聚类评价指标第6页

[机器学习]K-means——聚类算法

引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#从sklearn中直接生成聚类数据

不知迷踪·2024-01-31 05:26

数据挖掘之聚类

聚类一、聚类综述聚类分析提供由个别数据对象到数据对象所指派到簇的抽象。此外，一些聚类技术使用簇原型（即代表簇中其他对象的数据对象）来刻画簇的特征。聚类分析是研究发现最具有代表性的簇原型的技术。

风雪夜归子·2024-01-30 22:54

网络信息检索（九）文本分类与文本聚类

文章目录一、文本分类和聚类概述1：文本分类概述2：文本聚类概述二、文本分类1：分类的学习算法2：使用相关反馈（Rocchio）3：最近邻学习算法4：贝叶斯理论三、文本聚类1：K-Means一、文本分类和聚类概述

Ordinary_yfz·2024-01-30 22:22

信息检索与数据挖掘 | （十二）聚类

文章目录聚类KMeans层次聚类层次聚类概述dendrogram-树状图linkages-衡量两个类之间的距离Lance-Williams算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义：聚类是一种无监督学习

啦啦右一·2024-01-30 22:52

压力过大的表现之一：睡眠质量差

图片发自App一说到压力，很多人会觉得没有什么评价指标，同样的压力，也许你觉得太大了，而有些人觉得是小儿科呢。事实上，压力会通过你的生理反应，心理状态，以及行为特征表现出来。

林何凤·2024-01-30 18:35

西瓜书学习笔记——层次聚类（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍层次聚类是一种将数据集划分为层次结构的聚类方法。它主要有两种策略：自底向上和自顶向下。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。

Nie同学·2024-01-30 16:25

物流服务质量评价指标体系的研究--以顺丰控股为例

随着我国经济的高速发展，物流业在国民经济和社会生活中的地位正在不断提高，各企业逐渐意识到物流在企业发展中发挥的重要作用，物流是企业的第三利润源。而服务质量是物流企业的生命线。现如今中国物流业的服务质量逐步受到全社会的重视，但对此的研究和实践工作还比较少，尚处于国外先进理论的介绍引进，实践经验的积累分析的初步阶段。对物流企业服务质量评价体系的研究更是相对缺乏。在这样的背景下，本文通过文献分析，综述国

毕业论文辅导老师·2024-01-30 13:58

激光雷达（一）：原理和评价指标

前言激光雷达——在智能驾驶领域已经不再是陌生的传感器，被大部分车企和智能驾驶公司看作“实现高级别自动驾驶的必要传感器”。因为，其特有的3维感知信息，可以弥补摄像头等其它传感器在极特殊场景下的感知盲区———补盲。激光雷达火起来的原因主要有两个：车企对高阶辅助驾驶的迫切需求；激光雷达价格有所下降；目前，国内搭载激光雷达的车型有：小鹏P5、蔚来ET7、极狐阿尔法S、奥迪、宝马、智己、哪吒等等。1激光雷达

努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:56

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

西瓜书学习笔记——密度聚类（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍密度聚类是一种无监督学习的聚类方法，其目标是根据数据点的密度分布将它们分组成不同的簇。

Nie同学·2024-01-30 07:33

【PostGIS】POSTGIS实现聚类统计提取外轮廓

项目需求根据某些条件进行聚类统计，然后返回聚类的外轮廓，这里主要用到POSTGIS的两个算法，一个是聚类统计功能，一个是提取外轮廓的功能。

AI柱子哥·2024-01-30 07:19

5、主成分分析（Principal Component Analysis）

文章目录1、简介2、主成分分析3、PCA用于特征工程4、示例-1985年的汽车1、简介在上一课中，我们研究了我们的第一个基于模型的特征工程方法：聚类。

AI算法蒋同学·2024-01-30 07:15

4、K- 均值聚类（Clustering With K-Means）

用聚类标签解开复杂的空间关系。文章目录1、简介2、聚类标签作为特征3、k-均值聚类4、示例-加利福尼亚住房1、简介这节课和下一节课将使用所谓的无监督学习算法。

AI算法蒋同学·2024-01-30 07:40

数学建模笔记——评价类模型之熵权法

嗯，这次讲一讲熵权法，一种通过样本数据确定评价指标权重的方法。熵权法之前我们提到了TOPSIS方法，用来处理有数据的评价类模型。TOPSIS方法还蛮简单的，大概就三步。将原始数据矩阵正向化。

陨落的小白·2024-01-29 16:07

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

可解释的知识图谱推理概述

目录1、可解释的知识图谱推理概述1.1可解释性的定义1.2知识图谱及相关推理任务1.3基于知识图谱的可解释知识推理1.4知识推理任务的评价指标2、可解释的知识图谱推理方法2.1符号主义中的可解释知识图谱推理方法

山科智能信息处理实验室·2024-01-29 11:18

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

图像分割——基础——学习笔记

常见数据集：PASCALVOC、MSCOCO评价指标：根据真实标签和预测标签得到混淆矩阵根据混淆矩阵的数值计算得到global_accura

海浪在开花·2024-01-29 08:11

CEC2022：12种算法跑CEC2022测试集输出和自动保存评价指标(matlab代码)

12种算法跑CEC2022测试集并且输出评价指标，自动创建文件夹并且保存为excel文件，这里以F1到F3为例，跑出来的实验结果如下，当然也可以改成F1到F12，一次性跑完所有算法、测试函数、维度并且自动保存全部评价指标和收敛曲线

树洞优码·2024-01-29 06:39

CEC2021：12种算法跑CEC2021测试集输出和自动保存评价指标(matlab代码)

12种算法跑CEC2021测试集并且输出评价指标，该测试集虽然只有10个测试函数，但是添加旋转和平移后相当于50个测试函数，这里调用基础的CEC2021，程序自动创建文件夹并且保存为excel文件，这里以

树洞优码·2024-01-29 06:38

CEC2005：12种算法跑23个经典基准函数输出和自动保存评价指标(matlab代码)

本期整理了12种受欢迎的算法跑CEC2005测试集并且输出评价指标，CEC2005是最经典的测试集，包括23个经典基准测试函数。

树洞优码·2024-01-29 06:08

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

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

线性回归+回归算法的评价指标

线性回归+回归算法的评价指标回归问题的判定目标值是连续性的值，而分类问题的目标值是离散型的值。

浅笑_7cad·2024-01-28 16:43

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

[MOT Challenge]官方生成多目标跟踪算法性能评价指标结果，解决test数据集没有gt文件和官网注册问题

文章目录⭐⭐⭐内容修正前言一、账号注册1.不要用QQ或163或gmail邮箱2.正常注册流程二、上传测试结果的流程1.使用步骤总结⭐⭐⭐内容修正我先前于2023/4/5日的时候在文章里提到：“提交到官网的文件需要包含测试后的训练集结果和测试后的测试集结果”，该结论经过测试后发现有误。个人于2023/12/8日在评论区的提醒下对MOTChallenge的内容提交进行了重新测试，发现提交到官网的文件并

Bartender_Jill·2024-01-28 13:12

加密域可逆信息隐藏算法分类及评价指标

一、加密域可逆信息隐藏算法框架分类加密图像可逆信息隐藏(RDHEI)是将图像加密和信息隐藏结合使用的一种技术。图像拥有者先对原始图像使用加密密钥keyc进行加密，信息隐藏者根据隐藏密钥keyd将秘密信息嵌入到密文图像中去。在接收端，接收者根据密钥keyc和keyd可以提取出秘密信息并恢复原始图像。按图像解密和信息提取与图像恢复是否可分离，可分为联合的RDHEI算法和可分离的RDHEI算法。1、联合

凌峰的博客·2024-01-28 08:00

TNNLS'23 | 简单高效的图对比学习聚类

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

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

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

《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

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