K-均值聚类

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

数学建模算法

算法部分1.评价类模型2.TOPSIS3.线性规划4.聚类分析5.预测模型6.拉伊达准则(对异常值进行剔除)7.数据拟合8.图论代码练习1.模拟圆周率2.斐波那契数列3.四只鸭子落在一个圆中概率4.方程
`流年づ·2023-12-14 23:02

异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)

异常检测|MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)目录异常检测|MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN
机器学习之心·2023-12-14 23:15

12.9每日一题（备战蓝桥杯循环结构）

12.9每日一题（备战蓝桥杯循环结构）题目2165:求平均年龄题目描述输入输出样例输入样例输出来源/分类题解2165:求平均年龄题目2166:均值题目描述输入输出样例输入样例输出来源/分类题解2166:
Anzzm7·2023-12-14 22:23

机器学习---微博聚类案例

1、微博聚类分析要实现广告的精准投放，需要使用聚类找出兴趣一致的用户群体，这样就需要对用户进行聚类找出行为一致的用户，当对所有用户完成聚类之后，再使用关键词分析找出每个聚类群体中的用户的讨论主题，如果主题符合广告内容或者和广告内容相关
30岁老阿姨·2023-12-14 22:40

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

论文粗读“Multi-view clustering via deep concept factorization”

etal.Multi-viewclusteringviadeepconceptfactorization[J].Knowledge-BasedSystems,2021,217:106807.摘要翻译最近的研究表明，矩阵分解技术在多视图聚类
掉了西红柿皮_Kee·2023-12-14 20:24

数据转换

1.Z-Score标准化image.pngZ-Score标准化后的数据平均值为0，方差为1.对应的api：（1）scipy.stats.zscore(2)sklearn.preprocessing.StandardScaler
何hw·2023-12-14 20:58

机器学习模型评估指标

(2).均方误差预测和实际之间距离之差平方和的均值2.分类的评估准则分类的评估标准很多，不同的评估标准侧重点不一样，我们不可能做到万事俱备，甚至有的指标是相互冲突。我们这里先引入混淆矩阵。
歌者文明·2023-12-14 18:59

做数据分析为何要学统计学（4）——何为置信区间？它有什么作用？

置信区间是统计学中的一个重要工具，用以使用样本参数()来估计总体均值在某置信水平下的范围。
interbigdata·2023-12-14 18:43

neuq-acm预备队训练week 8 B3647 【模板】Floyd 题解

解题思路i到j的距离都可以看成，直达和i->k,k->jAC代码#include#defineinf0x3
ciwen_·2023-12-14 16:58

【人工智能Ⅰ】实验8：DBSCAN聚类实验

实验8DBSCAN聚类实验一、实验目的学习DBSCAN算法基本原理，掌握算法针对不同形式数据如何进行模型输入，并结合可视化工具对最终聚类结果开展分析。
MorleyOlsen·2023-12-14 13:56

机器学习的12个基础问题

这种方法的目标是对特征进行归一化处理（使每层网络的输出都经过激活），得到标准差为1的零均值状态。所以其相反的现象是非零均值。
Angelina_Jolie·2023-12-14 13:37

别再熬夜了，睡眠不好等于慢性自杀

90后睡眠时间平均值为7.5小时，低于健康睡眠时间。其中，31.1%的人属于“晚
致佳reltec·2023-12-07 01:38

计算均值的95%置信区间的下限值和上限值（计算置信区间）

计算均值的95%置信区间的下限值和上限值（计算置信区间）在统计学中，置信区间是用来估计总体参数的范围。当我们想要估计总体均值的置信区间时，可以使用R语言进行计算。
心之飞翼·2023-12-07 00:41

数学建模-三次指数平滑法（预测模型）

三次指数平滑法是时间序列算法之一，该算法较为常见，主要基于初始均值，按
会思想的苇草i·2023-12-07 00:28

R语言求置信区间

假设我们有一组数据，想要计算其均值的置信区间。首先，我们需要将数据存储在一个向量或数据框中。假设我们的数据存储在一个名为"data"的向量中。
风中旅行·2023-12-06 23:59

【机器学习】聚类（三）：原型聚类：高斯混合聚类

全局调试变量2.调试函数3.高斯密度函数（phi）4.E步（getExpectation）5.M步（maximize）6.数据缩放函数7.初始化参数8.GMMEM算法函数9.主函数四、代码整合  高斯混合聚类是一种基于概率模型的聚类方法
QomolangmaH·2023-12-06 22:12

Elasticsearch：对时间序列数据流进行降采样（downsampling)

每个摘要文档都包含原始数据的统计表示：每个指标的最小值（min）、最大值(max)、总和(sum)、值计数(value_count)和平均值(average)
Elastic 中国社区官方博客·2023-12-06 21:23

记录PTA编程题练习7-35 有理数均值——Python3实现

题目描述：本题要求编写程序，计算N个有理数的平均值。
21世纪幼稚园在读生·2023-12-06 21:09

昨日白酒股大涨，今天回调可以投资了么？

看中证白酒指数，目前等权平均值的滚动市盈率是45，历史平均值为31，近5年均值为33，近3年均值为30。而我们的投资策略是，到达平均值以下开始投资，目前来看，还差的很远。
聊债说基谈股·2023-12-06 19:56

AGNES层次聚类

要求：(1)采用层次聚类的聚集算法进行聚类，k=2。(2)距离计算采用欧几里得距离。(3)簇之间的距离采用单链接方式度量。 
微笑伴你而行·2023-12-06 19:17

行排序问题

#includevoidrowSort(intn,intmatrix[][10]){//计算每行的平均值并记录在avg数组中floatavg[10];for(inti=0;iavg[j+1]){//交换行
藏原走xwq·2023-12-06 18:48

通过监控与平均值的价差，fpmarkets就可以盈利

通过监控与平均值的价差，fpmarkets就可以根据其未来的缩小或扩大进行交易，并且通过交易在这上面赚钱盈利。
Forexclub·2023-12-06 18:46

SCAU:大于平均分

大于平均分TimeLimit:1000MSMemoryLimit:65535K题型:编程题语言:G++;GCC描述输入10个整数，计算它们的平均值，并统计有多少个数比平均值大。
zero_019·2023-12-06 16:28

相似背景搜索相关技术专利总结

CN110569878A一种基于卷积神经网络的照片背景相似度聚类方法及计算机-上海汇付数据服务有限公司2019思路对原始图像预处理以校正原始图像中的识别目标的方向前景图像特征与背景图像特征进行实例分割，
uncle_ll·2023-12-06 14:27

学习：StatQuest-总体参数

前言：一开始我们先举个例子，image.pnggenex可以编码不同转录本，有时候编码0个，多的时候编码将近40个，究竟编码多少转录本出现的情况多，我们可以做个直方图直方图，所谓参数，即它们的均值方差，
小潤澤·2023-12-06 14:03

10折交叉验证（10-fold Cross Validation）与留一法（Leave-One-Out）

最终的结果是这k次验证的均值。十折交叉验证是将训练集分割成10个子样本，一个单独的子样本被保留作为验证模型的数据，其他9个样本用来训练。交叉验证重复10次，每个子样本验证
DJ.马·2023-12-06 14:27

【人工智能Ⅰ】实验7：K-means聚类实验

实验7K-means聚类实验一、实验目的学习K-means算法基本原理，实现Iris数据聚类。二、实验内容应用K-means算法对iris数据集进行聚类。
MorleyOlsen·2023-12-06 14:56

ArcGIS平滑处理栅格数据

而降噪的主要方法之一是平滑，包括均值平滑、中值平滑等。本实验讲述使用地理信息系统软件实现均值平滑处理栅格数据的方法，平滑模板设置为3像元宽度的正方形模板。
TwcatL_tree·2023-12-06 13:24

机器学习---使用 EM 算法来进行高斯混合模型的聚类

1.指定k个高斯分布參数导包importmathimportcopyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltisdebug=False全局变量isdebug可以用来控制是否打印调试信息。当isdebug为True时，代码中的一些调试信息将被打印出来，方便进行调试。初始化：defini_data(Sigma,Mu1,Mu2,k,N):globalXglo
三月七꧁ ꧂·2023-12-06 11:48

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。
跃跃欲试-迪之·2023-12-06 11:47

机器学习实验一：线性回归

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理
Magic171·2023-12-06 11:14

2022-04-24 背景建模和前景轮廓分析（实验）

二帧差分法帧差图：实现统计均值背景建模和高斯混合建模，并对比背景图。均值背景建模：高斯混合建模：使用背景差分提取前景目标，参考教材12章，将轮廓信息标示。
Luo_淳·2023-12-06 10:52

使用VC++实现锐化处理（使用Sobel算子、Prewitt算子、Isotropic算子）

该工程的其他文章：01-一元熵值、二维熵值02-图像平移变换，图像缩放、图像裁剪、图像对角线镜像以及图像的旋转03-邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器04-分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理
宁77吖·2023-12-06 09:32

单变量微积分笔记——积分的应用

4.积分的应用4.1平均值和加权平均值（AveragesandWeightedAverages）连续平均值的定义：ContinuousAverage=1b−a∫abf(x)dx\text{ContinuousAverage
RavenRaaven·2023-12-06 08:15

数据标准化 VS 数据归一化

数据标准化VS数据归一化数据标准化目的方法应用场景优点缺点数据归一化目的方法应用场景优点缺点总结数据标准化目的将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。
trust Tomorrow·2023-12-06 08:52

你的水平是你最常接触的5个人的平均值吗？

我的一点思考是，对你能够产生真正影响的是你经常接触的关系最好的5个人。为什么这么说呢？我的一点体会就是，我们真正能相信的东西是很有限的。就是很多伟人，很多正确的东西，我们为什么没有去践行它呢，因为它距离我们比较远，它没有真正对我们产生实实在在的影响。但是与你经常接触的5个人，他会时刻的去影响你，去影响你的思想观念，去影响你的行为，他是不断的刺激你，那么你就会被这种影响所真正的影响。这就是为什么很多
校一笑·2023-12-06 07:18

Data Mining数据挖掘(一)——Clustering聚类

1.IntroductionWearedrowningindata,butstarvingforknowledge.(JohnNaisbitt,1982)Dataminingdrawsideasfrommachinelearning,statistics,anddatabasesystems.MethodsDescriptivemethods=unsupervisedPredictivemetho
大白要努力啊·2023-12-06 07:53

机器学习实验四：贝叶斯分类器

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:51

机器学习实验二：决策树模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:50

机器学习实验三：支持向量机模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:20

第一章 绪论

“聚类”即将训练集中的西瓜分为
lammmya·2023-12-06 06:21

强化学习-赵世钰（二）：贝尔曼/Bellman方程【用于计算给定π下的State Value：①线性方程组法、②迭代法】、Action Value【根据状态值求解得到；用来评价action优劣】

theaverageReturnthatanagentcanobtainifitfollowsagivenpolicy/π【给定一个policy/π，所有可能的trajectorys得到的所有return的平均值
u013250861·2023-12-06 06:26

概率密度函数（PDF）正态分布

对于正态分布的情况，其PDF有一个特定的形式，这个形式中包括了一个常数乘以一个指数函数，它假设误差项服从均值为0的正态分布：p(ϵ(i))=12πσ2exp⁡(−(ϵ(i))22σ2)p(\epsilon
ShawnWeasley·2023-12-06 05:43

肘部法则求kmeans聚类最佳分类数K

原文链接：https://blog.csdn.net/hutao1101175783/article/details/77417186K-Means算法是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心（centroids），移动到其包含成员的平均位置，然后重新划分其内部成员。是算法计算出的超参数，表示类的数量；K-Means可以自动分配样本到不同的类，但是不能决定究竟要分几个类。K-Means
Xiacedar·2023-12-06 04:36

K-means聚类最优k值的选取

公众号系统之神与我同在最近做了一个数据挖掘的项目，挖掘过程中用到了K-means聚类方法，但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数，所以，我们希望能从数据自身出发去确定真实的聚类数
Necther·2023-12-06 04:35

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
weixin_39898248·2023-12-06 04:35

肘方法确定聚类数k_肘方法确定KMeans聚类的最佳K值

当Kmeans聚类的K没有指定时，可以通过肘部法来估计聚类数量K_means参数的最优解是以成本函数最小化为目标，成本函数为各个类畸变程度之和，每个类的畸变程度等于该类重心与其内部成员位置距离的平方和但是平均畸变程度会随着
几处笙歌·2023-12-06 04:05

聚类k值确定--肘部法则

当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚
kalani呀·2023-12-06 04:34
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