K-Means聚类第108页

特征工程——连续特征离散化分箱

常见的分箱方法背景等宽分箱等频分箱聚类分箱（关键）有监督分箱背景在实际模型训练过程中，对连续型字段进行离散化处理，也就是将连续性字段转化为离散型字段。

同道而为之。·2022-11-28 11:08

【ML特征工程】第 7 章：通过K-Means 模型堆叠进行非线性特征化

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2022-11-28 11:03

《统计学习方法》第十四章聚类算法

一、写在前面本文是《统计学习方法》第十四章聚类方法读书笔记。

骑猪流浪江湖·2022-11-28 10:43

统计学习方法学习笔记：第十四章：聚类方法

第十四章：聚类方法基本概念聚类是根据样本之间的相似度或距离来将样本进行归类，不同的距离度量方式会影响最终的聚类效果，常用的距离或相似度有下列：闵可夫斯基距离：欧式、曼哈顿距离、切比雪夫距离等马哈拉诺比斯距离

小滔滔ahh·2022-11-28 10:12

机器学习：原型聚类-k均值算法k-means(附代码实现)

首先，聚类的目的是将样本划分为若干个通常不相交的子集，子集内部的样本存在着某种潜在的关系。

supercolar·2022-11-28 10:42

k均值算法代码python_机器学习经典聚类算法 —— k-均值算法（附python实现代码及数据集）...

工作原理聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的)。K-均值算法可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。

weixin_39939665·2022-11-28 10:12

《统计学习方法》第 14 章聚类方法 KMeans

k-均值聚类n个样本分到k个不同的类或簇，每个样本到其所属类的中心的距离最小。每个样本只能属于一个类，所有k-均值聚类是硬聚类。

weixin_34406061·2022-11-28 10:11

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第14章聚类方法

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第14章聚类方法介绍聚类的基本概念样本的相似度或距离闵可夫斯基距离马哈拉诺比斯距离相关系数夹角余弦类或簇定义特征距离聚类算法层次聚类聚合聚类步骤例子k

电信保温杯·2022-11-28 10:40

机器学习之聚类算法:K均值聚类（一、算法原理）

目录一、Kmeans二、Kmeans的流程三、距离度量方式3.1、闵可夫斯基距离3.2、马哈拉诺比斯距离3.3、其他四、Kmeans聚类实例五、Kmeans存在的问题5.1、初始点的选择5.2、K值的选择

梅菜扣肉鱼丸粗面·2022-11-28 10:40

李航老师《统计学习方法》第十四章聚类方法课后题答案

1、试写出分裂聚类算法，自上而下地对数据进行聚类，并给出其算法复杂度。解：算法流程大致如下：输入：数据集T，指定需要划分的簇数k输出：k个数据集的子集将数据集T中的所有样本作为一个初始簇。

六七～·2022-11-28 10:38

《统计学习方法（第2版）》李航第14章聚类方法思维导图笔记及课后习题答案（步骤详细） k-均值层次聚类第十四章

思维导图：14.1试写出分裂聚类算法，自上而下地对数据进行聚类，并给出其算法复杂度。

ML--小小白·2022-11-28 10:38

第十四章聚类方法.14.3K均值聚类

文章目录主要内容k均值聚类的定义样本空间划分k均值聚类策略算法步骤例题k均值聚类算法特性收敛性初始类的选择类别数k的选择k均值聚类缺点改进本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法

oldmao_2000·2022-11-28 10:37

第十四章聚类方法.14.2.5有序样本分类法

文章目录主要内容算法功能与数据类型有序聚类步骤定义类的直径定义分类的损失函数最优解的求法例子：本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的《统计学习方法》第二版。

oldmao_2000·2022-11-28 10:07

《统计学习方法》（第十四章）——聚类方法

聚类基本概念相似度或距离相似度或距离: 聚类的核心是相似度或距离的定义，它将直接影响到聚类的结果闵可夫斯基距离dij=(∑k=1m∣xki−xkj∣)1pd_{ij}=(\sum\limits_{k=

mkopvec·2022-11-28 10:06

第十四章聚类方法.14.2.4确定最佳聚类数

文章目录主要内容确定最佳聚类数1、给定阈值2、数据点散布图3、根据统计量分析聚类数量预备知识R2R^2R2统计量半偏R2R^2R2统计量伪F统计量伪t2t^2t2统计量谱系图本课程来自深度之眼，部分截图来自课程视频以及李航老师的

oldmao_2000·2022-11-28 10:06

《统计学习方法》学习笔记第十四章聚类方法

目录1聚类的基本概念1.1相似度或距离1.2类（class）或簇（cluster）1.2.1类或簇的定义1.2.2类的特征1.3类与类之间的距离（linkage）2Hierarchicalclustering3k-meansclustering3.1

LittleFish0820·2022-11-28 10:05

每天五分钟机器学习：聚类算法k-means在实际问题中的应用

k均值的应用如果我们将数据进行可视化的方式进行展示，我们会直观的看到，可以使用三个簇来聚类，但是k均值经常会用于下面的这样的一些数据，我们很难看出应该分为几个簇。

幻风_huanfeng·2022-11-28 10:05

每天五分钟机器学习：机器学习之非监督学习中的聚类算法的介绍

本文重点我们学习了线性回归，逻辑回归，神经网络，支持向量机，这几个算法都是监督学习算法，它们都是学习有标签的数据，现在学习非监督学习算法，我们要让计算机学习无标签数据，我们拿到的数据是这样的：数据并没有分为×和O，而全是点，这就是我们的数据并没有标签，也就是说我们在非监督学习中，我们要将这些列无标签的训练数据输入到算法中，然后算法快速为我们找到这个数据的内在结构，比如上面图中的数据可以分成两个分开

幻风_huanfeng·2022-11-28 10:34

每天五分钟机器学习：聚类算法K-Means是如何最小化代价函数的？

本文重点任何机器学习算法都是通过最小化损失函数来达到求解最优解的目的，那么本节课程我们将学习聚类算法K-Means的优化目标k-means的代价函数k-均值中用大写K表示簇的总数，用小写k表示聚类中心的序号

幻风_huanfeng·2022-11-28 10:34

K-均值(K-Means)聚类算法——数据建模及MATLAB实现

K-均值(K-Means)将物理或者抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇内的对象彼此相似，与其他簇内的对象相异。

YuNlear·2022-11-28 10:33

机器学习：无监督聚类算法——K均值

文章目录算法过程算法原理规避局部最优解算法过程假设我们要从散点数据集中找到KKK个聚类，那么算法第一步就是随机出KKK个随机点作为每个聚类的聚点。

ShadyPi·2022-11-28 10:32

复现经典：《统计学习方法》第14章聚类方法

第14章聚类方法本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广备注：代码都可以在github中下载。我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，可以在这个专辑在线阅读。

湾区人工智能·2022-11-28 10:00

《统计学习方法》第十四章聚类方法

聚类方法1.聚类是针对给定的样本，依据它们属性的相似度或距离，将其归并到若干个“类”或“簇”的数据分析问题。一个类是样本的一个子集。直观上，相似的样本聚集在同类，不相似的样本分散在不同类。

小鹏AI·2022-11-28 10:29

每天五分钟机器学习：常用的聚类算法——k均值的运行原理和实现

本文重点K-均值是聚类算法之一，该算法接受一个没有标签的数据集，然后将数据聚类成不同的簇。

幻风_huanfeng·2022-11-28 10:59

图论中的聚类系数(Clustering coefficient)简单介绍

目录前言介绍局部聚类系数全局聚类系数前言在GraphSage论文的理论分析部分，涉及到一个概念叫做“Clusteringcoefficient”，直译过来就是聚类系数，解释为“节点的一跳邻域内封闭的三角形的比例

November丶Chopin·2022-11-28 09:11

第五章机器学习基础

监督学习和无监督学习比较普遍，常见的分类和回归等属于监督学习，聚类和降维等属于无监督学习。根据下图，生成式对抗属于半监督学习。5.1.1监督学习监督

HHzdh·2022-11-28 09:39

LeGO-LOAM代码阅读

文章目录整体流程ImageProjection.cpp程序流程转换点云消息类型找到每个扫描开始和结束的角度生成RangeImage标记地面点点云聚类点云发布其他函数空间分配函数allocateMemory

翡翠之幻·2022-11-28 03:50

机器学习预备02

出其东门225·2022-11-28 00:14

基于MATLAB和模糊聚类分析的图像分类

基于MATLAB和模糊聚类分析的图像分类在做数学建模校赛的时候，队伍选择了一道图像分类题，采用了模糊聚类分析的方法，这里记录下对这个方法的学习心得。

谁谓河广一苇杭之·2022-11-27 22:40

【图像分割】基于谱聚类算法实现图像分割matlab源码

一.前言本来想写关于聚类系列算法的介绍，但是聚类系列的其它几个算法原理比较简单，网上有大量的教程可以查阅。这里主要是介绍一下谱聚类算法，做一个学习笔记，同时也希望对想要了解该算法的朋友有一个帮助。

Matlab科研辅导帮·2022-11-27 22:09

【图像分割】基于麻雀算法优化Kmeans实现图像分割附Matlab代码

1内容介绍提出一种基于K-Means聚类的麻雀算法,该算法利用麻雀算法鲁棒性较强且不易陷入局部最优值的特点,动态的确定了聚类的数目和中心,解决了K-Means聚类初始点选择不稳定的缺陷,在此两种算法融合的基础上进行图像分割处理

matlab科研助手·2022-11-27 22:09

【图像处理】基于图像聚类的无监督图像排序问题（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述本文的目标是近似解决被视为一种基于内容的图像聚类的无监督图像排序问题。

荔枝科研社·2022-11-27 22:07

神经网络变换器参数辩识,神经网络转移函数

RBF神经网络进行数据运算时需要确认聚类中心点的位置及隐层至输出层的权重。通常，选用K-means聚类算法或最小正交二乘法对数据大量的进行训练得出聚类中心矩阵和权重矩阵。

普通网友·2022-11-27 21:05

机器学习:梯度下降_从零开始的机器学习：分类，回归，聚类和梯度下降

机器学习:梯度下降Aquickstart“fromscratch”on3basicmachinelearningmodels—Linearregression,Logisticregression,K-meansclustering,andGradientDescent,theoptimisationalgorithmactingasadrivingforcebehindthem.快速入门从3种基

weixin_26726011·2022-11-27 21:01

点云与深度图像的相互转换

文章目录1.深度图像转点云1.1效果图2.点云转深度图2.2效果图3.无法打开输入文件“vtkViewsInfovisopencv_calib3d.lib”1.深度图像转点云深度图转点云并进行欧式聚类分割等处理主要是将相机内参替换成自己的参数

树和猫·2022-11-27 20:12

机器学习算法07 - 聚类分析

聚类分析“物以类聚，人以群分”K-means在聚类中，数据对象之间的相似度时很关键的。

请叫我子鱼·2022-11-27 19:57

机器学习-聚类算法

的确，人类擅长将对象划分成组（聚类），并将特定的对象指派到这些组（分类）。例如，即使很小的孩子也能很快地将图片上的对象标记为建筑物、车辆、人、动物、植物等。

流光追不及·2022-11-27 19:26

机器学习之聚类分析

聚类的核心是相似度或距离，聚类分析中有多种计算距离和相似度的定义；闵可夫斯基距离：d=[Σ(xi-xj)^p]^(1/p)p为大于1的数python实现为：importnumpyasnpdt=np.random.rand

weixin_45701324·2022-11-27 19:56

聚类算法---引言

提示：这些是自己整理可以借鉴也可能存在错误欢迎指正聚类算法--引言聚类聚类定义聚类方法分为五类：数据挖掘对聚类的典型要求：距离和中心点距离公式中心点聚类参考文章聚类定义聚类(Clustering)算法的本质是对数据进行分类

小葵向前冲·2022-11-27 19:25

机器学习面试常考知识之聚类分析

聚类分析：聚类分析是在没有给定划分类别的情况，或者没有具体标签的情况下，进行划分类别，将样本集合中相似的样本分配到相同的类，不相似的样本分配到不同的类。聚类属于一种无监督学习。

DYF-AI·2022-11-27 19:25

机器学习-聚类-思维导图

点击进入：机器学习系列目录其后附有清晰的pdf版本下载链接哦。整理不易，如果您觉得有用的话，请点个赞吧

DevilXiao-CVer·2022-11-27 19:25

Python实现10种聚类算法

你所知道的聚类算法都有哪些？是否都实践应用过？最近看到一篇介绍聚类算法的文章（来自海豚数据科学实验室），总结了10种聚类算法及Python实现，分享给大家聚类或聚类分析是无监督学习问题。

快乐星球没有乐·2022-11-27 19:52

Mahout机器学习平台之聚类算法详细剖析（含实例分析）

第一部分：学习Mahout必须要知道的资料查找技能：学会查官方帮助文档：解压用于安装文件（mahout-distribution-0.6.tar.gz），找到如下位置，我将该文件解压到win7的G盘mahout文件夹下，路径如下所示：G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs学会查源代码的注释文档：方案一：用maven创建一个mahout的开发环境（我用的是win

小飞侠-2·2022-11-27 19:52

机器学习：聚类分析

1，聚类简介1.1，无监督学习监督学习使用标记数据对学习函数：。但是，如果我们没有标签呢？这类没有标签的学习方式被称为无监督学习。无监督学习：如果训练样本全部无标签，则是无监督学习。

燕双嘤·2022-11-27 19:22

机器学习实践：足球比赛聚类分析--11

机器学习实践：足球比赛聚类分析1、实验描述本实验利用K-Means聚类分析算法对足球比赛结果进行分析，该算法通过SprakMllib库来调用，我们将学习K-Means算法的K值选取，聚类原理等内容，理解聚类算法在实际业务中的应用场景实验时长

奔腾游子·2022-11-27 19:22

机器学习实战——聚类分析（代码可运行）

对鸢尾属植物数据分析结果如下：先对数据进行预处理，转换成dataframe。最开始使用Kmeans对四个属性进行分析，发现得出的准确率只有0.8933，这个准确率并不是很高，于是想出了先用主成分分析PCA看一下各个属性对不同类别的影响。发现四个属性中，选用两个属性PC1和PC2更加好一些。发现相比较来说，主成分分析好像对Kmean并没有什么好处。于是采用主成分分析+其他方法。以KNN为：发现PCA

无乎648·2022-11-27 19:51

数据挖掘十大算法之分类算法(分类介绍及评价指标)

每天都要加油呀！·2022-11-27 19:44

机器学习相关(很粗略地过了一遍以后慢慢补充)

机器学习机器学习的思路：机器学习的流程机器学习的算法KNNKNN与K_means的异同KNN流程KD树KNN的步骤线性回归逻辑回归决策树集成学习Kmeans聚类朴素贝叶斯SVMEMHMMXBOOSTLightGBM

犬儒小姐的顶碗人·2022-11-27 18:51

最好的机器学习和深度学习库

本质上，机器学习框架涵盖了用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的多种学习方法，并且可能包括或可能不包括神经网络方法。[理解机器学习的意义：人工智能，机器学习和深度学习：您需要知道的一切。

cxw9087·2022-11-27 18:01

k-means和k-medoids聚类算法matlab编程实现

k-means算法步骤:步骤1：随机选择k个初始簇中心(聚类中心)；步骤2：对剩余的每个样本，分别计算其到k个簇中心的距离,并将其划分入距离它最近的簇中心所在的簇中，从而形成k个簇;步骤3：重新计算每个簇的均值向量作为新的簇中心

橙子树下·2022-11-27 18:27

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