FCM聚类算法第6页

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means）算法（FCM）

本文的代码与数据地址已上传至github：https://github.com/helloWorldchn/MachineLearning一、FCM算法简介1、模糊集理论L.A.Zadeh在1965年最早提出模糊集理论

helloWorldZMY·2023-12-17 02:06

聚类算法模型的概念、评估及应用

聚类算法模型通常通过计算样本之间的相似度或距离来实现这一目标。

rubyw·2023-12-16 19:09

玩转大数据15：常用的分类算法和聚类算法

前言分类算法和聚类算法是数据挖掘和机器学习中的两种常见方法。它们的主要区别在于处理数据的方式和目标。分类算法是在已知类别标签的数据集上训练的，用于预测新的数据点的类别。

沛沛老爹·2023-12-16 16:30

融云即时通讯SDK集成 -- FCM推送集成指南(Android平台)

融云即时通讯SDK集成--FCM推送集成指南(Android平台)背景:最近公司新上的app要加上即时通讯的功能,自己快速实现一个当然是不可能的了(项目deadline也顶不住哇).就从各家成熟的SDK

梅川酷子哥666·2023-12-16 15:48

算法工程师-机器学习面试题总结(7)

10.除了k-means聚类算法之外，

学术菜鸟小晨·2023-12-16 14:31

104基于matlab的人工蜂群数据聚类算法ABCO-K-均值

基于matlab的人工蜂群数据聚类算法ABCO-K-均值。该代码提供了比K-均值算法更准确的结果。

顶呱呱程序·2023-12-16 02:43

Science | 张锋实验室：聚类算法揭示188种新型CRISPR系统

微生物序列数据库包含大量有关酶和其他可用于生物技术的分子的信息。但近年来，这些数据库已经变得非常庞大，以至于很难有效地搜索到感兴趣的酶。2023年11月23日，博德研究所张锋及美国国立卫生研究院EugeneV.Koonin共同通讯在Science在线发表题为“UncoveringthefunctionaldiversityofrareCRISPR-Cassystemswithdeepterasca

weixin_4528312·2023-12-15 22:10

MATLAB中的模糊C均值聚类在医学图像分割中的应用

模糊C均值（FCM）是一种常用于图像分割的无监督聚类算法。与传统的C均值聚类方法不同，FCM考虑了每个像素点对各个聚类的隶属度，从而使分割结果更加精确和鲁棒。

m0_57781768·2023-12-15 17:16

Qt OpenCV 学习（六）：kmeans聚类算法实现背景替换

1.mainwindow.h#ifndefMAINWINDOW_H#defineMAINWINDOW_H#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;QT_BEGIN_NAMESPACEnamespaceUi{classMainWindow;}QT_END_NAM

Robot_Yue·2023-12-15 14:40

聚类笔记：聚类算法评估指标

如果某个聚类算法聚类的结果是类间相似性低，类内相似性高，那么内部评估方法会给予较高的分数评价。

UQI-LIUWJ·2023-12-15 12:16

「NLP主题分析」LDA隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）

是基于贝叶斯思想的无监督的聚类算法，广泛用于文本聚类，文本分析，文本关键词等场景。

Reese小朋友·2023-12-15 09:17

Week8

第8周十三、聚类(Clustering)13.1无监督学习：简介参考视频:13-1-UnsupervisedLearning_Introduction(3min).mkv在这个视频中，我将开始介绍聚类算法

kidling_G·2023-12-15 06:57

机器学习-聚类问题

前言聚类算法又叫做”无监督分类“，目标是通过对无标记训练样本来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。

懒猫gg·2023-12-14 23:11

聚类算法的性能度量

聚类算法的性能度量聚类算法就是根据数据中样本与样本之间的距离或相似度，将样本划分为若干组／类／簇，其划分的原则：簇内样本相似、簇间样本不相似，聚类的结果是产生一个簇的集合。

Gowi_fly·2023-12-14 22:04

【人工智能Ⅰ】实验8：DBSCAN聚类实验

二、实验内容1：使用DBSCAN算法对iris数据集进行聚类算法应用。2：使用DBSCAN算法对blob数据集进行聚类算法应用。3：使用DBSCAN算法对flower_data数据集进行聚类算法应用。

MorleyOlsen·2023-12-14 13:56

AGNES层次聚类

AGNES（AgglomerativeNesting）算法是一种层次聚类算法，它属于聚类分析中的一种。该算法通过不断地将最相似的数据

微笑伴你而行·2023-12-06 19:17

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（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，常用于数据聚类和图像分割。该算法将数据集划分为K个不同的类别，使得每个数据点属于离其最近的质心（centroid）所对应的类别。算法步骤如下：随机选择K个质心。将每个数据点分配到离其最近的质心所对应的类别中。计算每个类别的中心（新的质心）。重复步骤2和3，直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数。K-均值聚类的优点包括：实现简单

跃跃欲试-迪之·2023-12-06 11:47

kmeans聚类目的干什么的_零基础学习Kmeans聚类算法的原理与实现过程

内容导入：聚类是无监督学习的典型例子，聚类也能为企业运营中也发挥者巨大的作用，比如我们可以利用聚类对目标用户进行群体分类，把目标群体划分成几个具有明显特征区别的细分群体，从而可以在运营活动中为这些细分群体采取精细化、个性化的运营和服务；还可以利用聚类对产品进行分类，把企业的产品体系进一步细分成具有不同价值、不同目的的多维度的产品组合，在此基础分别制定和相应的开发计划、运营计划和服务规划。这都将提升

weixin_39898248·2023-12-06 04:35

机器学习——Kmeans聚类算法

目录简介手肘法手肘法核心思想轮廓系数代码举例1代码举例2实例简介K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。

bw876720687·2023-12-06 04:33

使用肘部法则选择KMeans聚类中的k值

在这篇文章中，我们将讨论如何选择最好的k（聚类数）的k-Means聚类算法。肘部法则简介任何无监督算法的基本步骤是确定数据可以被聚类到的聚类的最佳数量。因为我们在无监督学习中没有任何预定义数量的聚类。

python收藏家·2023-12-06 04:32

结合 DBSCAN 示例代码介绍 DBSCAN

的科研之旅第一周——科研工具学习及论文阅读收获-CSDN博客DBSCAN介绍DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法

Joy T·2023-12-06 01:08

k中心点聚类算法伪代码_第十三篇：K-Means 聚类算法原理分析与代码实现

本文将介绍一个最为经典的聚类算法-K-Means聚类算法以及它的两种实现。现实中的聚类分析问题-总统大选假设M国又开始全民选举总统了，目前Mr

杨姓美少年·2023-12-05 05:03

十五、机器学习进阶知识：K-Means聚类算法

文章目录1、聚类概述2、K-Means聚类算法原理3、K-Means聚类实现3.1基于SKlearn实现K-Means聚类3.2自编写方式实现K-Means聚类4、算法不足与解决思路4.1存在的问题4.2

七层楼的疯子·2023-12-05 05:25

2019-01-21 k均值聚类算法

K均值(K-means)算法是现在最为广泛使用的聚类方法，它将有未加标签的数据自动地分成有紧密关系的子集或是簇。K均值是一个迭代方法，它要做两件事情：第一个是簇分配，第二个是移动聚类中心。簇分配：在K均值算法的每次循环中，第一步是要进行簇分配，即：遍历所有的样本，然后依据每一个点是更接近红色的这个中心，还是蓝色的这个中心来将每个数据点分配到两个不同的聚类中心中。移动聚类中心:将两个聚类中心,也就是

奈何qiao·2023-12-05 03:32

K-Means 算法详解

K-Means算法详解K-Means是一种流行的聚类算法，用于将数据划分为预定数量的簇（clusters）。

h52013141·2023-12-04 20:49

K-Means聚类算法学习

1.K-Means算法介绍K-Means作为聚类算法中的典型代表，比较容易实现。聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。

名字真的难想·2023-12-04 19:51

python核心编程之实现Kmeans聚类算法

这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现Kmeans聚类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下关于聚类聚类算法是这样的一种算法：给定样本数据Sample，要求将样本Sample中相似的数据聚到一类

haoxun03·2023-12-04 09:27

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans

黏小莲·2023-12-03 15:21

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法的步骤如下：随机选择K个数据点作为K个簇的中心点（质心）；每个数据点计算到K个簇的中心点的距离，将其归属到距

微语早读·2023-12-03 11:28

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine）：1.5随机森林（RandomForest）：2.无监督学习算法：2.1聚类算法

LeapMay·2023-12-03 08:19

面向超大规模数据的自适应谱聚类算法

摘要:针对超大规模数据聚类过程中人为设定邻域参数及计算量庞大等问题，提出了一种基于近似自然近邻的自适应超大规模谱聚类算法(approximatenaturalnearestneighborbasedself-adaptiveultra-scalablespectralclusteringalgorithm

罗伯特之技术屋·2023-12-03 03:28

模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类的python程序代码的逐行解释，看完你也会写！！

文章目录前言一、本文的原始代码二、代码的逐行详细解释总结前言接上一篇博客，详细解释FCM聚类的程序代码！！

小桥流水---人工智能·2023-12-03 00:11

模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类的可运行的python程序代码，复制即可用！！切记需要安装库 scikit-fuzzy

文章目录前言一、安装库scikit-fuzzy二、具体程序代码（复制可运行）三、结果展示总结前言模糊C均值（FuzzyC-means，FCM）聚类是一种软聚类方法，它允许数据点属于多个聚类，每个数据点对所有聚类的隶属度都不同

小桥流水---人工智能·2023-12-03 00:10

DBSCAN聚类算法——机器学习(附代码和图解)

一、前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。

XF鸭·2023-12-02 21:49

KDE指导聚类分析（一）噪声问题

作者在看文献[1]盛魁,马健.基于核密度估计的物联网聚类分析模型[J].控制工程,2018,25(06):1098-1102.DOI:10.14107/j.cnki.kzgc.170739.时发现了这句话：FCM

Joy T·2023-12-02 12:27

机器学习实战 ——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》（2）

机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》（2）七、贝叶斯算法7.1新闻分类任务实战7.1.1结巴分词7.1.2词云表示工具包wordcloud7.1.3TF-IDF特征八、聚类算法

躬身入世，以生证道·2023-12-02 09:47

使用K-means把人群分类

1.前言K-mean是无监督的聚类算法算法分类：2.实现步骤1.数据加工：把数据转为全数字（比如性别男女，转换为0和1）2.模型训练fit3.预测3.代码原数据类似这样(source：http:img-blog.csdnimg.cn

hzp666·2023-12-02 09:47

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用于聚类分析的无监督学习算法。其基本思想是将数据集分成K个不同的簇，使得同一个簇内的数据点之间的距离尽可能小，不同簇之间的距离尽可能大。

小筱在线·2023-12-02 03:22

【机器学习】聚类（二）：原型聚类：LVQ聚类（学习向量量化）

构造函数b.闵可夫斯基距离c.LVQ聚类过程e.聚类结果可视化2.辅助函数3.主函数a.命令行界面（CLI）b.数据加载c.模型训练及可视化4.运行脚本的命令5.代码整合学习向量量化（LVQ）是一种原型聚类算法

QomolangmaH·2023-12-01 23:19

回答关于模糊C均值聚类（FCM）的一些问题！FCM停止迭代的条件是什么，FCM中的隶属度起什么作用？

文章目录一、模糊C均值聚类（FCM）中的隶属度是起什么作用二、FCM停止迭代的条件是什么一、模糊C均值聚类（FCM）中的隶属度是起什么作用表示样本点对各个聚类中心的隶属程度。

小桥流水---人工智能·2023-12-01 13:36

聚类算法的算法原理

聚类算法是机器学习中常用的一种无监督学习方法，其主要目标是将数据集划分为具有相似特征的组或簇。这种算法在数据挖掘、模式识别、社交网络分析等领域有着广泛的应用。

非著名程序员阿强·2023-12-01 08:33

聚类算法Sklearn实践

聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为具有相似特征的组或簇。

非著名程序员阿强·2023-12-01 08:29

传统算法：使用 Pygame 实现K-Means 聚类算法

使用Pygame模块演示了K-Means聚类算法的基本原理。让我逐步解释它的实现：初始化和基本设置Pygame初始化：通过pygame.init()初始化Pygame。

源代码杀手·2023-12-01 01:07

“十道机器学习问题，帮助你了解基础知识和常见算法“

9.什么是聚类算法？请举一个聚类算法的例子。10.

蓝色心灵-海·2023-12-01 00:47

分类算法-----决策树(包括ID3，C4.5)

第一篇：决策树学习（MachineLearning&DataMining）引言最近在面试中，除了基础&算法&项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题

Yt_Sports·2023-11-30 20:56

首例CSDN_AI文章-- K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组，以最小化每组内部的方差。该算法包括以下步骤：1.初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-30 09:34

如何利用轮廓系数（Silhouette Coefficient）来判断模糊c均值聚类FCM的聚类簇数量

文章目录前言一、轮廓系数的计算方法二、具体流程前言轮廓系数（SilhouetteCoefficient）是一种评价聚类效果的指标，它可以用于判断模糊C均值聚类的聚类簇数量。一、轮廓系数的计算方法对于每个数据点i，计算它属于每个聚类j的模糊成员度ui,j。然后，计算数据点i在聚类j内的平均距离（称为簇内距离）和在聚类j外的平均距离（称为簇间距离）。最后，计算轮廓系数s(i)，公式如下：s(i)=(b

小桥流水---人工智能·2023-11-30 04:38

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）的基本概念，详细流程以及广泛应用！

文章目录1.基本概念2.FCM的详细流程3.FCM的应用1.基本概念模糊C均值聚类（FuzzyC-meansclustering，FCM）是一种软聚类方法，它允许数据点属于多个聚类中心，每个聚类中心都有一个权重

小桥流水---人工智能·2023-11-30 04:06

电商零售商家需求预测及库存优化问题（第1问）

电商零售商家需求预测及库存优化问题数据和题目来源于2023年MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛只有第一问，使用ARIMA做预测，使用聚类算法做特征相似性1数据读取和处理1.1清除重复值注意附件

王小葱鸭·2023-11-29 08:34

PCL点云处理(008)-euc_cluster

欧式聚类是一种基于距离的聚类算法，可以将点云中距离较近的点聚集在一起，形成一个簇。在PCL库中，欧式聚类的实现原理是将点云中的每个点看作一个向量，然后计算这些向量之间的欧式距离。

zwhdldz·2023-11-29 05:40

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