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聚类—谱聚类算法

目录1.谱聚类概述2.谱聚类基础之一：无向权重图3.谱聚类基础之二：相似矩阵3.1、ϵ-邻近法3.2、K邻近法3.3、全连接法4.谱聚类基础之三：拉普拉斯矩阵5.谱聚类基础之四：无向图切图6.谱聚类之切图聚类

Sunning_001·2023-01-08 18:43

HighD数据集Python处理（超车变道邻近车辆数据筛选）

由德国亚琛工业大学汽车工程研究所发布的HighD数据集，是德国高速公路的大型自然车辆轨迹数据，搜集自德国科隆附近的六个不同地点，位置因车道数量和速度限制而异，记录的数据中包括轿车和卡车。数据集包括来自六个地点的11.5小时测量值和110000车辆，所测量的车辆总行驶里程为45000km，还包括了5600条完整的变道记录。通过使用最先进的计算机视觉算法，定位误差通常小于十厘米。适用于驾驶员模型参数化

惜君如常·2023-01-08 17:58

kNN分类

一、概述 kNN(knearestneighbor,k近邻)是一种基础分类算法，基于“物以类聚”的思想，将一个样本的类别归于它的邻近样本。!

禺垣·2023-01-08 14:19

KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析

KNN（K-NearestNeighbor）最邻近分类算法的实现原理及模型参数解析KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，

耳东鹏·2023-01-08 13:12

图像处理之常用插值方法：最近邻、双线性、双三次插值

最近邻插值二.双线性插值三.双三次插值假设现在有:原图像src，大小为MxN，坐标记为(x,y);目标图像dst，大小为PxQ，坐标记为(i,j);一.最近邻插值1.最近邻插值：将变换后的图像中的原像素点最邻近像素的灰度值赋给原像素点的方法

lokvke·2023-01-07 23:03

数字图像处理100问—25 最邻近插值（ Nearest-neighbor Interpolation ）

提示：内容整理自：https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100WenCV小白从0开始学数字图像处理25最邻近插值（Nearest-neighborInterpolation

cv_rsrc·2023-01-07 23:00

MATLAB interp3 帧间插值

MATLAB里面有interp1，interp2和interp3等等插值方法也有‘linear’：线性插值（缺省算法）；‘cubic’：三次插值；‘spline’：三次样条插值；‘nearest’：最邻近插值

深山里的小白羊·2023-01-07 17:08

原生Python实现KNN分类算法，用鸢尾花数据集

算法设计K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)的思路:K近邻如果一个样本在特征空间中与k个实例最为相似(即特征空间中最邻近)，那么这k个实例中大多数属于哪个类别，则该样本也属于这个类别。

小yang爱敲代码·2023-01-07 12:02

Matlab 普通kriging（克里金）插值

之所以说它是线性，这是因为它的估计值是邻近数据的线性加权组合；“无偏”则是因为该方法的均值误差等于0；至于为什么是“最好”的，这是因为它可以通过最小

大鱼BIGFISH·2023-01-07 10:44

opencv 之 cv2.minAreaRect angle角度问题

具体来讲，rotationangle范围为[-90,0),具体角度测算方法可以分为两个步骤(如下图）：1.x轴逆时针旋转到最近邻近边，该旋转角即为angle2.邻近x轴的边即为矩形的宽，另一边为height

vola9527·2023-01-06 18:30

【论文阅读】Directed Graph Convolutional Network

有向图卷积网络摘要介绍定义DGCN一阶邻近与二阶邻近有向图卷积融合运算模型实验展望论文连接：DirectedGraphConvolutionalNetwork摘要由于GCN的局限性，本文提出了DGCN（

六九八·2023-01-06 17:43

基于DDAUNet的CT食管肿瘤分割

这是由于肿瘤与邻近组织的对比度低，食道的解剖结构变化，以及偶尔存在异物(如喂食管)。

不想敲代码的小杨·2023-01-05 22:21

数据预处理，插值拟合及回归分析

3）最近邻插补，用邻近的数插补（有时间顺序的情况），如果没有时间顺序，可以用欧

七柒想齐·2023-01-05 19:42

机器学习（周志华）第十章降维与度量学习

关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter10文章目录1kkk邻近学习2低维嵌入3主成分分析4核化线性降维5流形学习5.1等度量映射5.2局部线性嵌入6度量学习1kkk

YJY131248·2023-01-05 17:31

图像插值方法和HOG方向梯度直方图

1.图像插值两种方法取自点击打开链接a.最邻近插值法(NearestInterpolation)这是最简单的一种插值方法，不需要计算。

SelForcemiles·2023-01-05 14:11

KNN算法的Python实现并用于手写数字识别

该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

黄桃罐头_hhh·2023-01-05 12:03

cs231n笔记（1）——-KNN算法

它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

陈路飞·2023-01-04 11:30

计算方法（五）函数插值

（图片放大，像素点增多，如何处理放大的更多像素点上的值）1.引入1.1最邻近插值算法思路：新位置就照搬旁边的元素。A是原图像，B是新图像（更大的），图像就是像素值的矩阵。

AELee_·2023-01-04 08:10

5.5_lenet

图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。对于大尺寸的输入图

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:11

LOAM和SSL-SLAM

目前来说scan-toscan中，匹配效果最好的方法是ICP（IterativeClosestpoint迭代最邻近点算法）优点是计算量小速度

whu_hy·2023-01-02 16:05

Chapter 4 k-近邻算法与朴素贝叶斯

k-近邻算法k-近邻定义定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

桑之未落0208·2023-01-02 08:21

双线性插值公式推导及Matlab实现

根据这四个已知角点，利用双线性插值函数，就可以计算该插值曲面片内部各点处的函数值，也可以用来预测该插值曲面片外部邻近区域的函数值。

泡泡怡·2023-01-01 15:06

python图像分类_基于Python的KNN遥感图像分类

引言最邻近方法(KNN)是一种可用于回归与分类问题的方法，其核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。

weixin_39689297·2022-12-31 17:55

机器学习实战 | 第2章 k-临近算法

输入没有标签的新数据后，将新数据的特征值与样本中数据对应的特征值进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最邻近）的分类标签。

小沈同学_·2022-12-31 17:23

PCL-点云处理(一)

PCL—点云处理（一）PCL—综述—三维图像处理点云模型与三维信息点云库对滤波算法的实现PCL—点云分割（RanSaC）-低点云分割RanSaC算法PCL中基于RanSaC的点云分割方法PCL—点云分割（邻近信息

一只不出息的程序员·2022-12-31 15:02

下列不属于python第三方库的是-python后端开发工程师考证试题

后端开发工程师考证试题python开发工程师考证试题选择题题目关于Python程序格式框架的描述，以下选项中错误的是（A）A:Python语言不采用严格的“缩进”来表明程序的格式框架B:Python单层缩进代码属于之前最邻近的一行非缩进代码

weixin_37988176·2022-12-31 15:23

机器学习十大算法实现python代码汇总

LinearRegression)二、逻辑回归(LogisticRegression)三、决策树(DecisionTree)四、支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)五、K邻近算法

bigdata_pokison·2022-12-31 06:33

深度之眼（二十三）——Python：Sklearn库

文章目录零、导读一、数据集的预处理（鸢尾花数据集为例）二、八大传统分类算法2.1K邻近2.2朴素贝叶斯2.3决策树2.4逻辑回归2.5支持向量机2.6集成方法2.6.1随机森林2.6.2Adaboost2.6.3

周末不下雨·2022-12-30 07:19

sklearn库机器学习python使用教程：学完这一篇即巅峰

fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifiermodel=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)#n_neighbors=5为考虑最邻近的

云霄IT·2022-12-30 07:48

用python编写神经网络bp_python 神经网络bp

Python机器学习基础教程系列1、《Python机器学习基本概念》2、《Python机器学习决策树算法》3、《Python机器学习决策树应用》4、《Python机器学习最邻近规则分类(KNN)算法理论

weixin_39573981·2022-12-29 14:54

sklearn.neighbors常用API介绍

K近邻算法：对新的输入数据，在训练数据上找到与该实例最邻近的k个实例，k个实例的多数属于的类别作为输入数据的类别。

fengzhizi76506·2022-12-29 14:23

python实现knn分类_KNN分类算法的python实现

该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。。

weixin_39522170·2022-12-29 13:23

【建模算法】KNN分类（Python实现）

【建模算法】KNN分类(Python实现)01算法用途KNN（K-NearestNeighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一

果州做题家·2022-12-29 13:47

KNN算法python自实现

KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。

Wind_know·2022-12-29 13:17

机器学习——K-近邻算法（KNN（k-nearest neighbor算法)）

定义:如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。核心思想：根据“邻居”来推测出你的类别。

小唐致力于摸鱼·2022-12-29 03:24

覆盖和覆盖D2D通信网络的传输容量分析（Matlab代码实现）

在D2D通信技术中,邻近设备之间直接进行数据通信,而无需基站（BaseStation,BS）参与中转。

我爱Matlab编程·2022-12-28 14:35

机器学习算法-决策树原理分析和源代码详解

机器学习算法-决策树原理分析和源代码详解前言上一篇文章我们介绍了KNN邻近算法，分析了这个算法的一些优缺点。这一篇，针对KNN无法理解数据内容的缺点，我们来介绍决策树。

梁先森-在技术的路上奔跑·2022-12-28 07:44

基于图数据库的空间频繁并置模式挖掘

基于内存物化实例邻近关系并搜索模式实例效率较高,但实例信息会被重复存储。图数据库技术能高效地对具有复杂关联关系的数据建模,但基于实例邻近关系图移植已有的挖掘方法不能发挥图遍历的优势。

米朵儿技术屋·2022-12-28 04:41

【数据挖掘】第8章聚类分析: 基本概念和算法

基本概念和算法目录一、聚类分析概述1）什么是聚类分析2）不同的簇类型3）聚类算法的分类二、K-均值聚类算法1）基本K均值算法2）k-中心点聚类方法三、凝聚层次聚类1）基本的凝聚层次聚类算法2）如何计算簇之间的邻近性

Little-BingoQ·2022-12-27 21:17

一种优雅简洁新颖的聚类算法——局部方向中心性聚类算法

0、前言聚类是一种强大的非监督分类机器学习方法，其根据数据在特征空间中的邻近性挖掘数据背后隐藏的群体分布模式，因此被广泛应用于信息科学、生物学、地球学和经济学等领域。

机器猫001·2022-12-27 20:46

KNN 算法实例

from=search&seid=4603953531395093043KNN算法：给定一个训练数据集，对新的的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该实例分为这个类

m0_46321169·2022-12-27 19:41

KNN算法实战

目录1.1最近邻算法1.2K-邻近算法2.算法步骤：3.KNN算法实战3.1实例分析算法步骤3.2程序实现4.KNN算法的探讨4.1算法优点4.2算法缺点1.1最近邻算法最近邻算法（NN)：为了判定未知样本的类别

VernonJsn·2022-12-27 19:10

正态分布（高斯分布）、Q函数、误差函数、互补误差函数（定义，意义及互相之间的关系）高斯分布的分布概率反解

概率规律为取与邻近的值的概率大，而取离越远的值的概率越小。正态分布以为对称轴，左右完全对称。正态分布的

花小吴·2022-12-27 18:45

机器学习——k近邻法KNN

(1)根据给定的距离度量，在训练集TTT中找出与xxx最邻近的kkk个点，涵盖这kkk个点的xxx的邻域记作Nk(x)N_k(x)Nk(x)(2)在Nk(x)N_k(x)Nk(

小小硕、·2022-12-27 16:30

机器学习之KNN —— K最近邻分类算法

一、KNN简介KNN（K-NearestNeighbor）法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

clarkjs·2022-12-27 16:58

KNN——K近邻

KNN（K-NearestNeighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。

Fran OvO·2022-12-27 16:54

SRCNN-基于深度学习的图像超分入门

lowresolution，LR），通过算法，输出一张高分辨率图像（highresolution，HR）传统的图像插值算法可以在某种程度上获得这种效果，但是效果并不理想，比如（1）最近邻插值：将图像中的原像素点最邻近像素的灰度值赋给原像素点的方法

瓜波牛排·2022-12-27 13:28

bayer插值算法(4):边缘感应算法

目录前言插值算法边缘感应插值算法代码示例前言相机生成的图像一般是bayer阵列的raw图，这时候如果转换成我们需要的rgb图像，就需要对应的bayer插值算法将丢失的rgb信息通过算法补齐插值算法常见的插值算法一般有如下几种邻近插值算法双线性插值算法高质量线性插值算法边缘感应算法

GeekerFeng·2022-12-27 09:57

bayer插值算法(1):邻近插值算法

目录前言插值算法Bayer阵列类别邻近插值算法代码示例前言相机生成的图像一般是bayer阵列的raw图，这时候如果转换成我们需要的rgb图像，就需要对应的bayer插值算法将丢失的rgb信息通过算法补齐插值算法常见的插值算法一般有如下几种邻近插值算法双线性插值算法高质量线性插值算法边缘感应算法

GeekerFeng·2022-12-27 09:56

bayer插值算法(3):高质量线性插值算法

目录前言插值算法高质量插值算法代码示例前言相机生成的图像一般是bayer阵列的raw图，这时候如果转换成我们需要的rgb图像，就需要对应的bayer插值算法将丢失的rgb信息通过算法补齐插值算法常见的插值算法一般有如下几种邻近插值算法双线性插值算法高质量线性插值算法边缘感应算法