高斯混合模型聚类

为了实现对不同说话人的处理，可以加入一些专门的层和技术，来区分和识别说话人的特征。

实现方式：说话人分离可以通过加入深度聚类（DeepClustering）或端到端分离网络（如DPRNN）实现，这些方法擅长分离出多个声源。适用层：说话人分离层
苏西月·2025-02-07 23:12

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类
荷泽泽·2025-02-07 06:18

聚类算法与应用

目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立
theskylife·2025-02-07 06:16

Python 实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测

目录Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BrtiLTTM-Attentrtion的风电场短期功率预测...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2项目特点与创新...2项目应用领域
nantangyuxi·2025-02-06 02:06

主题聚类：精炼信息的关键步骤

标题：主题聚类：精炼信息的关键步骤文章信息摘要：主题聚类是一种关键的信息整合方法，通过识别相似主题、合并重复内容并保留最完整、准确的版本来优化信息结构。
XianxinMao·2025-02-05 22:00

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

聚类是无监督学习中的一种重要技术，用于在没有标签信息的情况下对数据进行分析和组织。
Luzem0319·2025-02-04 14:12

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。
加德霍克·2025-02-04 10:36

基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析

基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来，随着数字化和信息化的快速发展，越来越多的人开始使用智能手机。
kaka_R-Py·2025-02-03 23:43

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类：是KMeans类的变种，他是用小批量来减少计算时间，而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集，是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
飞Link·2025-02-02 15:26

《C++ 赋能 K-Means 聚类算法：开启智能数据分类之旅》

而在人工智能的广袤天地中，数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段，正发挥着前所未有的重要作用。
·2025-02-02 15:08

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。
程序猿阿伟·2025-02-02 14:26

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类
对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

数据挖掘常用算法优缺点分析

领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。
天波烟客00·2025-02-02 14:52

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率
kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法）

本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python
AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

单细胞分析基础-第一节 数据质控、降维聚类

scRNA_pipeline\1.Seurat生物技能树可进官网查询添加链接描述分析流程准备：R包安装options("repos"="https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/")if(!require("BiocManager"))install.packages("BiocManager",update=F,ask=F)options(BioC_mirror="htt
遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-02-02 06:51

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着·2025-02-01 23:43

《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》

其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。
·2025-02-01 20:52

机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)_agnes聚类算法python代码

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
软件开发Java·2025-02-01 17:18

毕设分享 基于Kmeans的图像分割算法软件设计

文章目录0简介1Kmeans聚类算法基本原理2基于Kmeans图像分割算法流程4代码运行结果及评价5最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于Kmeans的图像分割算法软件设计项目运行效果
bee_dc·2025-01-31 23:26

（一）单细胞数据分析——单细胞数据预处理

由于毕业设计是单细胞数据的处理，所以把整个过程所用到的方法进行一个整理，这是第一个部分，对得到的单细胞数据进行质控、降维、聚类等预处理。
Kevin丶大牛·2025-01-31 08:13

层次聚类构建层次结构的簇

层次聚类（HierarchicalClustering）可以通过自定义函数来完成。层次聚类可以分为两种方法：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 08:24

机器学习建模流程 day02

机器学习建模流程通常可以分为以下几个主要步骤：问题定义与数据收集：确定问题的类型（分类、回归、聚类等可见上篇所讲内容）和目标。收集相关数据，可以是从数据库、API、文件或其他来源获取。
扫把星133·2025-01-30 01:34

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning）：分类，回归无监督学习（UnsupervisedLearning）：聚类
MengWoods·2025-01-30 01:01

python实现dbscan

python实现dbscan原理DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。
怎么就重名了·2025-01-29 03:12

scikit-learn基本功能和示例代码

scikit-learn是一个功能强大的机器学习库，涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例，您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。
weixin_30777913·2025-01-29 02:02

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。
呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

高斯混合模型（GMM）：用“高斯家族”描绘数据的“模样”

高斯混合模型（GMM）：用“高斯家族”描绘数据的“模样”1.引言高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种基于概率密度的生成式模型。
ningaiiii·2025-01-23 15:45

使用FAISS进行高效相似性搜索与向量存储

技术背景介绍FacebookAISimilaritySearch(FAISS)是一个用于高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集合中进行搜索，即使这些集合可能无法完全加载到内存中。
dagGAIYD·2025-01-23 06:11

svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图

爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib，Python读取MySQL数据，Python爬虫及Scrapy框架，无监督机器学习算法聚类分析等，以及案例：互联网金融行业客户价值分析等
张炜大师傅·2025-01-23 00:13

AAAI2024论文解读|Towards Fairer Centroids in k-means Clustering面向更公平的 k 均值聚类中心

论文标题TowardsFairerCentroidsink-meansClustering面向更公平的k均值聚类中心论文链接TowardsFairerCentroidsink-meansClustering
paixiaoxin·2025-01-21 10:10

国自然青年项目｜基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究｜基金申请·25-01-20

通过提出一系列创新算法，如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等，实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测，并开发
罗小罗同学·2025-01-21 01:34

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。
陈辰学长·2025-01-20 20:56

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。
zhangbin_237·2025-01-20 00:03

PCL 基于法线微分（DoN）的点云分割【2025最新版】

法线微分一、算法原理1、DoN定义2、DoN算法3、DoN分割步骤4、参考文献5、论文描述二、代码实现三、结果展示1、法线可视化结果2、对应曲率信息可视化3、利用曲率分类结果可视化4、欧式聚类分割结果本文由
点云侠·2025-01-19 06:55

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类聚类
不牌不改·2025-01-18 00:43

层次聚类算法

层次聚类算法是通过将数据组织为若干组并形成一个相应的树来进行聚类。根据层次是自底向上还是自顶向下形成的，层次聚类算法可以进一步分为凝聚型的聚类算法（AGENES）算法和分裂型的聚类（DIANA）算法。
数小模.·2025-01-17 16:26

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。
KeyPan·2025-01-17 15:23

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

本文本将研究采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和K均值聚类算法对鸢尾
·2025-01-16 23:25

[Python数据分析]最通俗入门Kmeans聚类分析，可视化展示代码。

更专业一点说，k-means分析是一种常用的聚类算法，它会将数据集中的数据点分成k个不同的簇。每个簇都有一个中心点，这个中心点就是簇中所有数据点的平均值
William数据分析·2025-01-16 23:28

C++： 实现聚类算法（附带源码）

项目介绍聚类是无监督学习中一种常用的算法，用于将数据集中的对象分组（称为簇），使得同一簇中的对象相似度较高，而不同簇之间的对象相似度较低。
Katie。·2025-01-16 21:15

使用Faiss进行高效相似度搜索

Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。
llzwxh888·2024-09-16 09:20

Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器

FaissTips：高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips
焦习娜Samantha·2024-09-16 09:47

Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器

Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
网络·魚·2024-09-16 09:43

《Python数据分析实战终极指南》

学了对比、细分、聚类分析，也会用PEST、波特五力这类分析法，为啥
xjt921122·2024-09-16 08:11

k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题)

算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1),z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。
寻找你83497·2024-09-16 08:39
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