K-Means聚类第107页

Kmeans聚类

一、特征预处理1、处理缺失、异常值缺失值直接补0异常值可以设置一个阈值，比喻小于数据的1分位数，或者大于95分位数，就把数据进行四舍五入，用相应的分位数赋值，这样可以减少异常值对于聚类的影响。

hhhh106·2022-11-29 09:05

FaceNet:人脸识别和聚类的统一嵌入

摘要尽管人脸识别领域最近取得了重大进展[10、14、15、17]，但在规模上有效地实施人脸验证和识别，对当前的研究方法提出了严峻的挑战。在本文中，我们提出了一个叫做FaceNet的系统，它直接从脸部图像学习到一个紧凑的欧几里得空间，距离直接对应于面部相似度的度量。一旦完成了这个空间，就可以通过使用带有FaceNet嵌入特性的标准技术轻松实现人脸识别、验证和集群等任务。我们的方法使用深度卷积网络来直

TuringEmmy·2022-11-29 09:49

论文阅读笔记——人脸网络:人脸识别和聚类的统一嵌入

人脸网络:人脸识别和聚类的统一嵌入论文简介标题期刊情况论文内容摘要介绍相关工作方法三联体损失三联选择深度卷积网络数据集和评估保持测试装置个人照片学术数据集实验计算精度权衡CNN模型的影响对图像质量的敏感度嵌入维数培训数据量在

GXYao~·2022-11-29 09:18

机器学习 —— Sklearn包中StandardScaler()、transform(）、fit()的详细介绍

sklearn支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。

泡泡怡·2022-11-29 08:09

K-means算法与K-means++算法的异同

经典Kmeans算法是最常用的一种聚类算法。

机器想学习·2022-11-29 07:02

python中两表合并

场景：表1为原始数据，表2为聚类后的数据，现在表2只有某些列，需要根据表1查找并添加表1的其他列在表2上df1=pd.read_excel(r'存储位置.xls',usecols=['列1','列2']

鹅鹅鹅大人·2022-11-29 07:14

K-means聚类攻击类型

研究背景随着信息革命的不断推进，互联网以惊人的速度渗透到科技、文化、经济等领域。网络技术的高速发展一方面推动了社会经济的迅速发展，另一方面也给人类社会带来了前所未有的挑战。不断发生的网络中的攻击行为，不仅造成了经济方面的巨大损失，甚至对国家的安全和社会的稳定发展造成了威胁。因此，抵御网络上的恶意攻击、维护网络安全成为亟需解决的问题。在本次研究中，我们实现了一个可以对网络攻击类型进行有效分类的算法。

我不是zzy1231A·2022-11-29 07:13

K-means聚类与推荐系统笔记

目录K-means聚类监督学习和无监督学习：means聚类原理简述实例演示：总结：聚类推荐系统推荐引擎协同过滤算法基础的强预设：基于协同过滤的推荐，又分三个子类：协同过滤推荐几个要点聚类推荐聚类协同过滤推荐的优点

不李姐这些东西·2022-11-29 05:23

机器学习笔记（2）——聚类之k-means算法

机器学习笔记（2）——聚类之Kmeans算法一、k-means算法介绍k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇

朝荣·2022-11-29 05:21

K-means聚类算法原理与实现——笔记梳理

www.toutiao.com/a6690435044869145101/转载于：https://blog.csdn.net/ten_sory/article/details/81016748今天我们学习KNN算法的好兄弟K-means

贪玩的马同学·2022-11-29 05:49

机器学习-K-means聚类算法

聚类算法一般分为三种，分别是基于划分的聚类、基于密度的聚类、层次的聚类，笔者这边介绍的是其中最常见的一种基于划分的聚类，即K-means聚类算法。

白日梦我Deja_Vu·2022-11-29 05:49

【学习笔记】K-Means聚类算法

方格田·2022-11-29 05:18

吴恩达老师机器学习笔记K-means聚类算法（一）

今天接着学习聚类算法以后坚决要八点之前起床学习！不要浪费每一个早晨。

八千鸟羽·2022-11-29 05:48

[机器学习笔记]K-means聚类——进行广告效果分析

本文是我学习机器学习的一篇学习笔记，主要参考文章：运用K-Means聚类分析广告效果感谢哈~学习过程中遇到一些问题，故在此重新对代码做了整理文章目录前言一、引用类库二、读入数据三、数据描述性统计3.1查看原始数据

切糕师学AI·2022-11-29 05:09

CVPR 2021 论文解读 | 住宅户型识别与重建

我们使用基于深度学习的分割和检测网络来进行建筑元素的识别，关键点检测与聚类用来做比例尺识别，基于微分渲染的迭代优化来进行矢量化。

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2022-11-29 01:30

python图像数组操作与灰度变换

这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提

weixin_34208185·2022-11-28 22:01

K-均值聚类（K-means）算法

聚类算法，是一种无监督的学习方法，他将相似的对象归到统一簇中，簇内的对象越相似，聚类效果也就越好，我们用簇识别表示给出聚类结果的含义。

会飞的犬良·2022-11-28 22:50

MATLAB实现智能计算方法实验：实验一模糊聚类分析

实现智能计算方法课程所有实验汇总博客链接为：MATLAB实现智能计算方法实验汇总实验目的掌握数据文件的标准化、模糊相似矩阵的建立方法、学会传递闭包矩阵的求解方法；学会使用MATLAB软件（Python）进行模糊矩阵的编程运算和仿真，实现模糊聚类分析

lazyn·2022-11-28 22:16

2.k-均值（k-means）聚类算法

简介：K-均值聚类算法时最基础、应用最广泛的聚类算法，也是最快速的聚类算法之一。一.原理和过程原理：K-均值聚类算法以最小化误差函数为目标将样本数据集分为k类。

bgm_Amber·2022-11-28 22:04

r语言实现模糊c均值算法,R语言基本统计分析方法（包及函数）

：http://blog.csdn.net/s04023083/article/details/40344273摘要：目前经典的统计学分析方法主要有回归分析，Logistic回归，决策树，支持向量机，聚类分析

rwbygundameva·2022-11-28 21:29

r语言 tunerf函数_R语言基本统计分析方法（包和函数)

：http://blog.csdn.net/s04023083/article/details/40344273摘要：目前经典的统计学分析方法主要有回归分析，Logistic回归，决策树，支持向量机，聚类分析

文小刚·2022-11-28 21:59

【手把手教你】使用Logistic回归、LDA和QDA模型预测指数涨跌

机器学习可简单理解为利用统计模型或算法拟合样本数据并进行预测，其模型算法根据学习任务可以分为分类、回归和聚类。分类方法是对离散型随机变量建模或预测的监督学习

Python金融量化·2022-11-28 21:28

在Pytorch中使用VGG16进行迁移学习

如果有一种方法可以应用相同的技术来解决分类、回归或聚类问题呢?迁移学习是一种技术，通过它我们可以使用在ImageNet等标准数据集上训练的模型权重来提高给定任务的效率。为什么要使用迁移学习？

woshicver·2022-11-28 21:26

聚类，肘部曲线，聚类中心

#1.拿到数据（x）#2.设定k[1,10]分别得到不同kmeans模型的代价#3.画肘部曲线#4.找到最优K#5.用最优k训练新的kmeans模型#6.实现测试数据聚类预测importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansplt.rcParams

小杨变老杨·2022-11-28 21:10

R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归

通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（2016））。

拓端研究室TRL·2022-11-28 21:01

吴恩达机器学习笔记 1单变量线性回归

机器学习包括监督学习和无监督学习监督学习首先，监督学习，我们所给的数据集由正确答案组成，计算机根据正确数据集对未知样本进行结果预测无监督学习无监督学习，所给数据集并没有正确答案，计算机会自己给数据进行分析分类，将数据分成不同的簇，因而常涉及聚类算法实例

smile~。·2022-11-28 20:25

生信入门（六）——单细胞分析（Seurat）

数据导入1、数据来源2、数据导入二、标准预处理1、QC和选择细胞进行进一步分析2、规范化数据3、识别高度可变的特征（特征选择）4、缩放数据三、主成分分析（PCA）1、线性降维2、确定数据集的“维度”四、聚类细胞五

柚子味的羊·2022-11-28 20:17

seurat使用笔记（数据处理、PCA、聚类）

一、数据前处理#保持好习惯，先清空一下环境，设置保存路径rm(list=ls())setwd("")1.数据读取载入包#载入程辑包#multtest包安装tips,#install.packages("BioManager")#BiocManager::install("multtest"),##如果出现显示R版本不符的error不要着急换R版本，直接打开R软件选择就近的镜像安装。library(

FF在努力·2022-11-28 20:14

FMCW毫米波雷达原理

Radar系列文章传感器融合是将多个传感器采集的数据进行融合处理，以更好感知周围环境；这里首先介绍毫米波雷达的相关内容，包括毫米波雷达基本介绍，毫米波雷达数据处理方法（测距测速测角原理，2DFFT，CFAR，聚类

庐陵小子·2022-11-28 19:27

毫米波雷达基本介绍

Radar系列文章传感器融合是将多个传感器采集的数据进行融合处理，以更好感知周围环境；这里首先介绍毫米波雷达的相关内容，包括毫米波雷达基本介绍，毫米波雷达数据处理方法（2DFFT，CFAR，聚类，毫米波雷达障碍物识别实例

庐陵小子·2022-11-28 19:57

机器学习（聚类七）——层次聚类的优化算法

上篇博客介绍的层次聚类，尤其是AGNES这一传统的层次聚类算法。这篇博客介绍层次聚类的优化算法。

张连海·2022-11-28 17:32

数据挖掘实验（七）Matlab实现聚类算法【clusterdata / kmeans】

（一）聚类分析的原理聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

nefu-ljw·2022-11-28 17:22

聚类算法（四）—— 基于词语相似度的聚类算法（含代码）

转载请注明出处简单了解了下目前的一些聚类算法，聚类算法（一）——DBSCAN聚类算法（二）——优缺点对比聚类算法（三）——评测方法1聚类算法（三）——评测方法2聚类算法（三）——评测方法3(代码）

微知girl·2022-11-28 17:52

聚类算法（六）——谱聚类（含代码）

微知girl·2022-11-28 17:52

【优化算法】一种新的数据聚类启发式优化方法——黑洞算法（基于Matlab代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述

荔枝科研社·2022-11-28 17:19

sklearn初探（七）：DBSCAN算法聚类及可视化

sklearn初探（七）：DBSCAN算法聚类及可视化前言本次任务采用DBSCAN算法对青蛙叫声的MFCC文件进行聚类分析，使用f-m指数与调整后兰德指数进行评分与调参，使用t-sne对聚类结果进行降维

swy_swy_swy·2022-11-28 16:39

sklearn初探（六）：K-means方法聚类及可视化

sklearn初探（六）：K-means方法聚类及可视化前言本次任务为使用k-means算法对青蛙叫声MFCC数据集进行聚类分析。给定数据全部为有标数据，共分为四类。

swy_swy_swy·2022-11-28 16:09

sklearn.cluster -> KMeans 文档翻译

关于KMeans的文档fromsklearn.clusterimportKMeanshelp(KMeans)K-MeansclusteringKMeans聚类参数：n_clusters:int类型，默认

超级点不超·2022-11-28 15:14

python 调用sklearn.cluster.KMeans聚类

数据集：代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfilePath='F:/kdata.csv'data_csv=pd.read_csv(filePath)x=np.array(data_csv)[:,1:]t=list(data_csv.iloc[0:0

一洛玉壶冰·2022-11-28 15:44

聚类算法学习----之----sklearn.cluster.KMeans

classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init=’k-means++’,n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances=’auto’,verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs=1,algorithm=’auto’)（一）输入参数：（1）n_c

清萝卜头·2022-11-28 15:43

sklearn.cluster.KMeans 参数介绍

1参数n_clusters：整形，缺省值=8【生成的聚类数，即产生的质心（centroids）数。】max_iter：整形，缺省值=300【执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。】

努力埋也总的宝儿姐·2022-11-28 15:10

Sklearn(二): sklearn.cluster 各种聚类方法解析

Classes1各种聚类方法特性汇总：sklearn.cluster.KMeansfromsklearn.clusterimportKMeansKMeans(n_clusters=8,init='k-means

Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2022-11-28 15:38

sklearn 文档翻译之 sklearn.cluster.KMeans

转载自：http://blog.csdn.net/xiaoyi_zhang/article/details/52269242在sklearn中处理kmeans聚类问题，用到的是sklearn.cluster.KMeans

vivian_ll·2022-11-28 15:08

sklearn聚类算法之Kmeans

基本思想K-Means聚类是最常见的一种聚类算法。在K-Means聚类中，算法试图把观察值分到k个组中，每个组的方差都差不多。分组的数量k是用户设置的一个超参数。

GallopZhang·2022-11-28 15:34

K-Means聚类算法【sklearn.cluster】

classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,*,init='kmeans++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='deprecated',verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs='deprecated',algorithm='au

阿.荣.·2022-11-28 15:56

聚类-谱聚类

文章目录1、概念2、相似性度量3、相似矩阵（权重矩阵）、度矩阵、拉普拉斯矩阵4、图的划分准则5、Ncut聚类1、概念谱聚类是从图论中演化出来的算法，它将聚类问题转换成一个无向加权图的多路划分问题。

Tc.小浩·2022-11-28 13:38

Bipartite Graph Based Multi-View Clustering

BipartiteGraphBasedMulti-ViewClustering基于二部图的多视图聚类abstract对于基于图的多视图聚类，一个关键问题是通过两阶段学习方案捕获共识聚类结构。

一舟yz·2022-11-28 13:44

task8 第九章聚类

1.章节主要内容“聚类”（clustering）算法是“无监督学习”算法中研究最多、应用最广的算法，它试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”（cluster）不同的簇分布代表着聚类算法对这组数据集观测的不同角度

Element简·2022-11-28 13:42

MYSQL窗口函数

文章目录一、为何使用窗口函数二、什么是窗口函数三、窗口函数如何使用3.1序号函数3.2分布函数3.3前后函数3.4头尾函数3.5其他函数3.6聚类窗口函数一、为何使用窗口函数在日常工作中经常会遇到类似这样的需求

Annabel_CM·2022-11-28 11:42

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