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K均值聚类算法
聚类算法
-Kmeans聚类
一、K-means聚类介绍1.含义K-means聚类是一种非常流行的无监督学习算法,用于将数据点划分为预定义的K个簇(或组),其中每个簇由其质心(即簇中所有点的均值)定义。K-means算法的目标是使簇内的点尽可能紧密地聚集在一起,同时使不同簇之间的点尽可能远离。2.基本步骤:选择K值:首先,你需要决定将数据分成多少个簇,即K的值。K的选择通常是基于问题的上下文或通过一些启发式方法(如肘部法则)来
红米煮粥
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2024-08-28 22:24
机器学习
kmeans
聚类
每天一个数据分析题(五百零二)- 分割式
聚类算法
以下哪个选项是分割式
聚类算法
?A.K-Means。
跟着紫枫学姐学CDA
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2024-08-28 13:19
数据分析题库
算法
数据分析
聚类
论机器学习中的 K-均值
聚类算法
及其优缺点
K-均值
聚类算法
是一种常见的机器学习算法,用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值
聚类算法
以及其优缺点的讲解:算法步骤:a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。
风跟我说过她
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2024-08-26 05:43
机器学习
机器学习
算法
均值算法
聚类
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
是一种无监督学习算法,用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点,将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。
weixin_63207763
·
2024-08-23 01:25
机器学习
算法
均值算法
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
是一种常用的无监督学习算法,用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置,使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。
刘小董
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2024-03-14 20:18
学习心得
机器学习
【经验分享】分类算法与
聚类算法
有什么区别?白话讲解
而
聚类算法
呢,更像是你面前有一堆乱七八糟的东西,
思通数科x
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2024-02-20 17:21
算法
分类
聚类
深度学习与机器学习的关系
机器学习涵盖了更广泛的算法和技术,包括决策树、支持向量机、随机森林、
聚类算法
等,而深度学习则专注于神经网络和相关的优化技术。优缺点比较机器学习:优点:通用性:机器学习算法
数字化信息化智能化解决方案
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2024-02-20 16:19
深度学习
机器学习
人工智能
GWO优化kmeans
而K-means是一种经典的
聚类算法
,用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中,主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。
2301_78492934
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2024-02-20 11:47
机器学习
算法
人工智能
matlab
kmeans
聚类
GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类
遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids
聚类算法
的优化方法。
2301_78492934
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2024-02-20 11:14
机器学习
支持向量机
人工智能
matlab
聚类
聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类
K-means算法是一种常用的
聚类算法
,它通过迭代优化簇的中心点来实现聚类。本文将介绍如何使用Python编程语言和Scikit-learn库实现K-means算法,以及如何对数据进行聚类分
Evaporator Core
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2024-02-19 19:01
python
【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(已分享,附代码)
包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,
聚类算法
。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
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2024-02-19 18:51
机器学习python算法
open3d k-means 聚类
介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一、算法原理1、介绍K-means
聚类算法
是一种无监督学习算法
云杂项
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2024-02-19 11:04
open3d持续更新
kmeans
聚类
算法
计算机视觉
python
机器学习
Open3d dbscan
聚类算法
cluster_dbscan
目录一、dbscan
聚类算法
介绍二、cluster_dbscan函数解析三、代码实现一、dbscan
聚类算法
介绍下面这篇文章介绍的非常详细,如果有兴趣消息了解算法的,可以移步到这里:https://blog.csdn.net
mm_exploration
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2024-02-19 10:59
python+Open3d
python
open3d
open3d DBSCAN 聚类
DBSCAN聚类一、算法原理1.密度聚类2、主要函数二、代码三、结果四、相关数据一、算法原理1.密度聚类介绍基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN):是一种无监督的ML
聚类算法
。
云杂项
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2024-02-19 10:13
open3d持续更新
聚类
计算机视觉
3d
算法
python
【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(已分享,附代码)
包括K-近邻算法,线性回归,逻辑回归,决策树算法,集成学习,
聚类算法
。K-近邻算法的距离公式,应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
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2024-02-19 10:29
机器学习python算法
Day 22 中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征
基于2015年中国流动人口动态监测数据,运用半参数地理加权回归(SGWR)模型,结合
k均值
聚类法,对中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征展开研究。
Elvira1021
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2024-02-15 08:53
K-means(
K均值
聚类算法
)算法笔记
K-means(
K均值
聚类算法
)算法笔记K-means算法,是比较简单的无监督的算法,通过设定好初始的类别k,然后不断循环迭代,将给定的数据自动分为K个类别。
Longlongaaago
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2024-02-15 07:07
机器学习
机器学习
kmeans算法
网络数据的K-means
聚类算法
随着Internet的大规模普及、信息处理技术和数据处理技术的发展及企业信息化程度的提高,各种网络资源以爆炸式速度迅猛增长,现存的网络资源以数据库存储的形式为主,数据的形式以半结构化和结构化的形式存储。但是在网络技术迅猛发达的今天,数据库中的数据量更是以惊人的速度发展,就形成了数据量很大而对于有用的信息的发掘和利用成为一大难题的现象,也成为现在研究的热点问题。如何从激增的数据背后找到有价值的信息,
fpga和matlab
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2024-02-14 00:38
MATLAB
板块5:网络通信
★MATLAB算法仿真经验
网络
kmeans
聚类
机器学习原型聚类
1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的
聚类算法
,也叫
k均值
或k平均。通过迭代的方式,每次迭代都将数据集中的各个点划分到
黄粱梦醒
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2024-02-13 07:08
Kmeans
聚类算法
实现(输出聚类过程,分布图展示)
Kmeans
聚类算法
实现(输出聚类过程,分布图展示)Kmeans
聚类算法
是
聚类算法
中最基础最常用的
聚类算法
,算法很简单,主要是将距离最近的点聚到一起,不断遍历点与簇中心的距离,并不断修正簇中心的位置与簇中的点集合
linge511873822
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2024-02-12 18:48
基于项目的协同过滤推荐算法
基于用户的协同过滤推荐算法
Kmeans聚类算法
协同过滤聚类算法
kmeans协同过滤聚类
聚类算法协同过滤
协同过滤数据聚类
机器学习原理到Python代码实现之K-Means
K-Means
聚类算法
该文章作为机器学习的第四篇文章,主要介绍的是K-Means
聚类算法
,这是我们介绍的第一个无监督算法,在这里我们将对什么是无监督,为什么要有无监督等也会有一些介绍,算法不难,大家且看且思考
神仙盼盼
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2024-02-12 18:15
机器学习
基于python的算法设计
机器学习
python
kmeans
第二天 寻找了三篇深度学习综述(深度学习,目标检测,图像分割)
包括但不限于全卷积像素标记网络(FCN),编码器-解码器体系结构,多尺度以及基于金字塔的方法,递归网络,视觉注意模型和对抗环境中的生成模型;从最早的方法(阈值化,
K均值
聚类,分水岭)到后来(随机场,细数方法一类的
kim_ed33
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2024-02-11 09:16
机器学习系列——(二十)密度聚类
引言在机器学习的无监督学习领域,
聚类算法
是一种关键的技术,用于发现数据集中的内在结构和模式。
飞影铠甲
·
2024-02-10 11:53
机器学习
机器学习
聚类
支持向量机
机器学习系列——(十九)层次聚类
引言在机器学习和数据挖掘领域,
聚类算法
是一种重要的无监督学习方法,它试图将数据集中的样本分组,使得同一组内的样本相似度高,不同组间的样本相似度低。
飞影铠甲
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2024-02-10 07:47
机器学习
机器学习
聚类
人工智能
优化算法应用(四)优化
聚类算法
一.目标描述
聚类算法
是一类无监督机器学习算法,即在使用该算法时不需要知道数据的标签,而是通过数据各个维度之间的某些特征对数据集进行划分。现在已有的
聚类算法
很多,划分方式也多种多样。
stronghorse
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2024-02-10 04:50
机器学习系列——(十八)K-means聚类
一、K-means聚类简介K-means是一种基于划分的
聚类算法
,它的目标是将n个对象根据属性分为k个簇,使
飞影铠甲
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2024-02-09 08:04
机器学习
机器学习
kmeans
聚类
图像搜索和分类
视觉单词通常通过特征描述子(SIFT)等结合
聚类算法
得到聚类质心。用视觉单词直方图来表示一个图像。图像索引根据图像特征分别建立索引,以索引的方式搜索图像。
顽皮的石头7788121
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2024-02-09 03:01
Python 算法集
01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射
k均值
物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0
Aaronlan
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2024-02-08 12:15
sklearn kmeans 聚类中心_Kmeans
聚类算法
同时,由于笔者仅仅只是对Kmeans框架下的
聚类算法
较为熟悉,因此在后续的几篇文章中笔者将只会介绍Kmeans框架下的
聚类算法
,包括:Kmeans、Kmea
weixin_39997695
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2024-02-08 03:47
sklearn
kmeans
聚类中心
sklearn-第五节(K-means算法)
1.k-means
聚类算法
思想kmeans算法又名
k均值
算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述
~一段浮华
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2024-02-08 03:16
sklearn
算法
kmeans
【代码分享】基于改进ISODATA的负荷风电光伏曲线场景
聚类算法
程序名称:基于改进ISODATA的负荷风电光伏曲线场景
聚类算法
实现平台:matlab代码简介:提出了一种针对负荷曲线聚类的聚类效果和速度并重的L-ISODATA(Loadcurve-ISODATA)算法
电力系统爱好者
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2024-02-07 11:10
算法
聚类
机器学习
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﹡ )
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2024-02-07 04:26
机器学习算法
算法
聚类
机器学习
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@
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2024-02-06 11:25
python
算法
聚类
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
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2024-02-05 19:14
人工智能专栏
人工智能
机器学习
(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
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2024-02-05 13:12
#
机器学习
人工智能
(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
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2024-02-05 13:59
#
python
数据分析
回归
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、
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2024-02-04 22:59
#
机器学习
机器学习
算法
聚类
k-means
人工智能
全面解析 Kmeans
聚类算法
(Python)
聚类算法
可以大致分为传统
聚类算法
以及深度
聚类算法
:传统
聚类算法
主要是根据原特征+基于划分/密度
AI科技大本营
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2024-02-04 22:59
算法
聚类
python
机器学习
人工智能
解析机器学习中的几种常见
聚类算法
关于
聚类算法
一直是近几年来机器学习的热门,下面谈谈自己对其中几种
聚类算法
的理解,首先在谈
聚类算法
之前我们引入相似度这么一个概念,什么是相似度呢,简单来说假设有M个样本,其中任意两个样本之间的相似的度量,
魔法_wanda
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2024-02-04 22:59
first
机器学习
算法
人工智能算法
[Python] 什么是KMeans
聚类算法
以及scikit-learn中的KMeans使用案例
什么是无监督学习?无监督学习是机器学习中的一种方法,其主要目的是从无标签的数据集中发现隐藏的模式、结构或者规律。在无监督学习中,算法不依赖于任何先验的标签信息,而是根据数据本身的特征和规律进行学习和推断。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
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2024-02-04 10:17
python
机器学习
python
scikit-learn
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
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2024-02-04 04:23
机器学习
算法
均值算法
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
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2024-02-03 16:04
算法
kmeans
聚类
c++
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*
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2024-02-03 10:35
机器学习
机器学习
学习
聚类
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
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2024-02-03 07:14
机器学习
Python
均值漂移
MeanShift
聚类
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
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2024-02-03 07:08
机器学习
算法
聚类
机器学习
python
计算机视觉
[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)。该算法通过迭代的方式将样本点划分到K个簇中,使得同一簇内的样本点相似度较高,而不同簇之间的样本点相似度较低。算法步骤:随机选择K个样本点作为初始的质心(簇的中心)。对于每个样本点,计算其到K个质心之间的距离,并将其划分到距离最近的簇中。对于每个簇,计算其中样本点的均值,
程序员三木
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2024-02-03 06:54
AI
机器学习
算法
AIGC
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
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2024-02-02 14:52
python
神经网络
人工智能
聚类
【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
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2024-02-02 07:38
机器学习
机器学习
人工智能
分层聚类和K-means聚类
在每次迭代的过程中,分层
聚类算法
会计算每两个群组间的距离,并将距离最近的两个群组合并成一个新的群组。这一过程会一直重复下去,直至只剩一个群组为止。
刘相培在努力学习中
·
2024-02-02 02:32
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
机器学习
聚类
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