K-Means聚类

K-Means的图像分割实例

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearnfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportaccuracy_
煮Bia了的猪儿虫·2022-11-23 11:04

《机器学习》赵卫东学习笔记 第4章 聚类分析（课后习题及答案）

1.聚类分析的目的是什么?
一页孤沙·2022-11-23 11:52

国科大prml10-无监督学习

文章目录1.监督学习与无监督学习2.聚类分析2.1簇的其他区别2.2类型2.2.1基于中心的簇2.2.2基于连续性的簇2.2.3基于密度的簇2.2.4基于概念的簇2.3应用2.4三要素3.距离函数3.1
叶落叶子·2022-11-23 11:51

十分钟了解K-means聚类

聚类算法分类1.基于划分给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K
wxysunshy·2022-11-23 11:50

一些简单的聚类算法

k-means算法流程如下：随机选取k个中心点：c1，c2,……ckc_1，c_2,……c_kc1，c2,……ck；对每一个样本，计算与每个中心点之间的距离，取最小的作为它的归类；重新计算每个类的中心点如果每个中心点变化很小
JJmaker·2022-11-23 11:49

《机器学习》慕课版课后习题-第4章

中国工信出版集团、人民邮电出版社出版的赵卫东、董亮编著的《机器学习》慕课版第4章聚类分析1.聚类分析的目的是什么？
醉一心·2022-11-23 11:19

数据挖掘（七）聚类

数据挖掘（七）聚类聚类分析：基本概念什么是聚类分析衡量聚集的质量聚类分析的注意事项要求与挑战聚类方法基于划分的聚类方法K-Means聚类算法评价K-Means算法由K-Means衍变的方法关于K-Means
kxwang_·2022-11-23 11:47

聚类算法手册--原理+评估方法

聚类算法在无监督学习(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的。无监督学习的目标：通过对无标记训练样本的学习来揭露数据的内在性质以及规律。
幸运六叶草·2022-11-23 11:45

基于划分的方法、K-均值算法、K-medoids、K-prototype（机器学习）

目录基于划分的方法K-均值算法k-均值算法聚类步骤如下：K-均值算法优缺点K-medoids算法K-prototype算法基于划分的方法1、基于划分的方法是简单、常用的一种聚类方法；2、通过将对象划分为互斥的簇进行聚类
唯见江心秋月白、·2022-11-23 11:44

《自然语言处理入门》笔记

容错性1.1.5易变性1.1.6简略性1.2自然语言处理的层次1.2.1语音、图像和文本（第一层）1.2.2中文分词、词性标注和命名实体识别（第二层）1.2.3信息抽取（第三层）1.2.4文本分类和文本聚类
宁静_致远_·2022-11-23 10:44

机器学习--C++实现 K-Means聚类demo

大一时了解到K-Means算法，刚好在学习C++，想着动手写一个这算法，以达到更好地学习效果，因为只支持三维数据，因此仅供学习。
简白-：·2022-11-23 08:32

网络表示学习简单总结（一）

2.网络表示学习算法的研究2.1基于网络结构的网络表示学习2.1.2利用矩阵特征向量计算：早期的算法研究就是谱聚类算法通过计算关系矩阵的前k
大笨熊。。。·2022-11-23 08:01

机器学习-白板推导入门-概率图模型

欢迎各位批评指正~模型关系机器学习到深度学习贝叶斯派-概率图模型分类问题聚类问题非线性问题采样问题-MCMC蒙特卡洛推断问题机器学习到深度学习ML-to
oliveQ·2022-11-23 07:45

【NLP自然语言处理】LSI/LSA原理介绍

聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类。比如通过数据样本之间的欧式距离，曼哈顿距离的大小聚类等。而主题模型，顾名思义，就是对文字中隐含主题的一种建模方法。
CODE_WangZIli·2022-11-23 07:03

fcbf特征选择步骤_一文读懂 聚类特征选择

《FeatureSelectionforClustering:AReview》0.1introduction介绍高通量技术导致数据维度以及样本数量呈指数增长，使得对数据集进行手动处理显得不太实际。但是由于收集数据的技术不完善或者数据本身来源的性质，导致数据噪声。因此如何从庞大而嘈杂的数据集中提取有用的知识是一项艰巨的任务。降维是一种可以消除噪声和冗余属性(特征)的技术。降维技术可以分为特征提取(f
烟雨千年·2022-11-23 06:26

Numpy在图像处理中的简单应用

NumPy中的数组对象几乎贯穿用于本书的所有例子中1数组对象可以帮助你实现数组中重要的操作，比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化，这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础
LFX今天发财了吗·2022-11-23 06:22

使用sklearn PCA主成分分析对图像特征进行降维

本文是利用PythonK-means实现简单图像聚类的后续分析。上文我们提到过，利用ResNet可以进行图像特征的抽取，进而帮助我们去进行聚类。
xiongxyowo·2022-11-23 06:20

07机器学习

无监督学习将无标签数据输入到算法中，让算法找到隐含在数据中的结构1.K均值算法该算法为迭代算法，做两件事，进行簇分类和移动聚类中心簇分类，遍历原始数据，确定每个数据分配给聚类中心之前之后然后移动聚类中心
weixin_57950256·2022-11-23 03:17

Spark入门实战系列--8.Spark MLlib（下）--SparkMLlib实战

【注】该系列文章以及使用到安装包/测试数据可以在《倾情大奉送–Spark入门实战系列》获取1、MLlib实例1.1聚类实例1.1.1算法说明聚类（Clusteranalysis）有时也被翻译为簇类，其核心任务是
yirenboy·2022-11-23 03:17

Spark MLlib（下）--机器学习库SparkMLlib实战

1、MLlib实例1.1聚类实例1.1.1算法说明聚类（Clusteranalysis）有时也被翻译为簇类，其核心任务是：将一组目标object划分为若干个簇，每个簇之间的object尽可能相似，簇与簇之间的
青堂主·2022-11-23 03:11

yolo-fastestv2 训练部署流程

/qiuqiu/Desktop/dataset/train/000001.jpglabel.txt格式:110.3441926345610.6110.4164305949010.2622.anchor聚类结果保存在
索隆啊·2022-11-23 01:41

聚类算法研究

聚类算法研究@(聚类)[定义|常用算法|算法比较]聚类算法研究1.聚类的基本概念1.1定义1.2聚类和分类的区别1.3聚类过程1.4衡量聚类算法优劣的指标2.聚类方法的分类2.1层次化聚类方法2.2划分式聚类算法
xz1308579340·2022-11-23 01:36

大规模数据的聚类算法研究01

大规模数据的聚类算法研究011数据集大小说明2传统数据聚类3大规模数据聚类4小结参考文献1数据集大小说明bit：位byte：字节1byte=8bitint类型为4byte，共32位bit，unsignedint
iQoMo·2022-11-23 01:30

DataMining-系统聚类

（2017-05-01银河统计）系统聚类  系统聚类，即层次聚类法。先计算样本之间的距离，每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。
weixin_30622107·2022-11-23 01:48

聚类分析matlab检验,「matlab聚类分析」聚类分析的Matlab 程序—系统聚类（附有案例分析） - 金橙教程网...

matlab聚类分析聚类分析的Matlab程序—系统聚类(1)计算数据集每对元素之间的距离,对应函数为pdistw.调用格式：Y=pdist(X),Y=pdist(X,’metric’),Y=pdist
TGO鲲鹏会·2022-11-23 01:18

【ML】使用未标记数据 - 聚类分析

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，可以关注订阅哟在前面的
Sonhhxg_柒·2022-11-23 01:17

Python爬取天气数据，并且进行天气预报（已实现）

获得城市的昨天与今天的气温城市多音字问题爬取城市的历史数据（用到正则匹配）并进行数据清洗天气数据分析绘图用机器学习进行气温预测将两部分数据合并成为一个xlsx文件划分训练集与测试集数据处理方法：获取全年每天的平均最高温度用不同的预测方法进行预测还可以利用聚类分析分析你爬取的城市数据
辣子不辣，英语不难·2022-11-23 01:46

机器学习笔记（十二）谱聚类原理和实践

本文我们继续介绍聚类家族中的另一个成员——谱聚类（Spectralclustering）。谱聚类最早来源于图论，后来由于性能优异，被广泛应用于聚类中。
大白兔黑又黑·2022-11-23 01:44

Python学习4-谱聚类

一，谱聚类原理谱聚类算法原理可以参考如下链接。这个视频推导出了拉普拉斯矩阵，但没有更新后续优化问题。
学生麦沫·2022-11-23 01:44

最全的R语言聚类树形图画法

rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/1876_df0bf890dd54461f98719b461d987c3d.html考虑到原地址可能失效，这里做简单的翻译和备份，有关聚类的
banlucainiao·2022-11-23 01:13

sklearn学习谱聚类

原文链接1.sklearn谱聚类概述\qquad在sklearn的类库中，sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类，没有实现基于RatioCut的切图聚类
搏击俱乐部_·2022-11-23 01:13

Mothur3进阶_Mothur扩增子基因序列处理_数据比对、聚类及其处理评估

本节主要讲解使用Mothur软件对扩增子基因序列进行数据库比对，过滤，聚类，去除嵌合体及其处理评估。01数据与数据库的比对使用pcr.seqs命令针对感兴趣的区域定制一个数据库，将序列与参考序列比对。
环微分析·2022-11-23 01:41

Plant Seedlings Classification(机器学习实现)预备知识&函数

部分图像锐化其他处理一套比较系统的图像处理博客二、PCV库安装（没用上）三、Sift提取关键点（一）Sift找到并绘制关键点，生成sift向量：（二）Sift算法纯理论详解：四、BOW(bagofwords)+K-means
friedrichor·2022-11-23 01:11

对自定义数据进行谱系聚类分析

文章目录数据准备聚类结果展示数据准备首先都是生成一些数据用来进行聚类，老师给出的这个程序是生成1000个6维的数据集，可以分为5类。
Love _YourSelf·2022-11-23 01:09

Python Sklearn库源码学习--kmeans

前言：分析体检数据希望不拘泥于Sklearn库中已有的聚类算法，想着改一下Kmeans算法。本着学习的目的，现在开始查看sklearn的源代码。希望能够写成一个通用的包。
是我，Zack·2022-11-23 00:04

Image Segmentation论文学习翻译-SLIC Superpixels Compared to State-of-the-Art Superpixel Methods

然后引入一种新的超像素算法——简单线性迭代聚类（SLIC），该算法采用k-均值聚类方法来有效地生成超像素。尽管SLIC方法简单，但是它比以往的方法更符合边界条件，同时具有更快的存
暮雨橙海·2022-11-23 00:53

超像素(superpixel)——SLIC和深度学习法

定义可以理解成在图像上做的聚类问题。超像素的做法是将感知上相似的像素组在一起，称为一个超像素，以此来提供图像数据的紧凑表示。然后在后续的处理，处理单位就变成了超像素，而不是我们常用的像素。
追影子的蛇·2022-11-23 00:17

5.数据挖掘建模

根据挖掘目标与数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和离群点检测等模型。1分类与预测分类与预测是预测问题的两种主要类型。
gnaHuhSiL·2022-11-22 23:10

python图像分割_基于K均值聚类算法的Python图像分割

1个K均值算法实际上，K-means算法是一种非常简单的算法，与算法思想或特定实现无关.通过以一定方式测量样本之间的相似度，并迭代更新聚类中心，它属于无监督分类.当聚类中心不再移动或移动差异小于阈值时，
weixin_39964391·2022-11-22 23:35

大数据在线实习项目能收获什么呢？

每个项目核心会根据项目自身情况而定，包括统计分析、数据可视化、聚类分析、营销策略等。在线实习项目主要包括：1学生校园消费行为分析在线实习项目2百货
泰迪智能科技·2022-11-22 23:34

python 图像分割实例_使用Python进行图像处理—图像分割的无监督学习

但是我们实际上可以使用无监督的聚类算法为我们完成此任务。在本文中，我们将讨论如何做到这一点。让我们开始吧！
BSTshen·2022-11-22 23:56

学习LDA主题模型总结

LDA主题模型主题模型概念LDA模型词袋模型二项分布多项分布共轭先验分布学习链接主题模型概念主题模型（topicmodel）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构进行聚类的统计模型。
LuoYaNiiii·2022-11-22 23:27

【MEIF:ℓ1-ℓ0混合分解】

MultimodalMedicalImageFusionUsingHybridLayerDecompositionWithCNN-BasedFeatureMappingandStructuralClustering（基于CNN的特征映射和结构聚类的混合层分解的多模态医学图像融合
小郭同学要努力·2022-11-22 22:46

【白话机器学习】算法理论+实战之PCA降维

写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类
文文学霸·2022-11-22 21:56

k-means与k-NN的区别对比

k-means和k-NN是经常容易被混淆的两个算法，即使是做了多年机器学习的老江湖，也可能嘴瓢或者忘记两个算法的区分。
笑傲算法江湖·2022-11-22 20:44

多重共线性详解

被解释变量与因变量1、多重共线性的现象2、出现的原因3、判别标准4、检验方法5、多重共线性有什么影响6、多重共线性处理方法7、其他说明8、多重共线性识别-python代码8.1、vif检验8.2相关系数8.3聚类
佐佑思维·2022-11-22 20:11

数据挖掘实战—航空公司客户价值分析

2.2.1客户基本信息分布分析2.2.2客户乘机信息分析2.2.3客户积分信息分布分析2.3相关性分析二、数据预处理1.数据清洗1.1异常值处理1.2缺失值处理2.属性归约3.数值变换三、模型构建1.客户聚类分群
哎呦-_-不错·2022-11-22 19:26

李沐《机器学习》——1.4数据标注

聚类的假设。
菜园狸花喵·2022-11-22 19:55

Python数据挖掘-RFM模型K-means聚类分析-航空公司客户价值分析

使用教材：《Python数据分析与挖掘实战》模型：RFM模型算法：K-means聚类；其他方法还用到了层次聚类数据：需要数据的可以评论里call。
平凡的小何同学·2022-11-22 19:24

数据挖掘——航空公司客户价值分析（分析+建模）

是介绍航空公司客户价值的分析，书中给出了关于62988个客户的基本信息和在观测窗口内的消费积分等相关信息，其中包含了会员卡号、入会时间、性别、年龄、会员卡级别、在观测窗口内的飞行公里数、飞行时间等44个特征属性，并用到的聚类方法是
时光入海流Zz·2022-11-22 19:18
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