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K-Means聚类
机器学习 - 如何交叉验证 PCA、
聚类
和矩阵分解模型
机器学习-如何交叉验证PCA、
聚类
和矩阵分解模型[原文-Howtocross-validatePCA,clustering,andmatrixdecompositionmodels]矩阵分解模型的交叉验证技巧
AIHGF
·
2022-12-02 01:13
机器学习
机器学习
PCA
NMF
K-means
矩阵分解
机器学习实验 - MeanShift
聚类
实验与理论内容的不同点2.3实验数据介绍2.4评价指标介绍2.5实验结果分析三、总结及问题说明四、参考文献附录:实验代码报告内容仅供学习参考,请独立完成作业和实验喔~一、报告摘要1.1实验要求(1)了解Meanshift
聚类
思想
qq_41626672
·
2022-12-02 00:18
机器学习实验
聚类
算法
机器学习实验 - K均值
聚类
2.3实验数据介绍2.4评价指标介绍2.5实验结果分析三、总结及问题说明四、参考文献附录:实验代码报告内容仅供学习参考,请独立完成作业和实验喔~一、报告摘要1.1实验要求(1)了解无监督任务范式概念,掌握
聚类
思想
qq_41626672
·
2022-12-02 00:47
机器学习实验
机器学习
聚类
均值算法
datawhale基于高斯分布的朴素贝叶斯分类器及
聚类
问题
反思与总结: (1)朴素贝叶斯的分类模型公式P(c/x)=P©P(x/c)/P(x),其中P©为先验概率,P(x/c)为条件概率,P(x)对于任何类别来说都相同,因此只需比较P©P(x/c)即可,例子中提到的鸢尾花每个类别个数相同,即每个类别P©都相同,只需比较条件概率即可,例子中假定鸢尾花每个特征服从高斯概率分布,通过公式计算出不同类别下每个样本的条件概率,比较哪个类别的概率大,就是属于哪个类
qq_40791906
·
2022-12-02 00:17
Python机器学习——无监督学习
机器学习一、Sklearn库标准数据集及基本功能1、波士顿房价数据集2、鸢尾花数据集3、手写数字数据集4、sklearn库的基本功能①分类任务②回归任务③
聚类
任务④降维任务二、无监督学习1、
聚类
2、Sklearnvs
sygALone
·
2022-12-01 22:59
Python
python
数据挖掘——无监督学习
一、概述无监督学习算法:让计算机自己学习,没有属性或者标签有监督学习算法:每个样本都已经被标明,我们已经被告知了学习的答案无监督学习的典型算法是
聚类
算法和降维二、
聚类
算法1、概念:
聚类
分析,将数据对象分组成为多个蔟
chy3232
·
2022-12-01 22:24
数据挖掘
学习
聚类
[C++] Kmeans算法实现
kmeans原理1.初始化k个起始中心点;2.计算所有样本点到这些中心点的距离,对于单个样本点,把它归类成和距离最近的中心点一类;3.
聚类
好所有样本点后,对聚到同一类的点,计算坐标均值,更新中心点;4.
Zeehoy
·
2022-12-01 21:10
C++
机器学习
算法
c++
kmeans
机器学习 周志华-西瓜书 全文内容分享
本书共16章,大致分为三个部分:第一部分(第1章至第3章)介绍了机器学习的基础知识;第二部分(第4~10章)讨论了一些经典和常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、
聚类
Johngo学长
·
2022-12-01 20:51
Graph Contrastive Clustering:图对比
聚类
论文题目:GraphContrastiveClusteringSummary传统的无监督表征学习没有考虑到
聚类
的类别信息和
聚类
目标之间的联系,因此学习得到的表征往往是不充足的和性能受限的。
Liao-Zhuolin
·
2022-12-01 20:16
论文笔记
深度学习
神经网络
周志华《机器学习》书每章思维导图总结
周志华《机器学习》第一章绪论第二章模型评估与选择第三章线性模型第四章决策树第五章神经网络第六章支持向量机第七章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章
聚类
第十章降维与度量学习第十一章特征选择与稀疏表示第十二章计算学习理论第十三章半监督学习第十四章概率图模型第十五章规则学习第十六章强化学习深度学习
Liao-Zhuolin
·
2022-12-01 20:15
笔记
机器学习
R语言主成分PCA、因子分析、
聚类
对地区经济研究分析重庆市经济指标
本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子,从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展基本情况的八项指标进行分析,并基于主因子得分矩阵对重庆市38个区县进行
聚类
分
拓端研究室TRL
·
2022-12-01 18:01
【机器学习】Fuzzy C-Means(模糊C均值
聚类
)原理概述和python代码实现完整版
准备说明:Python代码运行,需要有数据集,文章最后有csv格式的数据集,请自行下载。理论知识讲解:模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965,L.A.Zadeh发表模糊集合“FuzzySets”的论文,首次引入隶属度函数的概念,打破了经典数学“非0即1”的局限性,用[0,1]之间的实数来描述中间状态。很多经典的集合(即:论域U内的某个元素是否属于集合
胖哥真不错
·
2022-12-01 18:56
python
机器学习
python
Fuzzy C-Means Clustering(模糊C均值)
t=591看完你还不会那我也没办法了\算法原理 模糊c-均值
聚类
算法fuzzyc-meansalgorithm(FCMA)或称(FCM)。
0ng
·
2022-12-01 18:56
机器学习
浅谈模糊C均值
聚类
(Fuzzy C-means Clustering)
浅谈模糊C均值
聚类
(FuzzyC-meansClustering)定义:模糊c-均值
聚类
算法fuzzyc-meansalgorithm(FCMA)或称(FCM)。
wangpan007
·
2022-12-01 18:25
模糊C均值聚类(Fuzzy
C-means
Clustering)
FCM—— fuzzy c-means algorithm
1.算法思想算法在度量数据对象的非相似性(或者说距离)时一般使用欧几里得距离,要求每个类的
聚类
中心与数据对象的距离平方之和最小。用于分群与确定集群中心。
月月金
·
2022-12-01 18:54
聚类算法
2022年12月1日
K-Means
聚类
算法学习笔记
K均值
聚类
算法思路:首先选取一个K值(簇数),然后随机选取K个
聚类
中心,计算第三个点到
聚类
中心的距离,并将它划归为最近的
聚类
中心,然后计算每个簇的均值作为新的
聚类
中心,重复以上操作,直到某个情况新的
聚类
中心与旧的
聚类
中心的距离小于某个阈值则
聚类
结束
小蒋的技术栈记录
·
2022-12-01 18:54
机器学习
python
kmeans
聚类
K-means
聚类
以及fuzzy c-means
聚类
的实现
一、
K-means
聚类
在这里提及两种实现方法,1、使用机器学习库scikit-learn(sklearn)导入KMeans类进行
聚类
;2、自己用python语句实现
K-means
算法1.sklearn
望百川归海
·
2022-12-01 18:24
机器学习
聚类
机器学习
模糊C
聚类
(Fuzzy C-means Clustering, FCM)
文章目录模糊C
聚类
(FuzzyC-meansClustering,FCM)1.思想2.说明3.推导3.1初始条件3.2目标函数3.3最优化求解3.4问题解决4.实现4.1代码4.2结果模糊C
聚类
(FuzzyC-meansClustering
天真的和感伤的想象家
·
2022-12-01 18:23
Machine
Learning
聚类
python
算法
机器学习
数据分析
2022年11月30日 Fuzzy C-Means学习笔记
FuzzyC-Means模糊c均值
聚类
,它的一大优势就是引入了一个隶属度的概念,没有对样本进行非黑即白的分类,而是分类的时候乘上隶属度,直白点说就是他和某个中心有多像,到底是40%像还是70%像。
小蒋的技术栈记录
·
2022-12-01 18:22
机器学习
学习
聚类
python
数据挖掘十大经典算法,你都知道哪些?
数据挖掘主要分为分类算法,
聚类
算法和关联规则三大类,这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。
中移OneMO模组
·
2022-12-01 17:01
算法
物联网
移动平台
数据挖掘理论与算法笔记
数据归约(可以通过如聚集、删除冗余特征或
聚类
来降低数据的规模。)数据变换((例如,规范化)可以用来把数据压缩到较小的区间,如0.0到1.0,这可以提高涉及距离度量的挖掘算法的准确率和效率。)
525小白菜
·
2022-12-01 16:36
数据挖掘学习
数据分析
数据挖掘
大数据
数据挖掘-理论与算法(公开课笔记二)
目录6.1Clustering
聚类
6.1.1UnsupervisedLearning无监督学习6.2.1ClusteringAlgorithm
聚类
算法6.3.1EMMethod期望最大法6.4.1Density
今天你DEBUG了吗
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2022-12-01 16:05
数据挖掘
k-means
/k-means++算法的笔记及scala实现
前言自己看博客也有很长一段时间了,突然想尝试着自己写一写,这段时间一直在入门机器学习的算法同时也参考了一些书籍,博客文章(无奈小白一枚,这些内容我会列在最后),现在做一个学习的总结,算是笔记吧,与君共勉~一、小谈
聚类
与分类
聚类
分类不同
阿雅Yage
·
2022-12-01 16:01
Machine
Learning
机器学习
scala
k-means算法
[总结] 半监督学习方法: 一致性正则化(Consistency Regularization)
为了减少过拟合现象,典型的监督学习中会添加一个新的损失项.在半监督学习中,同样存在一种正则化方法,即一致性正则化(ConsistencyRegularization).一致性正则化具体来说,基于平滑假设和
聚类
假设
码侯烧酒
·
2022-12-01 14:26
半监督学习
深度学习
机器学习
人工智能
R语言使用混合模型进行
聚类
【视频】KMEANS均值
聚类
和层次
聚类
:R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值
聚类
和层次
聚类
:R语言分析生活幸福质量系数可视化实例,时长06:05为什么要使用混合模型?让我们通过一
拓端研究室TRL
·
2022-12-01 11:03
拓端
拓端tecdat
拓端数据
r语言
聚类
山东大学机器学习实验六
K-Means
山东大学机器学习实验6报告实验学时:4实验日期:2021.11.29文章目录山东大学机器学习实验6报告实验题目:Experiment6:
K-Means
实验目的实验环境软件环境实验步骤与内容了解K-MeansK-Means
Tcoder-l3est
·
2022-12-01 11:45
MachineLearing
kmeans算法
机器学习
《机器学习实战》学习笔记第十章-
K-means
目录
聚类
算法
K-means
均值算法工作流程缺陷二分k-均值算法实例:对地图上的点进行
聚类
聚类
算法
聚类
与分类最大的不同在于,分类的目标事先已知,而
聚类
则不知道。
isla77
·
2022-12-01 10:28
机器学习
学习
kmeans
机器学习入门(九):非监督学习:5种
聚类
算法+2种评估模型
线性回归机器学习入门(二)KNN机器学习入门(三)朴素贝叶斯机器学习入门(四)决策树机器学习入门(五)集成学习机器学习入门(六)支持向量机机器学习入门(七)多项式回归机器学习入门(八)主成分分析文章目录
聚类
算法距离公式
FrenchOldDriver
·
2022-12-01 10:45
统计学/数据处理/机器学习
聚类
python
机器学习
人工智能
算法
人工智能-机器学习-深度学习-概述
数理统计(4)最优化方法(5)信息论三:机器学习(1)线性回归①:简述②:概述(2)朴素贝叶斯①:简述②:概述(3)逻辑回归①:简述②:概述(4)决策树①:简述②:概述(5)支持向量机(6)集成学习(7)
聚类
我擦我擦
·
2022-12-01 10:14
回归
算法
人工智能
基于模型的
聚类
和R语言中的高斯混合模型
介绍四种最常见的
聚类
方法模型是层次
聚类
,k均值
聚类
,基于模型的
聚类
和基于密度的
聚类
.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
·
2022-12-01 10:44
拓端
拓端tecdat
拓端数据
聚类
r语言
IBM PowerAI人工智能编程马拉松——探秘金融语音大数据的商业价值
大赛将聚焦金融行业语音大数据,基于人工智能相关技术,计算有关金融场景的信息
聚类
,将电话银行海量通话内容结构
蓝染1991
·
2022-12-01 09:01
接口
数据
技术
编程
标签
高维多元时序数据
聚类
1.简介收集数据的能力不断增强,使我们有可能收集大量的异构数据。在可用的异构数据中,时间序列代表着尚未被充分探索的信息母体。当前的数据挖掘技术在分析时间序列时存在多个缺点,尤其是在应同时分析多个时间序列(即多维时间序列)以从数据中提取知识时。2.K-MDTSC和k-Shape论文:https://www.mdpi.com/2079-9292/10/10/11662.1K-MeansK-means是
末世灯光
·
2022-12-01 09:26
论文阅读
时间序列分析
数据挖掘
人工智能
聚类
【MATLAB数学建模算法代码(七)之
聚类
分析】
以下是今天内容MATLAB数学建模算法代码(七)
聚类
分析主要过程(1)将数据展绘%随机生成3个中心以及标准差s=rng(5,'v5normal');mu=round((rand(3,2)-0.5)*19
阮 家玉
·
2022-12-01 09:24
MATLAB数学建模
算法
matlab
聚类
高维多元时序数据之间的相似性度量
数据挖掘方面的方法或算法,按挖掘任务的不同,可W分为W下几个大类:分类知识发现、数据
聚类
、关联规则发现、数据总结、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常发现和趋势预测等。由于多变量时间序列多噪声
末世灯光
·
2022-12-01 09:17
论文阅读
时间序列分析
人工智能
算法
《数据挖掘与大数据分析》课堂学习笔记-10 第五章
聚类
聚类
分析是常见的数据挖掘手段本课来进行一个简单的学习参考课程ppt及
聚类
分析:如何用最通俗的话解释清楚?深入浅出
聚类
算法然后进行了一个简单的总结+个人理解&延伸文章目录1.引入2.什么是
聚类
分析?
敲代码的小提琴手
·
2022-12-01 08:10
课堂笔记-数据挖掘与大数据分析
聚类
数据挖掘
分类
机器学习
三维点云学习(3)8- 实现Spectral谱
聚类
三维点云学习(3)8-实现Spectral谱
聚类
谱
聚类
代码参考课堂谱
聚类
理论笔记效果图原图效果图前三种为自写的
聚类
算法,分别是KMeans、GMM、Spectral,后面为sklearn自带的
聚类
算法库步骤
selfDisciplineSun
·
2022-12-01 08:35
点云处理
深蓝点云处理课程笔记
聚类
python
数据学习(5)·
K-means
聚类
和PCA算法
作者的课堂笔记
[email protected]
聚类
主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)无监督学习和有监督学习类似,但是数据没有标签。
冈仁波齐下写一串优美的代码
·
2022-12-01 08:02
机器学习
机器学习
【异常检测】14种异常检测算法
LocalOutlierFactor(LOF)(2)Connectivity-BasedOutlierFactor(COF)(3)StochasticOutlierSelection(SOS)4.基于
聚类
的方法
allein_STR
·
2022-12-01 08:59
Deep
learning
python
算法
python
Python机器学习应用-基于
聚类
的图像分割实例编写
>课源:Python机器学习应用BIT嵩天,本文作为个人课堂笔记。图像分割利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征,把图像分成若干个互不重叠的区域,并使这些特征在同一区域内呈现相似性,在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。图像分割技术已在实际生活中得至旷泛的应用。例如:在机车检验领域,可以应用到轮毂裂纹图像的分割,及时发现裂纹,保证行车安
YNNU_鹏酱
·
2022-12-01 08:25
Machine
Learning
课堂笔记
【菜菜的sklearn课堂笔记】
聚类
算法Kmeans-概述 & 工作原理
PCA降维算法就是无监督学习中的一种,
聚类
算法,也是无监督学习的代表算法之一。
聚类
算法又叫做“无监督分类”,其目的是将数据划分成有意义或有
烧灯续昼2002
·
2022-12-01 08:23
菜菜的sklearn课堂
聚类
sklearn
算法
python
基于word2vec的
k-means
聚类
1.将txt文本用word2vec将每个词转换成词向量2.将300维度的词向量用pca转换为2维3.将2维的数据作为
k-means
聚类
的输入text.txt:作为训练的文本(最好是英文,如果是中文的话可以再用
ddy-ddy
·
2022-12-01 08:43
机器学习实战
聚类
word2vec
kmeans
R语言Mfuzz包:分析时间序列的组学数据
包来分析比如这篇文章image-20211210214321835看下文章的实验色设计,跨多个时间点的时间序列的转录组学分析image-20211210214250774通过使用Mfuzz包将基因按照表达模式进行
聚类
Mrrunsen
·
2022-12-01 05:00
R语言大学作业
r语言
Python实现简单
k-means
聚类
目录1.导入原始数据集2.首次计算中心点3.进行迭代循环,不断优化样本中心点和
聚类
结果4.
聚类
可视化通过手动书写
k-means
聚类
算法的逻辑实现
聚类
(而非使用python内置的sklearn)不了解
k-means
jhomelander
·
2022-12-01 05:57
聚类
python
kmeans
CH1_project
sklearn,处理机器学习(有监督学习和无监督学习)的包,有六个任务模块和一个数据引入模块有监督学习的分类任务有监督学习的回归任务无监督学习的
聚类
任务无监督学习的降维任务数据预处理任务模型选择任务数据引入数据格式
Jin4869
·
2022-12-01 04:56
机器学习
机器学习
python
数据挖掘笔记(三)
数据挖掘-
聚类
聚类
是一种将一组观察值划分为不同子集且子集中的元素都有相似特征的方法。与分类不同的是
聚类
是一种无监督的方法。
UnknownFlower
·
2022-12-01 00:17
机器学习
数据挖掘
ML入门1
sklearn包含的算法有:Classification(分类)、Regression(回归)、Clustering(
聚类
)、Dimensionalityredution(降维)、
垃圾桶里也挺好
·
2022-12-01 00:39
python
机器学习
Unet网络实现叶子病虫害图像分割
在传统的病虫害图像分割算法中应用最多的是基于统计模式识别、K-均值
聚类
、模糊C-均值
聚类
、Otsu、levelset、EM等算法。Gui等人提出了一种基
CSDN云计算
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2022-11-30 23:42
网络
Unet
图像分割
点云
聚类
:DBSCAN(Python)
DBSCAN算法在点云上的使用importnumpyasnpimportopen3daso3dimportmatplotlib.pyplotaspltpc_file=r""pointcloud=o3d.io.read_point_cloud(pc_file)
GHZhao_GIS_RS
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2022-11-30 21:58
点云
聚类
python
点云
DBSCAN
小瓜讲机器学习——
聚类
算法(三)DBSCAN算法原理及Python代码实现
样本点类别3.2直接密度可达、密度可达、密度连接3.3DBSCAN算法过程3.4DBSCAN算法Python代码实现附录:Python源代码文章导引列表:机器学习数据分析数据可视化3.DBSCAN算法
K-Means
努力的骆驼
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2022-11-30 21:57
Python数据分析
Python
机器学习
DBSCAN
聚类
机器学习
Python
【
聚类
】一种自适应Eps和Minpts的DBSCAN方法的改进(python实现)
一、算法来源1、DBSCAN算法原型这个算法原型非常简单,有很多博主都有写,大家自己去看看就好了,也不用花太多时间,顶多十分钟就能了解个大概。2、自适应Eps和Minpts参数由于该算法对Eps和Minpts参数十分敏感,所以如何确定这两个参数对于DBSCAN来说是很重要的一步,这篇博文是基于李文杰老师的论文《自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究》,通过这篇论文,输入数据集即可大致确定这两个参
qq_47150350
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2022-11-30 21:25
python
机器学习
算法
python
机器学习
算法
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