K-Means聚类算法第32页

无监督学习

因此，一个聚类算法通常只需要知道如何

0KI0·2022-12-30 22:27

机器学习-无监督算法

聚类算法通过多次迭代寻找数据的最优分割，特征变量关联利用相关性分析方法得到变量间的关系。

hionechance·2022-12-30 22:25

【机器学习常见的分类聚类学习方法】

集成分类学习方法：Boosting集成方法、Bagging（随机森林）、Adboost聚类方法：原型聚类（k-means）、密度聚类（DBSCAN）、层次聚类

胡萝卜糊·2022-12-30 20:08

基于openpose的K聚类算法手势识别

【写在前面的话】记录信息记录时间：2022.1.10记录地点：实验室记录背景：年终总结的时候，想到的有个综合设计的课题没有整理。说明当初学校那边考虑到大部分同学在考研没有时间做，所以给的要求比较低，一组六个人实际上就我一个人做。所以我给自己的目标就是找个简单的方法，同时尽量学明白。找了很多教程之后，选择了最简单的算法进行分类。【正文内容】1.数据集采集基本前提是利用openpose提取特征点，并基

小书包@·2022-12-30 19:42

【1 - 决策树 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法

我愚蠢的_理想主义·2022-12-30 16:51

【1 - 决策树 - 案例部分：泰坦尼克号幸存者预测】菜菜sklearn机器学习

中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法

我愚蠢的_理想主义·2022-12-30 16:48

八种点云聚类方法（三）

SpectralClustering(SC,即谱聚类)、HierarchicalClustering(层次聚类)、Mean-shift（即：均值迁移）、BIRCH、AffinityPropagation等聚类算法在点云聚类上的简单应用效果

Coding的叶子·2022-12-30 14:45

层次聚类详解(附代码)

本篇博客主要介绍机器学习算法中的层次聚类，层次聚类不同于传统的K-Means聚类算法，它在初始K值和初始聚类中心点的选择问题上会存在优势。

公众号【五元杂货铺】·2022-12-30 14:45

python：实现分层聚类算法(附完整源码)

python：实现分层聚类算法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.clusterimportAgglomerativeClusteringdefAgglomerativeTest

全栈技术博客·2022-12-30 14:09

tsdly1·2022-12-30 11:30

基于自动模糊聚类的图像分割研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述通过最小化目标函数的聚类算法有一个明显的缺点，即必须手动设置聚类数。

wlz249·2022-12-30 09:23

【Python机器学习】文本特征提取及文本向量化讲解和实战（图文解释附源码）

将多个文本向量化后，然后就可以运用向量距离计算方法来比较它们的相似性、用聚类算法来分析它们的自然分组。如果文本有标签，比如新闻类、军事类、财经类等等，那么还可以用它们来训练一个分类模型，用于对未知文

showswoller·2022-12-30 08:19

笔试题，一小时手写k-means算法

循环智能-算法工程师笔试题：手写k-means算法1.题目描述数据输出：一个N*1的一维向量，代表进行聚类之后各个点所属的类id。

汤姆憨克斯Ymir·2022-12-30 07:18

10个Python实现的最频繁使用的聚类算法

目录一、聚类二、聚类算法三、聚类算法示例1、库安装2、聚类数据集3、亲和力传播4、聚合聚类5、BIRCH6、DBSCAN7、K均值8、Mini-BatchK-均值9、均值漂移聚类10、OPTICS11、

·2022-12-30 07:47

机器学习面试-处理聚类问题

●什么是DBSCAN参考回答：DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法,它不需要定义簇的个数,而是将具有足够高密度的区域划分为簇,并在有噪声的数据中发现任意形状的簇,在此算法中将簇定义为密度相连的点的最大集合

Happy丶lazy·2022-12-29 23:55

DS&ML_特征工程笔记

分类算法笔记之随机森林、梯度提升树、XGBoost模型DS&ML_分类算法笔记之k-近邻、KD-Tree模型DS&ML_降维算法笔记之主成分分析PCA模型DS&ML_分类算法笔记之朴素贝叶斯模型DS&ML_聚类算法笔记之

sgyzetrov·2022-12-29 22:13

YOLO 中的Anchor机制笔记

众所周知，Yolov2最大的改进就是锚框机制，并且锚框的生成不是和以前靠经验所得，而是通过更加科学K-Means聚类获得的。那么这个Anchor是如何与yolo相结合的呢？

正在学习的浅语·2022-12-29 21:24

利用鸢尾花数据集复现DBSCAN密度聚类算法

生成数据集fromsklearnimportdatasetsimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomdata=datasets.load_iris()[:,:2].tolist()data为了后续可视化方便，故此处选择生成二维数据集，毕竟画二维散点图不怎么需要动脑子；生成核心对象MIN_PTS=3

Alexander plus·2022-12-29 19:00

9、【EM算法】之GMM应用

算法实际过程就是在隐变量介入后，逐步迭代求参数的过程，具体步骤可自行查阅相关资料，大抵跟似然估计不同的就是log后面需要展开累加，由此引入了jensen不等式项目背景：在城东跟城西的共享单车的使用情况进行聚类求参，其实跟k-Means

Alexander plus·2022-12-29 19:00

sklearn：最近邻搜索sklearn.neighbors 最近邻查找算法kd-tree 【机器学习】K-means聚类算法初探

致守·2022-12-29 14:24

《机器学习算法的数学解析与Python实现》读书笔记：第9章 K-means聚类算法

目录第9章K-means聚类算法9.1用投票表决实现“物以类聚”9.1.1聚类问题就是“物以类聚”的实施问题9.1.2用“K”来决定归属类别9.1.3度量“相似”的距离9.1.4聚类问题中的多数表决9.2K-means

非文的NLP修炼笔记·2022-12-29 13:25

python音频聚类_Python实现聚类算法AP

1.算法简介AP(AffinityPropagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。

weixin_39861669·2022-12-29 13:24

python多维数据聚类可视化_基于python3的可视化数据聚类系统（k-means算法和k-中心点算法）...

1、用户界面1)点击读取文件按钮，读取到的文件如下图所示：数据聚类系统读取文件数据聚类系统导入文件2)设置簇的个数，这里设置成2，并选择K-means聚类算法，显示的结果如下图：数据聚类系统运行K-means

weixin_39990029·2022-12-29 13:24

聚类 python_机器学习：Python实现聚类算法(二)之AP算法

1.算法简介AP(AffinityPropagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。

weixin_39603265·2022-12-29 13:53

聚类算法及相关内容简介

聚类算法是典型的无监督算法，主要用于将相似样本分

机智的冷露·2022-12-29 13:48

10个最频繁使用的聚类算法 Python 实现（附完整代码）

有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在python中安装和使用顶级聚类算法。

Python数据开发·2022-12-29 13:14

使用聚类算法进行图片压缩

问题如下：对于一张图片flower.jpg，我们希望使用聚类算法对图像进行压缩，其思想是：其核心思想是通过聚类将颜色表示数量减少。

赖床份子·2022-12-29 13:13

人工智能传统机器学习

.机器学习算法分类监督学习：目标值：类别--分类问题算法：k-近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归目标值：连续型数据--回归问题算法：线性回归，岭回归目标值：无--无监督学习（聚类）算法：k-means

ZSup{A}·2022-12-29 12:11

神经网络隐含层数的确定,两层隐藏层的神经网络

确定神经元个数的方法有K-means,ROLS等算法。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、小波神经网络的建模怎么确定隐含层的神经元个数确定隐层节点数的方法为“试凑法”神经网络有两层隐含层个数怎么取。

小六oO·2022-12-29 00:38

机器学习十大经典算法之K-Means聚类算法

聚类介绍聚类在机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息等领域有广泛的应用。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离（一般是欧式距离）等。聚类的应用在商务上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。在生物学上，

小小谢先生·2022-12-28 21:53

基于GPU并行计算的K-Means聚类算法

而k-means算法是最常用和最典型的聚类算法之一，k-means算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性

weixin_34254823·2022-12-28 21:51

MPI并行化实现K-means算法，使用zoo数据集

文章目录详细算法设计算法流程主要函数及其功能说明输入及输出文件格式程序运行实验结果算法源代码该算法的并行化中使用了zoo数据集，数据集地址:(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Zoo)详细算法设计采用主从方式，由一个进程充当主节点负责数据的划分与分发，其他进程完成本地数据的计算，并将结果返回给主节点做聚合。1、选定进程0为主节点，首先调用loadDate

枫2333·2022-12-28 21:46

两种聚类方法——K均值聚类（K-means）算法和模糊C均值聚类（FCM）算法的简述与在MATLAB中的实现

K-means算法1.1算法流程1.2程序实现1.3实验结果原始数据集聚类结果2.FCM算法2.1算法流程2.2程序设计FCM子函数主函数2.3实验结果原始数据集聚类结果目标函数J的变化在科学计算领域，聚类算法一般都是作为其他算法分析的基础

空出来的时间·2022-12-28 19:08

数据挖掘：聚类算法CURE、SNN和ROCK

文章目录Hierarchicalclustering:revisitedCURE:anotherhierarchicalapproachCUREcannothandledifferingdensitiesGraph-BasedClusteringGraph-Basedclustering:sparsificationLimitationofcurrentmergingschemesChameleo

Cachel wood·2022-12-28 16:49

数据挖掘的聚类算法

数据挖掘的聚类算法层次化聚类（树聚类算法）典型：BIRCH算法，CURE算法，NN算法定义：首先将每个样本看成单个簇，然后采取自下而上或是自上而下的策略，按照接近度来组合，形成类似树形的聚类结构。

caojinlei123456·2022-12-28 16:16

【机器学习】一文弄懂k-means算法原理

问题k-means算法可以说是机器学习中大家最耳熟能详也是最基础的聚类算法，面试中也常常被问起，由浅至深，没有扎实的理论基础是很难过得了这一关的，因此，我们必须得梳理梳理并且深入理解它。

秋天的波·2022-12-28 16:14

【机器学习】k-means与KNN及GMM的区别与联系

与KNN的区别：KNN为分类，K-means为聚类；KNN为监督学习，K-means为无监督学习；KNN的输入样本为带label的，K-means的输入样本不带label；KNN没有训练过程，K-means

秋天的波·2022-12-28 16:14

计算机方面英语文献翻译（学习记录更新中）

并且可以在特征表示，相似度测量，聚类算法，集群原型和特定应用程序分析方面来研究。根据时间序列存在的主要问题，本文提出了一些在未来值得研究的内容和方向。所有的工作都是为了

dlz456·2022-12-28 16:09

数据挖掘：聚类算法

聚类算法聚类是无监督学习的典型算法，不需要标记结果。试图探索和发现一定的模式，用于发现共同的群体，按照内在相似性将数据划分为多个类别使得内内相似性大，内间相似性小。

vzvzvzv·2022-12-28 16:06

人脸识别测试图片_人脸识别或将到达瓶颈，有监督的聚类算法探索新思路

近年来随着模型越来越深，标注数据越来越难增加，人脸识别可能遇到瓶颈。本文提出一种有监督的Metric用于人脸聚类，来部分解决无标注数据内部结构复杂、依赖特定Metric、缺乏Outlier控制，以及时间复杂度等问题。本文来自MMLab香港中文大学-商汤科技联合实验室。人脸识别也许是最成功也最先到达瓶颈的深度学习应用。在GoDeeper,MoreData，HigherPerformance的思想指导

weixin_39551554·2022-12-28 14:48

R语言对耐克NIKEID新浪微博数据K均值(K-MEANS)聚类文本挖掘和词云可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31048原文出处：拓端数据部落公众号2009年8月,新浪微博(micro-blog)开始服务,随后各家微博服务在国内得到广泛传播和应用"。微博具有文本信息短(140字包括标点符号)、词量少、裂变式传播、传播速度快、用词不规范等特征,使原文本可视化研究技术框架中的聚类或分类方法提取热点话题变得困难。R语言主要用于统计分析与数据可视化,大量新兴研究领

·2022-12-27 22:45

【机器学习】3：Density Peaks聚类算法实现（局部密度聚类算法）

前言：密度峰聚类算法和DBSCAN聚类算法有相似的地方，两者都是基于密度的聚类方式。

zzZ_CMing·2022-12-27 21:48

层次聚类算法_聚类算法你知道多少

k-means聚类算法k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。k-me

weixin_39642622·2022-12-27 21:18

【数据挖掘】第8章聚类分析: 基本概念和算法

8聚类分析:基本概念和算法目录一、聚类分析概述1）什么是聚类分析2）不同的簇类型3）聚类算法的分类二、K-均值聚类算法1）基本K均值算法2）k-中心点聚类方法三、凝聚层次聚类1）基本的凝聚层次聚类算法2

Little-BingoQ·2022-12-27 21:17

聚类算法实现（二）DBSCAN

根据上面第二个数据集的簇的形状比较怪异，分簇结果应该是连起来的属于一个簇，但是k-means结果分出来很不如人意，所以这里介绍一种新的聚类方法，此方法不同于上一个基于划分的方法，基于划分主要发现圆形或者球形簇

aai7747·2022-12-27 21:16

一种优雅简洁新颖的聚类算法——局部方向中心性聚类算法

0、前言聚类是一种强大的非监督分类机器学习方法，其根据数据在特征空间中的邻近性挖掘数据背后隐藏的群体分布模式，因此被广泛应用于信息科学、生物学、地球学和经济学等领域。尽管已有不计其数的聚类方法被提出，但现实数据分布中普遍存在的密度异质和弱连接特性仍然给聚类分析带来巨大挑战，导致不同密度的类簇很难通过统一的聚类参数设置被完整识别，而存在弱连接的不同聚类簇容易被误合并，严重制约了聚类分析的精度与鲁棒性

机器猫001·2022-12-27 20:46

KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取转

KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点

weixin_33955681·2022-12-27 20:07

K-Means算法中k值及初始类簇中心点的选取

1k值的选择手肘法手肘法的核心指标是SSE(sumofthesquarederrors，误差平方和)，其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。手肘法的核心思想是：随着聚类数k的增大，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐提高，那么误差平方和SSE自然会逐渐变小。并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大

一枚小码农·2022-12-27 20:06

KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取