K-Means聚类算法

1.23聚类算法（kmeans(初始随机选k，迭代收敛）,DBSCAN（dij选点），MEANSHIFT（质心收敛），AGENS(最小生成树）），蚁群算法（参数理解、过程理解、伪代码、代码）

聚类算法聚类结果不变K-meansK值是事先确定好的，是要划分的聚类的数量；初始时随机选择k个点，然后逐渐选择离他最近的点，不断锁定最近的，最后计算方差和；这个是轮流的这个就类似于模拟退火的思想当前聚类下的方差和
CQU_JIAKE·2024-01-29 11:16

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

2.无监督学习包含算法1.聚类算法：K-means(K均值聚类)2.降维：PCA3.K-means的原理（K-means的算法步骤）1.首先，随机寻找K个点（这里的K是想要分成的份数）2.第二步，把所有点
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》 聚类

#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址：CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组
二进制怪兽·2024-01-28 07:52

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m
Nie同学·2024-01-28 07:18

DBSCAN原理

DBSCAN原理1.基本概念2.算法步骤Reference：20分钟学会DBSCANDBSCAN是一种非常著名的基于密度的聚类算法。
泠山·2024-01-28 06:40

数模.聚类模型

一、前言二、K-means聚类算法下面是针对量纲不同进行的操作三、系统聚类spass操作spass操作总结：最好使用系统聚类算法，在论文上写的的内容更加充实，图片也较多四、DBSCAN算法适用于这种比较有规律的
丰海洋·2024-01-28 03:50

1、什么是特征工程

你将学习如何:使用互信息确定哪些特征最重要在几个真实世界的问题领域中创造新的特征使用目标编码对高基数分类进行编码使用k-means聚类创建分割特征使用主成分分析将数据集的变化分解为特征动手练习将构建一个完整的笔记本
AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

算法之K-均值法简介

K-均值算法（K-Means）是一种无监督学习的聚类分析方法，用于将数据集中的样本划分成预设数量（K）的簇（cluster），使得每个簇内的数据点彼此相似度较高，而不同簇之间的数据点差异较大。
skyshandianxia·2024-01-28 00:19

层次聚类、k_means聚类-python源码

因此聚类算法属于无监督算法。三特征值输入，单结果输出聚类。内含数据集、代码，可直接运行
我也想搞机器学习·2024-01-27 16:32

K-均值聚类算法

什么是K-均值聚类算法K-均值聚类算法是一种常见的聚类算法，用于将一组数据点分为K个不同的簇。
Flying_Fish_roe·2024-01-27 11:43

1.19信息学，信息熵（wordle)

聚类算法较多，在论文中可以使用改进的聚类算法就是说，情况越少，在总的所有可能情况里出现的概率也就越少，出现的话，那么也就越能确定如果所蕴含的信息越多，那么就是经过的判断也就越多，即经过所谓判断（是或不是
CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

并行化K-means聚类算法的实现与分析

并行化K-means聚类算法并行化K-means聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语并行化K-means聚类算法的实现与分析在大数据时代
OverlordDuke·2024-01-27 09:19

聚类分析 | 最优K-means聚类算法（Python）

但是，部分聚类算法需要设置聚类的数量，这是聚类算法的重要挑战之一。通常，在处理数据时，使用迭代方法来决定最优簇群的数量。这意味着我们要多次进行聚类，每次使用不同数量的集群，并评估相应的结果。
天天酷科研·2024-01-27 07:21

QT+VS实现Kmeans聚类算法

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。无监督学习通常用于聚类，通过样本件的相似性对数据集进行聚类，使类内差距最小化，类间差距最大化。
create_right·2024-01-27 06:24

10-【BPGA】的安装和使用

2.安装2.1下载Usearch官网下载后，解压缩后将文件重命名为usearchusearch是一款序列分析工具，其提供的搜索和聚类算法比blast快几个数量级。
lkj666·2024-01-27 05:07

聚类(Clustering)

图上的数据看起来可以分成两个分开的点集（称为簇），一个能够找到我圈出的这些点集的算法，就被称为聚类算法。问题：聚类算法一般用来做什么呢？比如市
清☆茶·2024-01-26 06:10

NTP时间同步协议

在广域网上提供几十毫秒精度冗余服务器和多种网络路径保证了可靠性工程算法用于减少抖动，缓解多个源和避免不正确操作的服务器HowNTPworks多个服务器/对等体提供冗余和多样性时钟滤波器从八个时钟偏移样本的窗口中选择最佳交叉和聚类算法选择同伴的最佳子集并丢弃异常值组合算法计算偏移
乐十九·2024-01-25 19:44

宏基因组CAG、MGS、MLG、MAG傻傻分不清？

所以类似的，我们也可以基于基因丰度进行序列聚类，比如Canopy聚类算法、Chameleon算法，得到的集合（Cluster）称为CAG、MLG、MGS等，不同的
斗战胜佛oh·2024-01-25 11:54

【深度学习】逻辑回归模型

逻辑回归模型机器学习的分类机器学习的两个种类：有监督学习：数据集带标签（题目有正确答案）无监督学习：数据集不带有标签，比如聚类算法有监督学习两大任务：回归任务：预测结果是无限个值，是连续值（体重值、分数值
wmh1024·2024-01-25 07:34

数字图像处理（实践篇）二十八 使用OpenCV Python中的K-means对图像进行颜色量化处理

选择使用cv2.kmeans()函数对颜色量化应用k-means聚类。1颜色量化使用K-means聚类在图像中实现颜色量化的步骤如下：①导入依赖库
Jackilina_Stone·2024-01-25 06:49

K-means聚类分析（Python）

推广到K就是：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。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，
Sanchez·J·2024-01-24 18:43

01 机器学习与深度学习

常见算法包括Apriori算法、k-Means
幽径微澜·2024-01-24 11:47

模糊聚类算法——模糊C均值聚类及matlab实现

模糊C均值聚类算法（FuzzyC-Means,FCM）。1.算法概述模糊C均值聚类算法是一种经典的模糊聚类算法，用于无监督学习中的数据聚类问题。
root-cause·2024-01-24 09:24

MATLAB实现K-means聚类数学建模算法

K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的观测点划分为不同的组或簇。这个算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点到其所属簇的中心的距离最小化。算法的步骤如下：1.
AI Dog·2024-01-24 01:15

K-均值聚类算法

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K个不同的组或类别。该算法的思想是通过计算样本之间的距离来寻找簇中的中心点，并将样本分配到最近的中心点所代表的簇中。
先------------------·2024-01-23 19:36

CGAL中三角形曲面网格近似

给定一个输入曲面三角网格，VSA利用离散聚类算法通过一组称为代理的局部简单形状对其进行近似。每个簇表示为输入网格的一组连接的三角形，输出网格是通过生成一个近似簇的曲面三角网格来构造的。
网卡了·2024-01-23 02:00

数学建模——经典美赛O奖论文65123研读

65123论文解读一、原题目概述二、论文处理三、论文写作三.数学模型方法部分Ⅰ.K-Means聚类分析Ⅱ.主成分分析PCA方法步骤：Ⅲ.模糊评价Ⅳ.熵权法一、原题目概述这是美赛2017E题优秀论文。
清上尘·2024-01-21 17:25

数学建模常见算法的通俗理解（2）

目录6K-Means（K-均值）聚类算法（无需分割数据即可分类）6.1粗浅理解6.2算法过程6.2.1选定质心6.2.2分配点6.2.3评价7KNN算法（K近邻算法）（K个最近的决定方案）7.1粗浅理解
菜只因C·2024-01-21 17:22

机器学习--K-means算法优化

主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。
YCzhao·2024-01-21 08:36

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

一、概述将相似的样本自动归到一个类别中，不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用欧式距离法；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。
小林打怪中·2024-01-20 02:21

An overview of recent multi-view clustering

由于传统的聚类算法无法处理此类数据，多视图聚类成为研究热点。在本文中，我们回顾了一些最新的多视图聚类算法，并将其合理地分为三类。为了评估它们的表现，我们在七个真实世界的数据集上进行了广泛的实验。
zelda2333·2024-01-19 12:55

OpenCV-Python(39):Meanshift和Camshift算法

目标学习了解Meanshift和Camshift算法在视频中找到并跟踪目标Meanshift原理Meanshift算法是一种基于密度的聚类算法，用于将数据点划分为不同的类别。
图灵追慕者·2024-01-19 06:12

机器学习笔记（十）聚类算法DBSCAN原理和实践

在前面的文章中，我们分别介绍了《K-means原理和实践》和《Birch和层次聚类》两种聚类算法，本文我们继续介绍另一种常用的聚类算法DBSCAN。
大白兔黑又黑·2024-01-19 01:04

【机器学习】DBSCAN算法

dd6ce77bfb8a1介绍DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise)算法是于1996年提出的一种简单的、有效的基于密度的聚类算法
zcongfly·2024-01-19 01:33

聚类模型评估指标之内部方法

聚类算法的理想结果是同一类别内的点相似度高，而不同类别之间的点相似度低。聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。
生信修炼手册·2024-01-18 18:34

聚类模型评估指标之外部方法

聚类算法的理想结果是同一类别内的点相似度高，而不同类别之间的点相似度低。聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。
生信修炼手册·2024-01-18 18:34

无监督学习 - 均值聚类（K-Means Clustering）

什么是机器学习K-Means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组（簇），每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高，而与其他组内的点相似度较低。
草明·2024-01-18 14:11

无监督学习 - 层次聚类（Hierarchical Clustering）

什么是机器学习层次聚类是一种无监督学习的聚类算法，它以树状结构（层次结构）的形式组织数据集中的样本。
草明·2024-01-18 14:11

机器学习（八） — K-means

model5—K-means1definitionrandomlyinitializeKclustercentroidsμ1,μ2,⋯\mu_1,\mu_2,\cdotsμ1,μ2,⋯repeat:assigneachpointtoitsclosestcentroidμ\muμrecomputethecentroids(averageoftheclosestpoint)2optimazationo
绘梨衣吖·2024-01-18 10:38

深度学习常用代码总结(k-means, NMS)

目录一、k-means算法二、NMS一、k-means算法k-means是一种无监督聚类算法，常用的聚类算法还有DBSCAN。
BIT_Legend·2024-01-17 07:00

【机器学习】机器学习上机作业聚类算法

一、实验内容自编代码实现C均值聚类和FCM聚类，在“IRIS数据集(鸢尾花数据集)”上进行实验，验证所编代码是否正确，并计算准确率。Iris鸢尾花数|据集:包含花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度四个属性，用于预测鸢尾花种类，标签0、1、2分别表示山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。二、实验设计若实验内容皆为指定内容，则此部分则可省略；若实验内容包括自主设计模型等内容，则需要在此部分写明设计思路、流
yuzhangfeng·2024-01-16 12:16

利用igraph包可视化基于KNN的单细胞聚类关系

1.png（2）在一篇文献中，作者使用另一种思路：利用k-means聚类，然后进行基于KNN(k-nearestneighbor)的可视化。
小贝学生信·2024-01-16 11:55

机器学习学习笔记（吴恩达）（第三课第一周）（无监督算法，K-means、异常检测）

欢迎聚类算法：无监督学习：聚类、异常检测推荐算法：强化学习：聚类（Clustering）聚类算法：查看大量数据点并自动找到彼此相关或相似的数据点。
kgbkqLjm·2024-01-16 10:30

10X单细胞（10X空间转录组）聚类算法之leiden

hello，大家好，今天我们来分享一下最新常用的聚类算法----leiden，其实大家在看Seurat的函数FindClusters可能会观察到，其中有一个参数algorithm，有4个可选项，我们列举出来
单细胞空间交响乐·2024-01-15 15:08

python Kmeans算法解析

聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可能保证数据完整的前提下，减少数据的量级，以便后续处理。也可以对聚类数据结果直接应用或分析。而Kmeans算法可以
大数据_zzzzMing·2024-01-15 15:35

毕业设计：基于python微博舆情分析系统+可视化+Django框架 K-means聚类算法（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言+Django框架+数据库+jieba分词+scikit_learn机器学习（K-means聚类算法）+
vx_biyesheji0001·2024-01-15 14:44

K邻近和KNN

算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成，使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法，没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点K均值K-Means
hema12138·2024-01-15 10:37

聚类算法之Kmeans聚类详解

聚类算法是无监督学习算法，它根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧氏距离法。
进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

机器学习 | 无监督聚类K-means和混合高斯模型

机器学习|无监督聚类K-means和混合高斯模型1.实验目的实现一个K-means算法和混合高斯模型，并用EM算法估计模型中的参数。
rookiexiong·2024-01-15 08:23

KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同

K-means算法:思想：K-means是一种无监督学习聚类算法，将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于最近的簇
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32
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