高斯混合模型聚类第4页

机器学习聚类算法

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为多个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:26

scanpy 教程 1：预处理和聚类 3k PBMCs

Tiger Z·2024-02-07 03:02

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

基于python的k_means算法实现

K-Mean算法，即K均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为K个簇，每个簇使用簇内所有样本均值来表示，将该

小菜鸡@·2024-02-06 11:25

sklearn之模型评估指标总结归纳

文章目录机器学习模型评估分类模型回归模型聚类模型交叉验证中指定scoring参数网格搜索中应用机器学习模型评估以下方法，sklearn中都在sklearn.metrics类下，务必记住哪些指标适合分类，

lzw2016·2024-02-06 10:57

学习：StatQuest-Heatmap

热图中的标准化和聚类Z-scoreimage.png如果有一列数据，我们要计算Z-score：计算这组数据的均值每个数据点减去均值计算标准差用第二步计算的值除以标准差image.png标准化有对某一基因标准化的

小潤澤·2024-02-06 05:17

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第四课

收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏人工智能专业知识学习四机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(4)31.什么是聚类算法中的层次聚类

普修罗双战士·2024-02-05 19:14

第八章聚类

一.概述聚类（cluster）与分类（class）问题不同，聚类是属于无监督学习模型，而分类属于有监督学习。聚类使用一些算法把样本分为N个群落，群落内部相似度较高，群落之间相似度较低。

颜大哦·2024-02-05 14:32

机器学习本科课程实验6 聚类实验

第一题：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering完成聚类实验内容：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering在两个数据集上完成聚类任务对聚类结果可视化对比外部指标

11egativ1ty·2024-02-05 13:43

（5）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—12种聚类算法说明与归纳

目录一、12种聚类(无监督学习)算法说明和区分比较聚类算法的类型（一）编辑导入函数库加载数据集编辑(1)K-Means--Centroidmodels(2)Mini-BatchK-Means--Centroidmodels

代码骑士·2024-02-05 13:12

数据库笔记——分析总结聚集索引、非聚集索引和覆盖索引

一、首先深入浅出理解索引结构来自聚集索引和非聚集索引实际上我们可以将索引理解为一种目录，索引可分为聚类索引和非聚类索引。我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。

学习BigData·2024-02-05 13:29

（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

挖掘建模概述

1、概述1.1数据挖掘的基本任务基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，通过完成这些任务，发现数据的价值，指导商业抉择，带来商业新价值。

三块给你买麻糬_31c3·2024-02-05 07:02

The Linux Process Principle, PID、PGID、PPID、SID、TID、TTY

liujianfei526·2024-02-05 00:42

什么？70 位顶尖测试工程师被 AI 击败（上）

我花了非常多的时间和精力去研究如何让机器使用神经网络、聚类、或者强化学习技术去执行测试用例，这是一项非常繁重的工作。不过从某种程度上这也是相对重复的工作。

泰斯特_·2024-02-05 00:24

机器学习数据预处理--连续变量分箱

文章目录原理概念等宽分箱等频分箱聚类分箱有监督分箱原理概念连续变量分箱即对连续型字段进行离散化处理，也就是将连续型字段转化为离散型字段。

恒c·2024-02-04 23:02

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）

作者|泳鱼来源|算法进阶一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么

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

魔法_wanda·2024-02-04 22:59

机器学习——分级聚类法介绍及其Python实现

目录聚类分析概念1.1为什么聚类1.2聚类到底是什么1.3聚类与分类区别1.4相似性与距离聚类1.5相似性的测度特征相似度测度与聚类准则2.1特征相似度测度2.2聚类准则分级聚类法聚类分析概念1.1为什么聚类之所以要聚类

AI小小白·2024-02-04 22:29

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

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

Docker安装RabbitMq

RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，而聚类和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库。

永动的图灵机·2024-02-04 00:26

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

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

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

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例：高斯混合模型

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

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

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

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