监督学习之聚类

文章目录介绍机器学习下的分类K均值算法K值的选取:手肘法用聚类辅助理解营销数据贴近项目实战介绍机器学习下的分类以下介绍无监督学习之聚类聚类是最常见的无监督学习算法。人有归纳和总结的能力，机器也有。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

统计学|Python|主成分分析主成分得分系数计算

整理了一下用于计算主成分得分系数的代码主成分分析原理先略，后面再补主成分分析代码需要用到的库及文件读取，以下以读取csv文件为例，pandas还可以读取excel、sav（spss常用的数据集格式）等格式案例数据：全国重点水泥企业某年的经济效益分析，评价指标有

lightteng·2024-02-03 10:57

数据聚类：一种有效的数据分析技术

数据聚类作为一种无监督学习方法，可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构，从而更好地理解数据。本文将介绍数据聚类的基本概念、常用算法、常用方法、注意事项和应用场景。

正儿八经的数字经·2024-02-03 08:58

机器学习入门-----sklearn

并利用模型对特征数据【数据集：特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题；目标值是连续的数值的话叫做回归问题；统称监督学习；另一类是无监督学习，这一类的数据集没有目标值，典型：聚类

辣椒酱.·2024-02-03 07:30

kmeans聚类代码

参考知乎大神的技术代码代码教程一列数据聚类，现在将代码贴上，中间有图显示有点问题，但是不影响最后结果的输出importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningsfromsklearn.clusterimportKMeanswarnings.filterwarnings

kelly1250230225·2024-02-03 07:59

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)。

程序员三木·2024-02-03 06:54

单细胞scRNA-seq测序基础知识笔记

单细胞scRNA-seq测序基础知识笔记scRNA-seq技术scRNA-seq分析流程数据预处理聚类标准化数据筛选有用的数据数据降维聚类Clustering注释细胞类型scRNA数据分析结尾该笔记来源于

是土豆大叔啊！·2024-02-03 05:38

（四）互联网创业学习心得

从这个角度来说，评价指标有三个：01个人成长1，技能提升。四个月来我系统学习高效沟通力和社群运营相关知识，

书凡聊创业·2024-02-03 04:27

2019-04-08

聚类离散把相同、相似以及相近的数据进行聚合。对每一个聚类的簇进行命名后就是离散的结果。回归平滑对两个有相关性的变量进行拟合，

AliceGYY·2024-02-03 03:11

K-means 算法的原理简介

1.K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。2.无监督：K-means是一种无监督算法，用于没有标签或预定义结果的数据。

GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

语义分割：从早期探索到深度学习的突破

语义分割：从早期探索到深度学习的突破语义分割的端倪：从早期探索到深度学习的突破引言早期技术：图像处理与模式识别边缘检测区域生长图割(GraphCut)聚类方法深度学习的兴起：CNN革命2012年AlexNet

kadog·2024-02-02 21:08

改进的 K-Means 聚类方法介绍

这就是k均值聚类背后的直觉。我们随机生成K个质心，每个簇一个，并将每个数据点分配给与该数据点最近的质心对应的簇。然后，我们生成新的质心，每个质心都是属于该簇的所有点的平均值。然后重复这个过程直到收敛。

小Z的科研日常·2024-02-02 14:52

算法大览：24美赛深度总结与代码分享

内容包括数据降维、聚类、论文写作、异常值检测、论文配图、图像相关算法以及机器学习自动化预测等多个主题，其中包含详实的案例和实用的代码示例。最后，祝大家取得好成绩！

小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

Geoda进行莫兰指数（Moran‘s I指数）相关

Geoda软件一、数据处理二、Geoda--莫兰指数画图一、数据处理1、数据处理我要做的操作是对各套数据源进行莫兰指数计算，看Moran’s散点图、显著性地图、聚类地图相关内容。

初于青丝mc终于白发·2024-02-02 08:19

新媒体与传媒行业数据分析实践：从网络爬虫到文本挖掘的综合应用，以“中国文化“为主题

大家好，我是八块腹肌的小胖，下面将围绕微博“中国文化”以数据分析、数据处理、建模及可视化等操作目录1、数据获取2、数据处理3、词频统计及词云展示4、文本聚类分析5、文本情感倾向性分析6、情感倾向演化分析

八块腹肌的小胖·2024-02-02 07:12

【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

hierarchicalclustering：分层聚类通过连续不断地将最为相似的群组两两合并，来构造出一个群组的层级结构。其中的每个群组都是从单一元素开始的。

刘相培在努力学习中·2024-02-02 02:32

Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络

这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索，同样也不适合无监督任务（例如：聚类）。本文基

javastart·2024-02-02 00:03

机器学习系列——（二）主要任务

本文将详细介绍机器学习的主要任务，包括分类、回归、聚类和推荐系统等，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。

飞影铠甲·2024-02-01 18:03

Twin Contrastive Learning for Online Clustering

论文链接arxiv.org/pdf/2210.11680.pdf这篇文章利用双路对比学习实现了在线聚类，对我这个方向有一定帮助，以下是此双路对比学习的对比损失函数实例对比损失classInstanceLoss

Mr___WQ·2024-02-01 15:12

异质信息网络表征学习综述

摘要信息网络表征学习的目的：利用网络的拓扑结构、节点内容等信息将节点嵌入到低维的向量空间中,同时保留原始网络固有的结构特征和内容特征,从而使节点的分类、聚类、链路预测等网络分析任务能够基于低维、稠密的向量完成

白色的生活·2024-02-01 15:19

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

是鱼儿啊～·2024-02-01 13:15

第九章　聚类　Clustering

第九章聚类(UnsupervisedLearning)无监督学习:训练样本的标记信息是未知的，通过对无标记数据的训练来找出数据内部所存在的规律以及性质．为进一步的数据分析打下基础１．知识点聚类过程中会自动的形成簇结构

GeekDengshuo·2024-02-01 13:45

Merry_hj·2024-02-01 13:44

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

C/C++编程-理论学习-考鼎录＜子驱动程序＞

子驱动程序模式的一般实现套路一套聚类接口一些公共数据组成的抽象对象（数据结构）一组函数指针组成的

用户昵称100·2024-02-01 13:49

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集K折验证通过改组进行迭代K折验证第5步：预处理和清理数据集处理非数字列解决缺失值检测异常值Z分数基于密度的噪声应用空间聚类

jcfszxc·2024-02-01 11:59

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

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题求解！

问题一读取数据数据预处理数据分析数据变化趋势数据分布数据统计——均值、方差、极大极小值....数据相关性回归预测模型——XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集，80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化集成学习

HHHTTY-·2024-02-01 10:08

深入理解K均值算法：Python中的应用与实践

1.2K均值算法的工作原理1.3算法的优势与局限性2.K均值算法的实现步骤2.1初始聚类中心的选择方法2.1.1随机选择初始中心点2.1.2K均值++算法2.2数据点与聚类中心的距离计算2.2.1欧氏距离计算

theskylife·2024-02-01 09:54

python.实战-聚类建模分析

#######################################二维及数据标准化展示###############################################34.1聚类分析导入库

chfing·2024-01-31 18:48

单细胞转录组数据分析课件||9. Cell type identification in scRNA-seq data

注意区分细胞类型与细胞状态目前大部分细胞类型的定义只能定义出已知的细胞类型，出现定义不了的细胞很正常大部分细胞类型定义工具都是需要先验知识的，也就是监督的学习细胞类型与细胞聚类之间的差异。

周运来就是我·2024-01-31 16:32

大数据分析案例-基于随机森林算法构建电影票房预测模型

喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例-用RFM模型对客户价值分析(聚类

艾派森·2024-01-31 15:32

【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

基于聚类分析和因子分析的空气质量研究

摘要如今雾霾天气已经成为困扰我国的严重的环境问题，同时也是公众高度关注的问题之一。工业生产和人类生活排放出大量污染物，导致大气环境被污染，空气质量下降，因此空气质量成为被社会关注和研究的焦点。本文选取PM2.5P{M_{2.5}}PM2.5、PM10P{M_{10}}PM10、SO2S{O_2}SO2、COCOCO、NO2N{O_2}NO2、O3{O_3}O3六项指标浓度和城市常住人口、地区生产总

极客阿宝·2024-01-31 11:27

机器学习入门笔记06：逻辑回归

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#因为逻辑回归是分类问题，因此需要对评价指标进行更改

劳斯Laus·2024-01-31 08:05

机器学习——绪论总结

算法使用数据得到模型的过程即称为学习，或训练流程：根据输入数据，通过算法得到预测模型，对目标进行预测模型类别：分为有监督学习和无监督学习，其中有监督学习主要有分类和回归，无监督学习有如聚类等。

带带琪宝·2024-01-31 07:31

阿里云——学生成长计划领取资格考试

Anythingasaservice4.以下常见的通讯协议中，不属于应用层协议的是（）TCP/IP5.云计算时代，客户应该如何应对互网联的安全风险建立完善的安全体系6.单机时代，保护电脑安全的主要方式是（）杀毒软件7.软件系统的可维护性评价指标不包括可扩展性

水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:39

搜索引擎（二）-- 预测评价指标

文章目录一、简介二、二元检测评估指标2.1精确率Precision&召回率Recall2.2PR曲线2.3AUC-ROC2.4平均精确率AP2.5MAP2.5综合评价指标三、连续值的评估指标3.1NDCG

黄杨峻·2024-01-31 07:08

搜索排序评价指标

信息检索中常用的评价指标：MAP,NDCG,ERR,F-measure一.NDCG:NormalizedDiscountedCumulativeGain;rel是相关度(Gain)；i是排名位置（Discounted

smartcat2010·2024-01-31 07:38

深入理解搜索引擎——搜索评价指标

搜索引擎，在做好query理解、索引召回以及排序模型之后，就能直接推上线了吗？答案是否定的，还需对其性能和质量进行评测。性能无非是对时间和空间的运行效率作评测，不细讲，今天讲讲搜索引擎的质量评测。通过质量评测，可根据评测结果不断的进行改进和研究，也可以验证搜索引擎在真实环境中运行时的实际效果。因此，搜索引擎的质量评测对于整个系统的研制和发展是至关重要的。那么有哪些指标可以评估搜索引擎的结果质量呢？

我是药老·2024-01-31 07:06

搜索引擎评价指标及指标间的关系

目录二分类模型的评价指标准确率(Accuracy,ACC)精确率(Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系

水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:03

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