K均值

kmeans常见考点

1、kmeans简介k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离
frostjsy·2023-09-01 05:14

K均值聚类 K-means Clustering

目录前言一、k均值聚类是什么？
JasonH2021·2023-08-30 16:13

ML14-K均值算法（K-Means）

1.K-Means算法介绍； 2.K-Means算法实现与应用；K-Means有各种变换与优化；K均值算法介绍K均值算法特点K均值算法全称为K均值聚类算法。
杨强AT南京·2023-08-27 19:40

K-Means和轮廓系数

K-Means和轮廓系数K-means（K均值）是机器学习中一种常见的无监督算法，它能够将未知标签的数据，根据它们的特征分成不同组，每一组数据又称为“簇”，每一簇的中心点称为“质心”。
懒惰的coder·2023-08-26 15:36

（数字图像处理MATLAB+Python）第十章图像分割-第三，四节：区域分割和基于聚类的图像分割

文章目录一：区域分割（1）区域生长A：原理B：示例C：程序（2）区域合并A：原理B：示例C：程序（3）区域分裂A：原理B：示例C：程序（4）区域分裂合并A：原理B：示例二：基于聚类的图像分割（1）原理（2）K均值聚类
快乐江湖·2023-08-22 11:09

08无监督学习——聚类

1.1K均值聚类步骤：随机选取样本作为初始均值向量(初始值:k的值【即几个簇】)分别计算每个样本点到初始均值向量的距离，距离哪个点最近就属于哪个簇每个簇重新计算中心点，重复第二步直到收敛距离计算：距离度量
Tiny_G·2023-08-21 08:15

opencv进阶08-K 均值聚类cv2.kmeans()介绍及示例

K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点分成不同的簇（clusters），以便数据点在同一簇内更相似，而不同簇之间差异较大。
玩转AI·2023-08-18 08:42

基于weka手工实现K-means

一、K-means聚类算法K均值聚类（K-meansclustering）是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的类别或簇。
非妃是公主·2023-08-14 05:24

K均值算法

简述K均值算法的具体步骤代价函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和K均值算法的优缺点是什么?如何对其进行调优?
GhostintheCode·2023-08-13 10:27

三种聚类方法：层次、K均值、密度

一、层次聚类1）距离和相似系数r语言中使用dist(x,method="euclidean",diag=FALSE,upper=FALSE,p=2)来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有：euclidean欧几里德距离，就是平方再开方。maximum切比雪夫距离manhattan绝对值距离canberraLance距离minkowski明科夫斯基
姚的日志·2023-08-13 09:39

聚类算法 - kmeans

一、定义kmeans即k均值算法。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。
dora_yip·2023-08-11 05:33

10.HanLP实现k均值--文本聚类

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP10.文本聚类正所谓物以类聚，人以群分。人们在获取数据时需要整理，将相似的数据归档到一起，自动发现大量样本之间的相似性，这种根据相似性归档的任务称为聚类。10.1概述聚类聚类(clusteranalysis)指的是将给定对象的集合划分为不同子集的过程，目标是使得每个子集内部的元素尽量
mantch·2023-08-02 02:05

【Machine Learning 系列】一文带你详解什么是无监督学习(Unsupervised Learning)

文章目录前言一、原理二、算法1️⃣K均值聚类2️⃣DBSCAN3️⃣主成分分析4️⃣t-SNE5️⃣关联规则挖掘三、应用领域1️⃣图像分割2️⃣推荐系统3️⃣社交网络分析4️⃣自动驾驶四、总结【免费赠书
陈橘又青·2023-07-27 05:10

我用Python把某音上的美女图片转字符画，期望的AI目标更进一步【机器学习算法实战小项目，k聚类算法图片转化字符画】

最近在学习算法，今天给大家带来一个机器学习实战小项目项目效果展示image学习目标1.cv2转换图片数据2.numpy提取图片矩阵数据3.k均值算法获取图片的分类工具使用开发工具：pycharm开发环境
五包辣条·2023-07-24 14:38

AI作业4-无监督学习

K均值聚类（K-means）聚类首先我们回顾下：聚类任务为将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集中，这些子集称为样本簇k均值聚类（k-meansclusteringalgorithm）k均值聚类是一种迭代求解的聚类分析算法
seveN1foR·2023-07-22 20:56

非监督学习-K均值聚类-知识点扫盲

前言在实际工作中，我们经常会遇到这样一类问题：给机器输入大量的特征数据，并期望机器通过学习找到数据中存在的某种共性特征或者结构，亦或是数据之间存在的某种关联。例如，视频网站根据用户的观看行为对用户进行分组从而建立不同的推荐策略，或是寻找视频播放是否流畅与用户是否退订之间的关系等。这类问题被称作“非监督学习”问题，它并不是像监督学习那样希望预测某种输出结果。相比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标
阿利同学·2023-07-19 13:14

机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)

包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、随机梯度下降法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。
mathlxj·2023-07-19 07:55

MATLAB算法-数据挖掘算法详解，

K均值聚类算法（K-meansClustering）：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个不同的簇。
weishaoonly·2023-07-18 21:35

稀疏光流法跟中移动物体、监督学习聚类、K均值聚类、加载深度神经网络模型、深度神经网络模型的使用

目录1、稀疏光流法跟中移动物体2、监督学习聚类3、K均值聚类4、加载深度神经网络模型5、深度神经网络模型的使用1、稀疏光流法跟中移动物体//稀疏光流法跟中移动物体vectorcolor_lut;//颜色查找表
Zhang丶&｜！·2023-07-17 20:11

ML刻意练习第六周之K-means

一、k均值聚类算法1.支持函数importnumpyasnpdefloadDataSet(fileName):"""函数说明:加载数据Parameters:fileName-文件名Returns:dataMat
juanjuanyou·2023-07-15 22:01

Python sklearn模板实现k均值聚类算法

聚类操作得有数据才行，这里我们先用sklearn的数据生成工具make_blobs()来合成所需的数据。make_blobs()方法常被用来生成聚类算法的测试数据，简单来说，make_blobs()会根据用户指定的样本数量、特征数量、簇中心数量、生成数据的波动范围等来生成数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。make_blobs()方法的原型如下：sklearn.datasets.make_bl
IT孔乙己·2023-07-15 15:03

无监督学习-K均值聚类

0.理论k均值聚类是机器学习中一种非常常用的技术，简单来说，k均值聚类就是将数据分成k个组，根据数据点距离哪个组的中心点最近而决定。
闲庭信步的空间·2023-07-15 11:44

三分钟学习一个python小知识7-----------我的对python中Scikit-learn（简称sklearn）的理解, 我列常用的5个例子来理解Scikit-learn

标题1、Scikit-learn（简称sklearn)是什么2.下面是几个Scikit-learn的常用例子：2.1.K均值聚类（K-meansClustering）2.2.决策树分类器（DecisionTreeClassifier
小桥流水---人工智能·2023-07-15 11:22

机器学习知识点：不均衡数据的采样方法

ClusterCentroids算法通过使用K均值算法，将大
Python数据挖掘·2023-06-23 16:56

【高性能计算】无监督学习之层次聚类实验

【高性能计算】基于K均值的划分聚类实验实验目的实验内容实验步骤1、层次聚类算法1.1层次聚类算法的基本思想1.2层次聚类的聚类过程2、使用Python语言编写层次聚类的源程序代码并分析其分类原理2.1层次聚类
慢热型网友.·2023-06-22 11:24

SPSS Modeler分析物流发货明细数据：K-MEANS（K均值）聚类和Apriori关联规则挖掘

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32633原文出处：拓端数据部落公众号物流发货明细数据在现代物流业中扮演着至关重要的角色。通过对这些数据进行挖掘和分析，我们可以发现隐含在背后的供应链运营规律和商业模式，从而指导企业在物流策略、成本管理和客户服务等方面做出更加科学和有效的决策。SPSSModeler是一款功能强大、界面友好的数据挖掘和分析工具，可以帮助企业对物流发货明细数据进行深入
·2023-06-22 11:12

机器学习之K-Means（k均值）算法

1K-Means介绍K-Means算法又称K均值算法，属于聚类（clustering）算法的一种，是应用最广泛的聚类算法之一。
AI医疗·2023-06-20 17:49

为什么二分K-均值比K-均值的聚类效果更好？

上一篇文章《K-均值算法的原理与实战》，讲到K均值算法只能收敛到局部最小值的问题，本文给大家带来了克服这个问题的二分K均值算法。  
RainTicking·2023-06-18 06:00

【一起啃书】《机器学习》第九章 聚类

曼哈顿距离9.3.3切比雪夫距离9.3.4闵可夫斯基距离9.3.5标准化的欧几里得距离9.3.6马氏距离9.3.7兰氏距离9.3.8余弦距离9.3.9汉明距离9.3.10编辑距离9.4原型聚类9.4.1kkk均值算法
小天才才·2023-06-15 03:25

python数据挖掘与机器学习实践技术

、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析（K均值
科研小白 新人上路·2023-06-14 09:09

k聚类简单实现（灰度分割，分黑白）

加载图像：k聚类分割后图像，分成黑白两类，故意把结果黑色类染红，核对发现是正确的：具体算法如下：floatglobu1=40;floatglobu2=180;publicvoidk均值迭代法更新(intimgw
工业机器视觉设计和实现·2023-06-13 21:32

R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法|附代码数据

确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。
·2023-06-11 00:56

R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法|附代码数据

确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。
·2023-06-11 00:55

Python K均值聚类

原理：k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心
小游园·2023-06-10 09:04

10.无监督学习之K-means算法

10.2K-means算法（K均值）在聚类问题中，会给定一组未加标签的数据
秃头少女Emily·2023-06-10 09:32

【机器学习实战】Python基于K均值K-means进行聚类（九）

1.2K-means的应用2demo实战演示2.1导入函数2.2创建数据2.3拟合聚类2.4查看结果3使用高级技术评估集群性能*3.1导入函数3.2整合数据3.3计算4讨论1前言1.1K-means的介绍K均值
Bioinfo Guy·2023-06-10 09:30

【OpenCV-Python】——机器学习kNN算法&SVM算法&k均值聚类算法&深度学习图像识别&对象检测

目录前言：1、机器学习1.1kNN算法1.2SVM算法（支持向量机）1.3k均值聚类算法2、深度学习2.1基于深度学习的图像识别2.2基于深度学习的对象检测总结：前言：机器学习（ML）是人工智能的核心，
柯宝最帅·2023-06-08 21:46

机器学习 | 聚类问题

一、K均值聚类这里我们用鸢尾花数据及进行聚类分析，这种含有标签数据的数据集，只要不调用标签数据，就可以为无监督学习所采用。
天下弈星~·2023-06-08 19:14

人工智能算法｜K均值聚类算法Python实现

01、算法说明K均值聚类算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类有一个聚类中心，即质心，每个类的质心是根据类中所有值的均值得到。
TiAmo zhang·2023-06-08 09:56

MATLAB应用

目录网站智能图像色彩缩减和量化网站https://yarpiz.com/智能图像色彩缩减和量化使用智能聚类方法：（a）k均值算法，（b）模糊c均值聚类（FCM）和（c）自组织神经网络，使用RGB和HSV
孤亭远见·2023-06-08 09:24

【22-23 春学期】AI作业4-无监督学习

K均值聚类无监督学习的聚类算法，旨在将数据点分成K个不同的类别。在这个算法中，我们通过不断地迭代来优化每个数据点与其所属类别的距离。具体来说，它是一种判别式方法。
是锦鲤本臾了!·2023-04-21 20:22

机器学习 无监督学习

无监督学习最常出现的就是聚类（clustering）、异常检测场景K均值聚类（K-meansclustering）决定类别数，在样本中随机选个样本作为聚类中心。
李霖弢·2023-04-21 11:48

k均值聚类分析在客户分类中的应用

k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象
开山熊·2023-04-20 13:19

SciPy 信号处理

章节SciPy介绍SciPy安装SciPy基础功能SciPy特殊函数SciPyk均值聚类SciPy常量SciPyfftpack(傅里叶变换)SciPy积分SciPy插值SciPy输入输出SciPy线性代数
kevinhwu·2023-04-20 05:58

100天搞定机器学习|day43 几张GIF理解K-均值聚类原理

前文推荐如何正确使用「K均值聚类」？KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
统计学家·2023-04-19 19:56

机器学习基本模型与算法在线实验闯关

数据标准化三、支持向量机分类模型及其应用四、逻辑回归模型及其应用五、神经网络分类模型及其应用六、线性回归模型及其应用七、神经网络回归模型及其应用八、支持向量机回归模型及其应用九、基于主成分分析的综合评价十、K均值聚类算法及其应用十一
-北天-·2023-04-18 21:32

机器学习day14K均值算法

K均值算法K均值聚类的核心目标是将给定的数据集划分成K个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。
rivrui·2023-04-16 22:58

基于python+flask实现视频数据可视化

通过flask项目中的python代码进行数据库连接进行前后端交互功能的实现，通过layui框架进行系统前端页面的功能实现，通过knn分类算法以及k均值聚类算法对爬取的数据进行分析，最后通过前端页面对数据进行可视化展示
张 PD·2023-04-14 10:31

c语言环境下opencv图像K均值聚类,图像处理中kmeans聚类算法C++实现

对于比较大的类别，如遥感影像中以像素数目表示的较大的类别，式(１)可以近似表示为仃２２２ｎ２丁在遥感分类应用中，一般采用试探性的方法确定选择训练样本数量，选取规则是每个类别需要的样本数量为数据波段数的１０—３０倍【１ｍ１１１，或者在此基础上越多越好。面向对象遥感影像分类方法也是一种监督分类，即需要在已知类别的训练场地上提取各类训练样本，通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则，从而把影像中的各个影
林宇宙·2023-04-14 00:19

day38:opencv与传统机器学习

1、K均值K均值是最简单的聚类方法之一，是一种无监督学习。K均值聚类的原理是通过指定种类数目对数据进行聚类，例如根据颜色将围棋棋盘上的棋子分成两类.K均值聚类算法主要分为以下4个步骤。
Callmegodyu、·2023-04-13 23:28
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