K均值文本聚类

聚类算法汇集

1，k均值的k如何确定K-means怎么选K?数据科学家必须了解的六大聚类算法：带你发现数据之美|机器之心用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？
HELLOTREE1·2023-12-24 21:27

yolov5障碍物识别-雪糕筒识别（代码+教程）

此外，我使用k均值来确定主色，以对锥体颜色进行分类。目前，支持的颜色为红色、黄色、绿色和蓝色。其他颜色被归类为未知。数据集和注释我使用了一个自收集的锥体数据集，其中包含303张锥体图像。
阿利同学·2023-12-22 07:18

机器学习---聚类（原型聚类、密度聚类、层次聚类）

著名的原型聚类算法：k均值算法、学习向量量化算法、高斯混合聚类算法。给定数据集，k均值算法针对聚类所得簇划分，最小化平方误差：其中，是簇的均值向量。值在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇均值向
三月七꧁ ꧂·2023-12-21 04:50

K均值聚类

K-均值聚类算法1.什么是K均值聚类算法K均值聚类（k-means）是基于样本集合划分的聚类算法。
Chloe-Hao·2023-12-19 04:46

机器学习--K均值聚类

机器学习--聚类一、无监督学习二、KMeans聚类2.1概览2.2理论介绍2.2.1模型2.2.2策略2.2.3算法2.3案例讲解2.4Python实现2.4.1导入数据处理相关库以及读取数据2.4.2查看相关数据并进行可视化展示2.4.3导入sklearn并训练模型2.4.4评估模型三、常用的其他聚类算法3.1均值漂移聚类（Meanshift）3.2DBSCAN算法（基于密度的空间聚类算法）总结
Anonymous&·2023-12-19 04:14

机器学习 | K均值聚类(K-means Clustering)

本文从概念、应用场景、原理、工作流程、优缺点、应用实践、代码、可视化等几方面诠释K均值聚类模型概述K-Means是一种无监督的聚类算法，其目的是将n个数据点分为k个聚类。
Devon_musa·2023-12-19 04:12

聚类算法--KMeans

聚类属于非监督学习，K均值聚类是最基础常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇(Cluster)的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。其中，损失函数可以定义为
一只胖猪猪·2023-12-18 23:30

文本聚类——文本相似度（聚类算法基本概念）

一、文本相似度1.度量指标：两个文本对象之间的相似度两个文本集合之间的相似度文本对象与集合之间的相似度2.样本间的相似度基于距离的度量：欧氏距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离马氏距离杰卡德距离基于夹角余弦的度量公式：当文本进行了2-范数归一化，余弦相似度与内积相似度是等价的。距离度量衡量的是空间各个点的绝对距离，与各点的位置（即个体特征维度的数值）直接相关，而余弦相似度衡量的事空间向量的夹角
星宇星静·2023-12-17 08:18

Python实现Kmeans文本聚类

目录一、数据二、代码2.1、加载停用词2.2、加载数据2.3、计算tf-idf向量值2.4、训练三、完整代码一、数据通过爬虫爬取贴吧数据，这里怎么爬取的就不记录了。然后以一句一行的格式存入到txt中。接着我们要通过对每句话进行分词转向量，最后使用kmeans进行聚类并输出结果。二、代码2.1、加载停用词在stop_words目录下有多个停用词表，需要循环加总所有停用词。defdefined_sto
zkkkkkkkkkkkkk·2023-12-17 04:08

聚类算法模型的概念、评估及应用

以下是聚类算法模型的概念、评估及应用的一些关键方面：1.概念：a.K均值聚类（K-Means）：原理：将样本划分为K个簇，使得每个样本与其所属簇的中心点之间的距离平方和最小化。优点：简单、易于理解。
rubyw·2023-12-16 19:09

「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

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

人工智能算法

典型算法：监督学习：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络无监督学习：K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）强化学习：Q-learning、深度强化学习（如深度Q网络）代码示例（Python
不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

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。
奈何qiao·2023-12-05 03:32

tfidf和word2vec构建文本词向量并做文本聚类

一、相关方法原理1、tfidftfidf算法是一种用于文本挖掘、特征词提取等领域的因子加权技术，其原理是某一词语的重要性随着该词在文件中出现的频率增加，同时随着该词在语料库中出现的频率成反比下降，即可以根据字词的在文本中出现的次数和在整个语料中出现的文档频率，来计算一个字词在整个语料中的重要程度，并过滤掉一些常见的却无关紧要本的词语，同时保留影响整个文本的重要字词。TF（TermFrequency
饕餮&化骨龙·2023-12-04 05:33

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

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（Clustering）：2.2主成分分析（PCA）：2.3K均值聚类
LeapMay·2023-12-03 08:19

聚类分析例题 （多元统计分析期末复习）

试用K均值法分为两类(凝聚点分别取1，4与1，11)解：以1，4为例STEP1确定凝聚点：X1和X5STEP2确定初始分类，G1(0){G_1^{(0)}}G1(0)={x1，x2，x3}，G2(0){
倒杯Whisky·2023-12-01 11:34

Grabcut算法在图片分割中的应用

主要需要如下知识：k均值聚类、高斯混合模型建模(GMM)、maxf
视图猿人·2023-11-27 13:59

《机器学习》笔记：聚类

k均值算法k均值(k-means)算法的假设是距离相近的两样本在分类上也是相类似的。因为该算法比较简单，直接放伪代码：输入：样本集D={x1,x2,...,xm
Zach要努力·2023-11-26 17:32

4. Python--Scipy库（上/1-6）

数据结构2.Scipy开发环境安装2.1Windows2.2Linux3.Scipy基本功能3.1内在Numpy数组创建3.2矩阵4.Scipy簇聚4.1Scipy中实现K-Means4.2三个集群计算K均值
大厂offer宝典·2023-11-25 15:43

【机器学习】聚类（一）：原型聚类：K-means聚类

构造函数b.闵可夫斯基距离c.初始化簇心d.K-means聚类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  原型聚类中的K均值算法是一种常用的聚
QomolangmaH·2023-11-25 10:44

机器学习之k均值聚类

k均值聚类是基于样本集合划分的聚类算法。简而言之，k均值聚类将样本划分为k个类，将n个样本划分到k个类中，每个样本到其所属类中心的距离最小。k-means聚类属于硬聚类。
code_of_yang·2023-11-25 01:59

[python] 使用scikit-learn工具计算文本TF-IDF值（转载学习）

在文本聚类、文本分类或者比较两个文档相似程度过程中，可能会涉及到TF-IDF值的计算。这里主要讲述基于Python的机器学习模块和开源工具：scikit-learn。
彩虹下的天桥·2023-11-24 06:29

基于Java的文本聚类技术及应用

文本聚类是一种将相似文本分组的技术，它在自然语言处理领域具有广泛的应用。在本文中，我们将介绍基于Java的文本聚类技术及其应用，并提供相应的代码示例。
ByteWhisper·2023-11-24 06:49

Fuzzy c-means

Fuzzyc-means模糊C-均值聚类算法：是一种模糊聚类算法，是K均值算法聚类的推广形式，隶属度取值为[0,1]区间内的任意一个数，提出的基本依据是“类内加权误差平方和最小化”准则。
孤嶋·2023-11-23 16:46

机器学习算法(SVM、决策树、k均值聚类等)

机器学习算法(SVM、决策树、k均值聚类等)1.SVM1.1线性支持向量机假设我们有两类数据，分别用圆形和方块表示。
溜溜真6·2023-11-21 21:45

无监督学习——聚类

本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、无监督学习回顾一下之前的监督，监督学习的数据都是有标记的数据，如下图所示：而对于无监督学习来说，就是使用没有标记的数据，也就是不会有标签y，如下图所示：二、K-Means算法首先K均值算法是一个迭代算法
only demo·2023-11-14 18:58

【机器学习5】无监督学习聚类

1K均值聚类及优化及改进模型1.1K-means聚类是在事先并不知道任何样本类别标签的情况下，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得同类别样本之间的相似度高，不同类别之间的样本相似度低。
猫头不能躺·2023-11-14 18:46

[转]均值聚类算法

最近学习模式识别以及图像处理，搜集一些matlab的程序源代码，共享一下，同时也希望结交有共同兴趣爱好的朋友K均值聚类法分为如下几个步骤：一、初始化聚类中心1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心
xiang_yun·2023-11-14 02:19

计算机毕设 基于机器学习的文本聚类 - 可用于舆情分析

文章目录0简介1项目介绍1.1提取文本特征1.2聚类算法选择2代码实现2.1中文文本预处理2.2特征提取2.2.1Tf-idf2.2.2word2vec2.3聚类算法2.3.1k-means2.3.2DBSCAN2.4实现效果2.4.1tf-idf+k-means聚类结果2.4.2word2vec+k-means聚类结果最后0简介今天学长向大家介绍一个毕设项目，中文文本分类技术中文文本分类(机器学
DanCheng-studio·2023-11-11 00:18

自然语言处理中的文本聚类：揭示模式和见解

一、介绍在自然语言处理（NLP）领域，文本聚类是一种基本且通用的技术，在信息检索、推荐系统、内容组织和情感分析等各种应用中发挥着关键作用。文本聚类是将相似文档或文本片段分组为簇或类别的过程。
无水先生·2023-11-09 19:34

K-means聚类算法实现鸢尾花聚类

k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数
且听风吟hjc·2023-11-08 21:09

python虚拟环境可以运行pyspark_python-如何在一个sparkContext中从pyspark中的单独线程运行多个作业？...

在我的例子中，我计算了不同中心数的WSSSE数（超参数调整），以得到一个“好的”k均值聚类…就像MLSPARK文档中概述的那样。
weixin_39611722·2023-11-01 04:13

K均值聚类算法的Python实现

K均值聚类算法的Python实现K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。它的目标是通过最小化每个数据点与其所属类别的质心（即聚类中心）之间的距离来实现聚类。
美丽风景-c·2023-10-31 23:47

多输入多输出 | Matlab实现k-means-ELM（k均值聚类结合极限学习机）多输入多输出组合预测

多输入多输出|Matlab实现k-means-ELM（k均值聚类结合极限学习机）多输入多输出组合预测目录多输入多输出|Matlab实现k-means-ELM（k均值聚类结合极限学习机）多输入多输出组合预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述
机器学习之心·2023-10-31 06:01

多输入多输出 | Matlab实现k-means-LSTM（k均值聚类结合长短期记忆神经网络）多输入多输出组合预测

多输入多输出|Matlab实现k-means-LSTM（k均值聚类结合长短期记忆神经网络）多输入多输出组合预测目录多输入多输出|Matlab实现k-means-LSTM（k均值聚类结合长短期记忆神经网络
机器学习之心·2023-10-30 11:01

静力触探数据智能预处理（4）

机器学习是人工智能的基础，本文尝试应用机器学习中K均值聚类算法对孔压静力触探数据进行土的分类，分类结果不理想，非专业编写，代码仅供参考。
mica fish·2023-10-30 01:54

机器学习（四十九）：高斯混合模型

有几种可用的聚类方法：K均值聚类分层聚类高斯混合模型在这篇文章中，我们将讨论高斯混合模型。
川川菜鸟·2023-10-28 08:16

评价聚类的方法

inertias:inertias是K均值模型对象的属性，表示样本距离最近的聚类中心的总和，它是作为在没有真实分类结果标签下的非监督式评估指标。
cuisidong1997·2023-10-28 06:03

k均值与轮廓法则

importpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.decompositionimportTruncatedSVDfromsklearn.metricsimportsilhouette_scoreimportmatplot
Wenliam·2023-10-25 06:43

Python文本聚类分析

本文将会从数据预处理、特征提取、聚类算法选择等多个方面详细介绍Python文本聚类分析的步骤和方法。
api_ok·2023-10-24 19:07

基于Bert的文本聚类工具：BERTopic

【干货推荐]基于Bert的聚类工具：BERTopic【简介】：BERTopic是一种主题建模技术，它利用变换器和c-TF-IDF创建聚类簇，使主题易于理解，同时在主题描述中保留重要的单词。同时可以支持类似于LDAvis的可视化。【快速上手】安装pipinstallbertopic[visualization]frombertopicimportBERTopicfromsklearn.dataset
致Great·2023-10-23 12:24

金融机器学习方法：K-均值算法

目录1.算法介绍2.算法原理3.python实现示例1.算法介绍K均值聚类算法是机器学习和数据分析中常用的无监督学习方法之一，主要用于数据的分类。
抱抱宝·2023-10-20 13:57

无监督学习之K均值算法

K均值（K-Means）算法在无监督学习中，我们希望将一系列未加任何标记的数据能够通过聚
此间不留白·2023-10-19 20:37

python谱聚类算法_从零开始的谱聚类（Spectral Clustering），使用Python实现

一种比较流行的算法是K均值算法(以及熟悉的EM算法)。在这个算法中，我们在迭代过程中调整K个质心来找到我们的clusters。听起来不错吧？但主要问题是：1)它假设数据的形状(圆球，径向基)。
weixin_39837607·2023-10-19 11:23

机器学习-无监督学习之聚类

文章目录K均值聚类密度聚类（DBSCAN）层次聚类AGNES算法DIANA算法高斯混合模型聚类聚类效果的衡量指标小结K均值聚类步骤：Step1：随机选取样本作为初始均值向量。
小蒋的技术栈记录·2023-10-16 10:45

论文阅读“SimCTC: A Simple Contrast Learning Method of Text Clustering”

ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence.Vol.36.No.11.2022.摘要导读本文提出了一种简单的对比学习方法（SimCTC），大大提升了最先进的文本聚类
掉了西红柿皮_Kee·2023-10-15 23:58

【基于Kmeans、Kmeans++和二分K均值算法的图像分割】数据挖掘实验三

文章目录Ⅰ、项目任务要求任务描述：主要任务要求：II、实现过程数据集描述实现描述具体实现过程III、完整代码代码①代码②Ⅰ、项目任务要求任务描述：图像分割是图像处理和计算机视觉中重要的一环，在实际生活中得到了广泛的应用。例如，在医学上，用于测量医学图像中组织体积、三维重建、手术模拟等；在遥感图像中，分割合成孔径雷达图像中的目标、提取遥感云图中不同云系与背景等、定位卫星图像中的道路和森林等。图像分割
小手の冰凉·2023-10-14 19:59

监督学习方法与无监督学习方法总结

（一）监督学习10种监督学习方法特点的概括汇总如下表：（二）无监督学习八种常用的统计机器学习方法，即聚类方法（包括层次聚类与k均值聚类）、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、潜在语义分析（LSA
daisyxyr·2023-10-11 13:59

使用python画k均值分类图

欢迎关注公众号：老白和他的爬虫昨天帮小余同学用python画了下k均值分类图，原理比较简单在这里分享一下。
老白和他的爬虫·2023-10-10 16:00
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