K-均值聚类算法

分位数回归+共形预测：Conformalized Quantile Regression实现更可靠的预测区间

与常规回归方法建模条件均值不同，QR直接对条件分位数进行建模，例如预测结果的第90百分位数。然而单纯依赖QR在实践应用中

·2025-03-25 18:03

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

Elasticsearch快速上手与深度进阶：一站式实战教程

LCG元·2025-03-24 22:56

火语言 RPA 的独特优势：为何它能脱颖而出？

例如，“打开Excel文件‘销售数据.xlsx’，选中A1到C10单元格区域，计算平均值并将结果填入D1单元格”，这样一段简单的描述，通过火语言稍加整理就能转化为可执行的自动化脚本。

IDFaucet·2025-03-24 10:20

Open3D 点云DBSCAN聚类算法

点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法

MelaCandy·2025-03-24 09:43

在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。

在SPSS中进行单因素方差分析（One-WayANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤：---###1.

zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

在SPSS的单因素方差分析（One-Way ANOVA）中，F值和t值是两种不同的统计量 f/t

**F值**F值是单因素方差分析中的统计量，用于检验多个组之间的均值是否存在显著差异。

zhangfeng1133·2025-03-23 22:30

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable

2201_75491841·2025-03-23 18:30

OpenCV ML 模块使用指南

本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、K均值聚类（K-Means）和神经网络（ANN），并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。

ice_junjun·2025-03-23 07:02

卷积神经网络Batch Normalization的作用

BN的作用相当于给每一层装了一个自动温度调节器，实时将输入数据调整到标准温度（均值为0，方差为1），保证每层都能均匀受热，训练更稳定。2.让模型训练“少

arron8899·2025-03-23 03:11

数据库4（数据库指令）

ytd_sales)FROMtitles--求titles表的ytd_sales这一列数值总和SELECTAVG(ytd_sales)FROMtitles--求titles表ytd_sales这一列数值的平均值

songx_99·2025-03-21 23:48

CCF CSP 历年真题 C语言版满分代码集合 (至2021.9 持续更新中

CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合（全部原创）2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12

JY_0329·2025-03-21 17:55

ElasticSearch Java查询实现详解

.实现各种查询1匹配查询（MatchQuery）2术语查询（TermQuery）3范围查询（RangeQuery）4复合查询（BoolQuery）5.术语聚合（TermsAggregation）5.平均值聚合

当牛作馬·2025-03-21 14:36

12.1-12.7学习周报

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract一、k-近邻法二、持续学习总结摘要本周主要学习了k邻近算法的原理和应用场景，了解了持续学习的有关概念和原理。

谢m鑫天天揍我·2025-03-21 09:14

7.7：C++的 STL迭代器的分类和使用！（课程共7300字，8个代码举例）

使用输出迭代器将数据写入文件例子3：使用双向迭代器反转容器中的元素例子4：使用随机访问迭代器进行二分查找例子1：使用输入迭代器读取文件中的数据下面的代码演示了如何使用输入迭代器从文件中读取数据，并计算其平均值

小兔子平安·2025-03-19 05:09

《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》

基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献ID:93150688324967700自律的电气人基于机器学习的负荷曲线聚类是一种基于数据分析和模式识别的技术，它可以帮助我们对系统的负荷变化进行分类和理解。在负荷曲线聚类的研究中，K-means

TWHiwhjig·2025-03-19 00:52

mysql 聚合函数求乘积_mysql-聚合函数

mysql中聚合函数其实只有5个，1.COUNT()函数：用来统计记录的条数；2.SUM()函数:是求和函数；3.AVG()函数:是求平均值的函数;4.MAX()函数是求最大值的函数5.MIN()函数是求最小值的函数具体的实列

数据-黄大大·2025-03-18 12:55

数据挖掘导论——第七章：聚类

K-均值聚类的思想和流程？距离的计算方式如何影响聚类结果？聚类的要素，包括数据，差异性/相似性测量方式，聚类算法（标准化执行程序或流程）理解相似性和差异性的度量（p40）。

Wis4e·2025-03-18 09:59

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

本文将介绍数据预处理中的两种常见填充方法（01填充和均值填充），以及一种用于降维的技术——主成分分析（PCA）。一、数据填充数据填充是处理缺失值的常见方法。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

少样本数值型数据集 | 数据增强

实现：对于每个特征，可以加上一个服从小均值和小方差的正态分布噪声，如X

蒜蓉趣多多·2025-03-17 09:23

新手村：数据预处理-异常值检测方法

统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

常见的特征缩放方法标准化（Standardization）将特征转换为均值为0，标准差为1的标

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。

嘉羽很烦·2025-03-16 18:55

聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

java Stream API中的聚合操作

常见的聚合操作包括求和、求平均值、查找最大值/最小值、计数等。在Java的StreamAPI中，聚合操作是通过终端操作（TerminalOperations）来实现的。

27xixi·2025-03-16 05:54

关于scipy中uniform_filter函数的注意事项

关于scipy中uniform_filter函数的注意事项在处理分组聚合问题时，有时需要使用均值作为统计量。那其实就是一个均值滤波问题。

明·煜·2025-03-16 01:26

C 结构体基础练习题

编写一个C程序来输入两个学生的数据，显示他们的信息，并找到总分的平均值。

噜噜soeur·2025-03-16 01:24

C++学习：类和对象（一）

程序被视为一系列按顺序执行的步骤，主要通过函数对数据进行操作特点：执行顺序明确：程序按照代码书写的顺序执行侧重算法：重视具体的操作步骤和实现流程代码重用性低：相似的功能需要重复编写代码代码示例：计算数组元素的平均值

随便取个六字·2025-03-16 00:46

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

2025-03-14 学习记录--C/C++-PTA 习题2-1 求整数均值

一、题目描述⭐️习题2-1求整数均值本题要求编写程序，计算4个整数的和与平均值。题目保证输入与输出均在整型范围内。输入格式:输入在一行中给出4个整数，其间以空格分隔。

小呀小萝卜儿·2025-03-15 11:06

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a

星绘搜题·2025-03-15 09:50

python实现KNN算法的手写数字识别：深入解析与完整项目流程

本文将深入解析如何使用Python编程语言，结合KNN（K-最近邻）算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理，还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。

快撑死的鱼·2025-03-14 22:11

手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)

1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域，聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法，它将相似的对象分到同一个组，而不同的对象则被分到不同的组。

木有鱼丸223·2025-03-14 16:52

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

它通过计算输入数据的均方根（RootMeanSquare,RMS）来进行归一化，避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm（层归一化）LayerNorm（层归一化）是一种用于深度学习的归一化技术

KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

《计量地理学》实习指南

具体的函数及其含义：AVERAGE计算参数平均值CORREL求相关系数DEVSQ求离差平方和FTESTF检验的结果GEOMEAN正数数组的几何平均数INTERCEPT一元回归线的载距（Y

zmg18213828575·2025-03-14 07:13

LangChain实战：利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互

汇总查询：需要对数据进行总结的问题，如计算平均值、求和、计数等，例如“所有已上架产品的平均价格是多少？”或“每个地区客户的总人数是多少？”数据关系探

AGI八零后·2025-03-14 05:57

自然语言处理：文本聚类

而实现文本聚类的方法有很多，其中k均值聚类算法、

老赵爱学习·2025-03-14 03:14

【ISP】对于ISP的关键算法补充

本篇是对于ISP的关键算法进行补充说明，后面我们将开始逐渐深入讨论ISP的pipeline1.非局部均值（NLM,Non-LocalMeans）原理非局部均值（NLM）是一种基于块匹配（PatchMatching

白码思·2025-03-13 00:00

Stata操作

sum：后接变量，会出均值、方差及最大最小值等信息。

晓破云天·2025-03-12 22:17

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类，并使用轮廓系数（SilhouetteScore）来评估聚类结果的质量。

巷955·2025-03-12 21:38

html利用列表写单选题,请写出利用列表标签实现如下图所示效果的HTML代码:

【判断题】威尔克斯统计量在多元方差分析中是用于检验均值是否相等的统计量。【单选题】净重为61kg的生丝,实际回潮率为12.6%,

小花学姐·2025-03-12 21:36

ANOVA：在Python中构建和理解ANOVA（方差分析）

ANOVA（方差分析）是一种统计技术，用于确定三个或更多独立（不相关）组的平均值之间是否存在任何统计学显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设，在比较多个组时特别有用。

python收藏家·2025-03-12 18:21

人工智能机器学习算法分类全解析

SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法

power-辰南·2025-03-12 07:08

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。

壹十壹·2025-03-11 16:25

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python实现数据清洗并计算平均值

meisongqing·2025-03-11 08:58

机器学习数学基础：29.t检验

其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。

@心都·2025-03-11 00:23

k-Shape：高效准确的聚类方法

常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程，它创建同质和良好分离的集群。

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

卡码网8. 摆平积木

统计移除量：所有积木中高度超过平均值的部分必须被移除，总移除次数即为这些高度差的总和。步骤输入处理：读取积木数量n和每个积木的高度h。计算总和与平均值：遍历高度数组求和，再计算平均高度。

小王Jacky·2025-03-10 11:22

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