K-Means聚类第100页

李宏毅作业十二 Transfer Learning（迁移学习）

系列文章目录李宏毅作业十GenerativeAdversarialNetwork生成对抗网络(代码)李宏毅作业九AnomalyDetection异常检测李宏毅作业八unsupervised无监督聚类学习李宏毅作业七其三

闲看庭前雪·2022-12-05 19:04

ＮＬＰ工程师需要掌握的知识

1、机器学习算法：LR、SVM、DT、BOOST、K-MEANS、crf2、深度学习算法：cnn、rnn、lstm、attention、transformer、gpt、bert3、词向量的表达方式：one-hot

凤舞九天v·2022-12-05 19:57

数学建模方法总结

数学建模的问题可以分为四大类：1，优化问题2，分类问题3，评价问题4，预测问题对于优化问题：有模拟退火算法，遗传算法，改良的遗传算法对于分类问题：有支持向量机SVM，聚类分析，主成分分析法，判别分析，典型相关分析对于评价问题

数模ok·2022-12-05 18:07

【深度学习基础知识 - 49】Kmeans

Kmeans是一个原理较为简单的聚类模型，它的操作步骤是随机选择k个点作为初始类心。计算每个元素和k个类心之间的距离并归类到最近的类里面。以每个类的均值作为新的类心。重复2和3知道所有的类心不再变化。

雁宇up·2022-12-05 17:16

[博学谷学习记录]超强总结，用心分享|人工智能机械学习基础知识KMeans总结分享

目录KMeans介绍算法思想KMeans算法迭代停止条件KMeans算法具体步骤K-Means会不会陷入一直选质心的过程，永远停不下来？初始的K个质心怎么选？

AAALice0.0·2022-12-05 16:43

【Python K均值聚类算法】

K均值聚类算法1.什么是聚类1.1聚类概念:1.2聚类常用的距离判定:1.3聚类目的:2.K均值算法实现过程2.1K是什么?Means是什么?

2345VOR·2022-12-05 15:54

聚类任务基础详解

聚类任务基础详解前言聚类任务聚类的两个基本问题性能度量外部指标内部指标距离计算有序属性无序属性混合距离计算OVER前言本篇博客将详解聚类的基础内容，为之后的几种聚类算法做铺垫。

才疏学浅的莫笑天·2022-12-05 15:24

深度聚类综述及论文整理

ASurveyofClusteringWithDeepLearning:FromthePerspectiveofNetworkArchitecture(2018c94)一、基本概念聚类的目的：基于一些相似性度量将类似数据分类为一个聚类

灰烬llash·2022-12-05 15:24

度量相似性数学建模_数模常规算法之聚类分析Cluster Analysis

(较为复杂的故障，分类后人工处理)聚类分析：分类情况未知，对数据结构进行分类。

白富美妖姐·2022-12-05 15:24

9 特色聚类

特色聚类1BIRCH聚类概述1.1BIRCH聚类特点BIRCH聚类借鉴层次聚类的思路，采用欧氏距离、绝对距离、组间平均链锁法以及类内离差平方变化度量观测与小类、小类与小类的距并依距离最近原则指派观测到相应的类中

AlanshaoTT·2022-12-05 15:53

8 常规聚类

常规聚类聚类分析是解决数据全方位自动分组的有效方式。若将数据全体视为一个大类，这个大类很可能是由若干个包含了一定数量观测的自然小类”组成的。

AlanshaoTT·2022-12-05 15:52

时间序列聚类、分类

@创建于：2022.05.11@修改于：2022.05.11文章目录1、时序聚类2、时序分类1、时序聚类聚类分析（clusteranalysis）简称聚类（clustering），它是数据挖掘领域最重要的研究分支之一

条件漫步·2022-12-05 15:52

层次聚类算法python_机器学习：基于层次的聚类算法

尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇

weixin_39793434·2022-12-05 14:45

kmeans python自定义初始聚类中心_机器学习-KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取...

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

weixin_39719018·2022-12-05 14:15

每天五分钟机器学习：聚类算法中经常使用的肘部法则是什么？

本文重点如何选择聚类的数目K，也就是说我们要将数据聚成几簇。

幻风_huanfeng·2022-12-05 14:38

每天五分钟机器学习：使用降维算法可以完成高维数据的压缩表示

本文重点前面我们学习了第一种无监督学习算法k-means，本章我们将学习另外一种无监督算法，称为降维算法。降维可以数据压缩，因而使用较少的计算机内存空间，也加快学习算法的运行。

幻风_huanfeng·2022-12-05 14:38

每天五分钟机器学习：如何初始化聚类算法的聚簇中心点？

本文重点聚类算法k-means的第一步的是初始化k个聚簇中心，那么现在的问题是如何初始化不同的聚簇中心具体做法如下：1.我们应该选择K聚类中心点的个数要小于所有训练集实例的数量2.随机选择K个训练实例

幻风_huanfeng·2022-12-05 14:04

三维模型的简化算法研究（任务书+lunwen+外文翻译+源码+查重报告）

目录第1章绪论11.1研究背景11.2内存网格简化算法11.2.1顶点聚类11.2.2区域合并21.2.3迭代式消除41.2.4随机重采样51.3三维模型简化算法61.3.1分片简化61.3.2使用外部数据结构

biyezuopin·2022-12-05 13:54

sklearn之k-means聚类算法

听了菜菜的sklearn算法而写的学习笔记概述无监督学习与有监督学习结构化数据与非结构化数据聚类算法与分类算法sklearn中的聚类算法KMeans一最简单的聚类算法KMeans算法工作原理先导概念核心任务算法步骤

不想当程序员（☆∀☆）·2022-12-05 12:34

原创 | 一文读懂K均值（K-Means）聚类算法

作者：王佳鑫审校：陈之炎本文约5800字，建议阅读10+分钟本文为你介绍经典的K-Means聚类算法。

数据派THU·2022-12-05 12:33

kmeans python变量重要性_k-means聚类算法优缺点？

K-Means是我们最常用的基于欧氏距离的聚类算法，它的基本思想是，两个目标的距离越近，相似度越大。K-Means算法的目标函数K-Means算法要实现的目标函数是：其中，C1，C2，...

weixin_39845461·2022-12-05 12:33

K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！

文章目录1.聚类算法都是无监督学习吗?2.k-means(k均值)算法2.1算法过程2.2损失函数2.3k值的选择2.4KNN与K-means区别？

mantchs·2022-12-05 12:33

决策树与随机森林/K-means

一、决策树与随机森林（一）决策树1.算法概述决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。决策树优点：可以对复杂和非线性的数据建模。缺点：结果不易

麦格芬230·2022-12-05 12:33

聚类算法K-Means

1概述1无监督学习与聚类算法之前学过的决策树，随机森林，逻辑回归，虽然有着不同的功能，但却都属于“有监督学习”的一部分，即是说，模型在训练的时候，既需要特征矩阵X，也需要真实标签y。

Garcia-zhang·2022-12-05 12:32

sklearn中的聚类算法K-Means

1概述1.1无监督学习与聚类算法决策树、随机森林、逻辑回归虽然有着不同的功能，但却都属于“有监督学习”的一部分，即是说，模型在训练的时候，既需要特征矩阵XXX，也需要真实标签yyy。

momokofly·2022-12-05 12:32

综合多份资料的 k-means简述

K-Means基本步骤KMeans算法本身思想比较简单，但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。缺点:K的选择需要事先预定。

Charonmomo·2022-12-05 12:02

PCA 降维 + 基于轮廓系数确定K-Means最优簇数

第一步将数据降维3维pca=PCA(n_components=3)pca_weight_vec=pca.fit_transform(weight_vec)pca_weight_vec[0:5]第二步基于轮廓系数的最优簇数#轮廓系数确定簇数->最佳值为1，最差值为-1。接近0的值表示重叠的群集defsilhouette_score_show(data_vec=None,name=None):k=ra

yangwangzai·2022-12-05 12:32

文本聚类分析算法_集成聚类系列（三）图聚类算法详解

图聚类算法研究现状聚类分析是一种常用的机器学习技术，它的目的是将一个数据点划分为几个类。同一个类的数据之间具有较高的相似性，不同的类之间的相似度较低。

weixin_39673947·2022-12-05 12:59

【SPSS】包含多元线性回归、聚类分析、判别分析、主成分、相关系数、非参数秩检验的spss使用方法，含有相关例题，可以解决“数学建模”中数据建模的大部分问题

记录《多元统计分析》关于spss软件的使用，本篇教程不涉及具体模型的推导，通过例题来带领大家入门spss软件，学习软件基本的使用，解决常见数模问题。本篇所有数据都可以在百度网盘上下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1-yfF2pzf38fQRcq3zF2SJw?pwd=abcd提取码：abcd章节内容一、多元线性回归1.1提出问题1.2数据格式1.3SPSS操作1.3.1全

mossloo·2022-12-05 12:23

聚类分析在SPSS上的实现与结果分析——基于SPSS实验报告

实验目的通过本次实验学习聚类分析在SPSS软件中的具体操作方法，包括系统聚类法和K-means聚类这两种方法，同时根据实验目的自己判断方法的适用情况选取最优方法完成聚类分析达到聚类的目的，并做出综合的评价

big_sheep33·2022-12-05 12:22

判别分析在SPSS上的实现与结果分析——基于SPSS实验报告

实验目的通过本次实验学习判别分析在SPSS软件中的具体操作方法，依据变量的各个特征来对变量进行分组，与聚类分析不同的是判别分析对于类别是已知的。

big_sheep33·2022-12-05 12:19

线性回归分析

前言：这是学校多元统计分析课程布置的实验（包括基于python的线性代数运算、线性回归分析实验、聚类分析、因子分析和主成分分析），这里分享出来，注解标注的比较全，供大家参考。

Xin Deng·2022-12-05 12:46

dbscan聚类python_用scikit-learn学习DBSCAN聚类

在DBSCAN密度聚类算法中，我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结，本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结，重点讲述参数的意义和需要调参的参数。

weixin_39814126·2022-12-05 11:55

用scikit-learn实现DBSCAN聚类

用scikit-learn学习DBSCAN聚类转载来源:作者：刘建平Pinard地址：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6217852.html在DBSCAN密度聚类算法中

YangWei_19·2022-12-05 11:51

K-means练习

数据科学概论实验二K-means实验要求：下面有几位同学的身高数据，请使用python语言，用k-means算法的原理将下列数据聚成两类，迭代次数设置为10次。

7c丶秋雨彡·2022-12-05 10:23

k-Means算法和实战演练

1.k-均值聚类算法介绍跟之前写的SVM和Adaboost算法不一样的是，k-均值聚类算法所进行分类的数据是没有类别的。

taichitaichi·2022-12-05 10:22

吴恩达机器学习课后习题——kmeans

机器学习练习7-K-means实现K-means聚类，并使用它来压缩图像。我们将从一个简单的2D数据集开始，以了解K-means是如何工作的，然后我们将其应用于图像压缩。

一舟yz·2022-12-05 10:52

《机器学习》西瓜书课后习题9.4——python实现K-means算法

《机器学习》西瓜书课后习题9.4——python实现K-means算法9.4试编程实现k均值算法，设置三组不同的k值、三组不同的初始中心点，在西瓜数据集4.0上进行实验比较，并讨论什么样的初始中心有利于取得好结果

Yozu_Roo·2022-12-05 10:52

西瓜书课后题——第九章（聚类）

关于证明和简答题可以参考这篇博客：https://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/522246769.4k均值聚类实现，并在不同k值和初始向量情况下进行比较

乂乂乂乂·2022-12-05 10:22

机器学习之聚类算法（二）KMeans考试训练

题目描述实现k-means算法，完成以下要求：实现k=2时，调用库函数并训练模型输出聚类中心的坐标、各点所属聚类中心的位置以及代价画出样本数据及聚类中心的位置实现肘部法则，并画出肘部法则曲线数据如下：[

繁华三千东流水·2022-12-05 10:21

常见聚类算法及使用--层次聚类（Agglomerative clustering）

文章目录前言层次聚类的实现聚类过程代码实现参考文献前言层次聚类顾名思义就是按照某个层次对样本集进行聚类操作，这里的层次实际上指的就是某种距离定义。

june_francis·2022-12-05 10:20

机器学习第九章聚类Kmeans练习（西瓜数据集4.0）

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmplmpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]classKmeans:def__init__(self,k,epochs,data):''':paramk:聚类族数

自在犹仙·2022-12-05 10:49

k-Means聚类算法实现--基于西瓜数据4.0

本文是k均值聚类算法源代码语言：Python；数据集：西瓜数据4.0.xlsx使用的库：importnumpyasnpimportmathimportxlrdimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt

__jiangcheng·2022-12-05 10:49

包含分布式电源的配电网无功优化图4—6 matlab源代码，代码按照高水平文章复现利用分布式电源的无功补偿能力，提出了一种基于聚类和竞争克隆机制的多智能体免疫算法来求解包含分布式电源的配电网无

（1）含分布式电源的配电网日前两阶段优化调度模型，EI，如图1—3matlab源代码，高水平文章，保证正确在电力市场环境下，供电公司通过对接入配电网的分布式电源（distributedgeneration，DG）的优化调度，能够有效地降低其运行成本，规避市场竞争环境下的风险。提出了一种电力市场环境下供电公司日前优化调度的2阶段模型：第1阶段为DG优化调度阶段，根据市场电价、DG运行成本、签订可中断

「已注销」·2022-12-05 10:33

python 算法基础

目录基础算法一元回归算法多项式回归预测任意函数回归分类算法kNNk最邻近算法聚类算法k-meansDBSCAN推荐算法（暂时不写）降维算法数据预处理主成分分析PCA因子分析FactorAnalysissklearn.decomposition.FactorAnalysis

波啵菠波·2022-12-05 09:21

文本半监督学习基础模型理解及UDA模型代码目录

一个有标记,一个没有标记.分别记作Lable={(xi,yi)},Unlabled={(xi)}.并且数量上,L<聚类算法两者都使用

brave_Wei·2022-12-05 09:49

机器学习（期末复习资料——江理）

关于K折交叉验证；分类模型、聚类模型、回归模型；分类与回归问题的损失函数；典型算法朴素贝叶斯（NaveBayes）原理，其经典假设；SVM原理，可以实现线性与非线性分类；3、神经网络中各种激活

Natural�·2022-12-05 09:12

协同过滤推荐算法-基于用户的协同过滤UserCF及python实现

子瑜是橘子味·2022-12-05 09:02

R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法

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。最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。

拓端研究室TRL·2022-12-05 09:53

dlib库包的介绍与使用，opencv+dlib检测人脸框、opencv+dlib进行人脸68关键点检测，opencv+dlib实现人脸识别，dlib进行人脸特征聚类、dlib视频目标跟踪

文章目录：1dlib库介绍2dlib人脸检测：绘制出人脸检测框2.1dlib人脸检测源码2.2opencv+dlib人脸检测2.3dlib人脸检测总结3dlib人脸关键点检测：并绘制检测框、关键点、不同区域关键点连线3.1dlib人脸关键点检测源码3.2opencv+dlib进行人脸关键点检测4dlib人脸识别4.1dlib进行人脸识别逻辑4.2opencv+dlib进行人脸识别4.3人脸识别总结

点亮～黑夜·2022-12-05 09:22

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