K-Means聚类第116页

[CS131] Lecture 19 Introduction to Deep Learning

如有错误请评论指正Lecture19IntroductiontoDeepLearningIntroduction目前为止，本课程已经包含了一系列经典的计算机视觉技术，包括边缘检测(edgedetection)、聚类

XiongLY0·2022-11-22 18:10

【多元统计分析】聚类分析——spss上机实验

聚类分析#例题来自于中国人民大学《多元统计分析》第五版何晓群著例题3.5数据获取扫码关注微信公众号回复：例3.5#如果你觉得很有用，可以点点关注哦~你的关注是美滋滋继续努力的动力！

美滋滋一定会是研究生·2022-11-22 17:26

机器学习期末考试概念总结

：留出法、交叉验证法、自助法；偏差与方差k近邻学习支持向量机SVM朴素贝叶斯决策树逻辑回归集成学习与利用AdaBoost元算法提高分类性能Bagging与随机森林分类器结合的策略多样性-误差-分歧分解聚类神经网络感知机与多层网络误差逆传播算法

机器学习我来学·2022-11-22 13:08

必读：数据科学家最常用的几个Python库

其中一些算法涉及回归、决策树、集合建模和非监督学习算法，如聚类。项目地址：

robot_learner·2022-11-22 13:12

2022数维杯国际数学建模C题代码+思路+报告

数维杯国际数学建模C题目录2022数维杯国际数学建模C题数据说明Task1数据分析Task2筛选出脑结构特征和行为结构特征两表合并随机森林分类随机森林参数输出Task3读入数据并将ecog列删除两表合并并编码聚类成

系甘·2022-11-22 13:06

机器学习sklearn----KMeans评估指标

实际的应用中是按照我们的需求来评估模型聚类效果的。

iostreamzl·2022-11-22 12:16

【论文阅读】2018-基于深度学习的网络流量分类及异常检测方法研究_王伟

基于深度学习的网络流量分类及异常检测方法研究_王伟网络流量异常：性能原因：网络结构设计不合理，如拥塞控制不当，设备故障安全原因：网络攻击，如DDos，蠕虫病毒异常检测方法：基于网络流量分类（重要）基于统计基于聚类基于信息论一般的网络流量分类方法

岁月漫长_·2022-11-22 12:40

Sklearn

SklearnSklearn就是一个处理特殊任务的包，就是处理机器学习(有监督学习和无监督学习)的包，更精确的说，它里面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

AlanshaoTT·2022-11-22 12:37

机器学习---sklearn

NumPy,SciPy,Pandas和Matplotlib之上，其主要集成了数据预处理、数据特征选择，sklearn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

愿做春风·2022-11-22 12:03

juctoria-·2022-11-22 12:58

Deep Cluster：Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features

DeepCluster，一种联合学习神经网络参数和结果特征的聚类分配的聚类方法。DeepCluster使用标准聚类算法kmeans对特征进行迭代分组，并使用后续分配作为监督来更新网络的权重。

YoooooL_·2022-11-22 11:34

SwAV：Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignments

SwAV在对数据进行聚类的同时强制为同一图像的不同增强（或“视图”）生成的聚类分配之间保持一致性，而不是像对比学习中那样直接比较特征。使用“交换”预测机制，从另一个视图的表示中预测一个视图的代码。

YoooooL_·2022-11-22 11:34

HCSC: Hierarchical Contrastive Selective Coding

原型对比学习：图像表征与聚类中心之间的交互，可以简单总结为在表征空间中最大化图像特征与其所属的聚类中心的相似度。

YoooooL_·2022-11-22 11:01

寻找更好的分类模型loss

正如CC-LOSSpaper中所述，该loss更关注各类是否separated，而非不同类之间距离远/相同类聚类更近这样的模式识别分类基本要求。这样可能导致过拟合或者泛化能力弱等缺点

L1_Zhang·2022-11-22 11:00

Cluster-GCN：子图划分，特别适合大规模的同质图数据

→训练挑战1.2.2.GCN：Full-batchgradientdescent1.2.3.GraphSAGE：Mini-batchSGD1.2.4.VR-GCN1.3.Cluster-GCN：基于图聚类结构且适合于基于

褚骏逸·2022-11-22 11:26

超大图cluster gcn

Cluster-GCN方法简单概括为了解决普通训练方法无法训练超大图的问题，Cluster-GCN论文提出：利用图节点聚类算法将一个图的节点划分为[公式]个簇，每一次选择几个簇的节点和这些节点对应的边构成一个子图

qq_26387487·2022-11-22 11:51

Retinal blood vessel localization approach based on bee colony swarm optimization, fuzzy c-means and

方法在这项研究中，提出了一种利用模糊c均值聚类和水平集的

HanWang~·2022-11-22 11:20

【蚁群FCM】基于蚁群算法的模糊聚类matlab仿真

1.软件版本MATLAB2013b2.本算法理论知识用FMC算法实现基于目标函数的模糊聚类又称交替的迭代优化法。迭代优化本质上属于局部搜索的爬山法，很容易陷入局部极值点，因此对初始化很敏感。

fpga和matlab·2022-11-22 11:20

A survey on feature selection approaches for clustering-聚类特征选择方法综述

M.Asurveyonfeatureselectionapproachesforclustering.ArtifIntellRev53,4519–4545(2020).https://doi.org/10.1007/s10462-019-09800-w聚类特征选择方法综述摘要近年来数据的大规模增长给数据挖掘和机器学习任务带来了挑战

aab11235·2022-11-22 11:49

m基于ACO蚁群优化的FCM模糊聚类算法matlab仿真

目录1.算法概述2.仿真效果预览3.核心MATLAB程序4.完整MATLAB程序1.算法概述蚁群算法是通过对自然界中真实蚂蚁的集体行为的观察,模拟而得到一种仿生优化算法,它具有很好的并行性,分布性.根据蚂蚁群体不同的集体行为特征,蚁群算法可分为受蚂蚁觅食行为启发的模型和受孵化分类启发的模型,受劳动分工和协作运输启发的模型.本文重点研究了前两种蚁群算法模型.受蚂蚁觅食行为启发的模型又称为蚁群优化算法

我爱C编程·2022-11-22 11:47

ML机器学习算法笔记

5.2.3主成分分析5.3线性回归(回归模型)5.4逻辑回归（分类模型）5.5神经网络5.5.3Python神经网络分类应用5.5.4Python神经网络回归应用5.6支持向量机核函数选择：5.7K-均值聚类

l_aiya·2022-11-22 10:51

K-Means聚类算法--步骤+代码

0.介绍聚类和分类算法的最大区别在于，分类的目标类别为已知（监督学习），而聚类的目标类别是未知的（非监督）。

妖YOY·2022-11-22 10:17

python_sklearn机器学习算法系列之K-Means(硬聚类算法)

本文主要目的是通过一段及其简单的小程序来快速学习python中sklearn的K-Means这一函数的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建K-Means，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了

weixin_42001089·2022-11-22 10:45

聚类之K-means分析以及优缺点

K-meansK-Means是最为经典的无监督聚类（UnsupervisedClustering）算法，其主要目的是将n个样本点划分为k个簇，使得相似的样本尽量被分到同一个聚簇。

Geeker4·2022-11-22 10:45

kmeans中的k的含义_K-means聚类算法中K值如何选择？

笔者整理的一些解答如下：1.数据的先验知识，或者数据进行简单分析能得到2.基于变化的算法：即定义一个函数，随着K的改变，认为在正确的K时会产生极值。如GapStatisticJumpStatistic。可以这么理解，给定一个合理的类簇指标，比如平均半径或直径，只要我们假设的类簇的数目等于或者高于真实的类簇的数目时，该指标上升会很缓慢，而一旦试图得到少于真实数目的类簇时，该指标会急剧上升3.基于结构

高太爷·2022-11-22 10:14

机器学习（1）：K-MEANS聚类算法

一、聚类简介1.无监督问题：我们手里没有标签了2.聚类：相似的东西分到一组3.难点：如何评估，如何调参二、基本概念：1.K：要得到簇的个数，需要指定K2.质心：均值，即向量各维取平均3.距离的度量：常用欧几里得距离和余弦相似度

RayBreslin·2022-11-22 10:43

【机器学习】聚类之K-means和DBSCAN

聚类分析是一种无监督学习法，它将数据点分离成若干个特定的群或组，使得在某种意义上同一组中的数据点具有相似的性质，不同组中的数据点具有不同的性质。聚类分析包括基于不同距离度量的多种不同方法。例如。

学金融的程序员懒羊羊·2022-11-22 10:13

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（1）-Kmeans聚类算法

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（1）-Kmeans聚类算法1.K-means聚类算法2.Matlab仿真3.仿真结果4.小结1.K-means聚类算法K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单

mozun2020·2022-11-22 10:42

【机器学习】k-means聚类中K该如何选择

最近做了一个数据挖掘的项目，挖掘过程中用到了K-means聚类方法，但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数，所以，我们希望能从数据自身出发去确定真实的聚类数，也就是对数据而言的最佳聚类数

UESTC_20172222·2022-11-22 10:40

【数据分析】基于 kmeans实现数据聚类分组含Matlab源码

1简介从理论,设计程序和代码实现等方面,说明如何通过数据挖掘中K-均值聚类算法,利用Matlab的灵活编程功能进行探索性和优化性综合实验.以实验教学实践说明,为将创新思维和动手能力培养贯穿于实验教学的始终

matlab科研助手·2022-11-22 10:09

机器学习初探：（十）K均值聚类（K-means）以及KNN算法

K均值聚类（K-means）图片出处本篇将介绍无监督学习家族中的一种经典聚类算法——K均值聚类（K-means）。

黑洞拿铁·2022-11-22 10:08

MATLAB代码：基于K-means算法的光伏曲线聚类研究

MATLAB代码：基于K-means算法的光伏曲线聚类研究关键词：k-means光伏聚类聚类参考文档：《基于改进K-means聚类的风光发电场景划分》仅部分参考，非完全复现仿真平台：MATLAB平台主要内容

「已注销」·2022-11-22 10:08

【老生谈算法】matlab实现K均值聚类算法——K均值聚类算法

基于Matlab环境下的K均值聚类算法1、原文下载：本算法原文如下，有需要的朋友可以点击进行下载序号原文（点击下载）本项目原文【老生谈算法】基于Matlab环境下的K均值聚类算法.doc2、算法详解：摘要

阿里matlab建模师·2022-11-22 10:08

机器学习算法--python实现常用的聚类算法—k-均值算法（基于原型聚类）+SSE+轮廓图

基于原型的聚类方法意味着每个集群代表一个原型，可以是有类似连续性特征点的重心，或者是在分类特征最具代表性或最频繁出现的中心。

糯米君_·2022-11-22 10:05

【Kmeans】基于Kmeans的聚类算法的MATLAB仿真

0.完整源码获得方式方式1：微信或者QQ联系博主方式2：订阅MATLAB/FPGA教程，免费获得教程案例以及任意2份完整源码1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识K-Means算法的思想很简单

fpga和matlab·2022-11-22 10:34

Python实现K-Means聚类（案例：用户分类）

目录K-Means聚类算法介绍K-Means聚类算法基础原理K-Means聚类算法实现流程开始做一个简单的聚类数据导入数据探索开始聚类查看输出结果聚类质心K-Means聚类算法的评估指标真实标签已知真实标签未知实用案例

小韵~·2022-11-22 10:31

机器学习之K-Means聚类（python手写实现+使用Silhouette Coefficient来选取最优k值）

文章目录K-MeansSilhouetteCoefficient（轮廓系数）代码实现参考K-MeansK-Means聚类又叫K均值聚类，是一种线性时间复杂度的聚类方法，也是比较成熟的一种聚类算法。

Icy Hunter·2022-11-22 10:59

基于MATLAB的Kmeans聚类算法的仿真与分析

目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础K-means聚类算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数，采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则

fpga和matlab·2022-11-22 10:58

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2

在数据挖掘的应用中，与无监督学习的聚类相对应和区别。广泛应用于机器学习，计算机视觉和数据挖掘当中。（本文原创，转载必须注明出处.）目录1机器学习：一

weixin_30301183·2022-11-22 10:25

人工智能基础（十）K近邻算法

来判断你属于哪个类别2.如何计算你到你的"邻居"的距离一般时候,都是使用欧氏距离1.2k近邻算法api初步使用1.sklearn优势:1.文档多,且规范2.包含的算法多3.实现起来容易2.sklearn中包含内容分类、聚类

San.ferry.▣·2022-11-22 09:16

经典机器学习备忘录

1.1.5特征变换1.2特征选择1.2.1过滤法(filter)1.2.2包装法(wrapper)1.2.3集成法(embedded)1.3特征降维二、模型评估2.1分类模型评估2.2回归模型评估2.3聚类算法评估

東方海竹·2022-11-22 08:48

OccuSeg: Occupancy-aware 3D Instance Segmentation

自适应聚类方案同时考虑占用信息和嵌入距离，进一步应用于3D实例分割。Abstract如今，3D实例分割在机器人技术和增强现实中具有多种应用，需求量很大。

fish小余儿·2022-11-22 08:55

孪生网络（Siamese Network）实现手写数字聚类

SiameseNetwork通常用于小样本的学习，是metalearning的方法。SiameseNetwork，其使用CNN网络作为特征提取器，不同类别的样本，共用一个CNN网络，在CNN网络之后添加了全连接层，可以用于判别输入的样本是否是同一类别。也就是二分类问题。这里实现的孪生网络输入是从相同类别或不同类别样本中随机采样一对数据，如果是相同类别，则标签为1，如果是不同类别，则标签为0。注意相

'韫玉'·2022-11-22 08:10

一维数据聚类

20220924-在以往的学习中，通常聚类行为都是应用于高维数据，或者利用2维数据，最为实验性验证过程。

V丶Chao·2022-11-22 07:22

密度峰值聚类算法(DPC)

DPC算法1.1DPC算法的两个假设1.2DPC算法的两个重要概念1.3DPC算法的执行步骤1.4DPC算法的优缺点二、改进的DPC算法及其论文2.1局部密度和相对距离的定义2.2截断距离的调整2.3聚类中心的获取方法

Zhi Zhao·2022-11-22 06:23

通过聚类中心进行0-9数字语音识别（matlab）——基于K-means聚类

项目已免费开源：https://gitee.com/zhengzsj/automatic-speech-recognition–ars/tree/master1、技术路线2、实现过程层次聚类和K-means

zz神君·2022-11-22 06:22

kmeans设置中心_KMeans聚类分析

本文对K-Means聚类分析进行了详细的讲解，包括对理论的简略说明和详细的SPSS操作过程，以及部分参考文献供大家参考学习。

weixin_39844515·2022-11-22 06:52

聚类算法之K均值聚类

K-Means聚类方法1.介绍k均值聚类是基于样本集合划分的聚类算法。由于每个样本在划分的过程中只能属于一个类别，所以k-Means算法属于硬聚类。

沐风大大·2022-11-22 06:22

一个确定初始聚类中心的更好方法

初始聚类中心的选择对k-means算法的效果有非常显著的影响，不合适的初始聚类中心可能导致：1，算法收敛速度降低2，更大的可能使聚类结果收敛到一个较差的局部最小值3，某些簇最后是个空集（样本量较小时这种情况经常出现

tyh70537·2022-11-22 06:20

手把手教你做K均值聚类分析

1.案例数据探索案例采用著名的鸢尾花iris数据集，按鸢尾花的三个类别（刚毛，变色，佛吉尼亚），每一类50株，共测得150株鸢尾花的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性数据。1.1浏览数据与变量数据上传SPSSAU后，在“我的数据”中查看浏览一下原始数据，前10行数据如下：图1“我的数据”查看浏览数据集花瓣、花萼长宽为连续型变量，已知的鸢尾花分类数据是类别型变量。1.2箱线图观察数据分布

spssau·2022-11-22 06:45

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