K-Means聚类第126页

机器学习中无监督学习是什么？人工智能机器学习

无监督学习常用在聚类分析上面。比如客户分群

程序媛珂珂·2022-11-10 10:55

机器学习中半监督学习是什么？人工智能机器学习

半监督学习是监督学习和无监督学习相互结合的一种学习方法，通过半监督学习的方法可以实现分类、回归、聚类的结合使用。半监督分类：是在无类标签的样例的帮助下训练有类标签的样

程序媛珂珂·2022-11-10 10:55

数据挖掘-K-means聚类算法的实现及其应用

➕：luyao1931【实验目的】1、掌握K-means聚类算法的原理，理解算法的步骤。2、加深对K-means聚类算法的理解，掌握改进的K-means算法。

Young_and_Cold·2022-11-09 21:34

数据挖掘学习笔记之K-means算法

目录K-means(K-均值算法)算法背景什么是k-means算法?K-means算法的核心目标?

阳光里哭泣的狗·2022-11-09 21:31

数据挖掘之K-means聚类算法

实验七、数据挖掘之K-means聚类算法一、实验目的1.理解K-means聚类算法的基本原理2.学会用python实现K-means算法二、实验工具1.Anaconda2.sklearn3.matplotlib

768867_lv·2022-11-09 21:31

数据挖掘（五） k-means

1.聚类的概念对于有标签的数据，我们进行有监督学习，常见的分类任务就是监督学习；而对于无标签的数据，我们希望发现无标签的数据中的潜在信息，这就是无监督学习。

我叫辰辰啦·2022-11-09 21:27

智能驾驶之基于点云分割和聚类的障碍物检测

一种是基于相机图像和点云鸟瞰图的纯图像障碍物检测,比如YOLO三维;2.一种是将相机和雷达进行联合标定,使用相机图像,利用基于深度学习的物体检测网络识别图像中物体，将相机得到的检测目标投射到3维的点云空间，融合图像检测和点云聚类实现目标检测和分类

okgwf·2022-11-09 20:16

【自动驾驶】使用同心区域模型改进地面点云快速分割算法

文章目录1、linefit_ground_segmentation2、使用Patchwork改进第1部分3、激光深度聚类算法depth_clustering运行环境：Ubuntu18.04,ROS环境运行

小哈里·2022-11-09 20:45

机器学习-聚类算法-02

文章目录聚类算法实践1.Kmeans2.决策边界3.算法流程4.不稳定的结果5.评估方法6.找到最佳簇数7.轮廓系数8.Kmeans存在的问题9.图像分割实例10.半监督学习11.DBSCAN算法聚类算法实践

繁星①·2022-11-09 18:26

目标检测-Yolo框架

文章目录基本概念目标检测目标检测算法分类目标检测原理数据表示效果评估非极大值抑制（NMS）YolovYolov1基本思想网络结构优点与缺点YOLOV2与YOLOV1区别YOLOV2-BatchNormalizationYOLOV2更大的分辨率YOLOV2网络结构YOLOV2聚类提取先验框

Dragon Prince·2022-11-09 17:08

R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30131最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。相关分析（correlationanalysis）是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究

·2022-11-09 14:17

机器学习的基础

3.1.定义3.2.sklearn数据类型3.3.sklearn总览3.3.1.数据预处理3.3.2.数据集3.3.3.特征选择3.3.4.特征降维3.3.5.模型构建(1)分类模型(2)回归模型(3)聚类模型

繁星①·2022-11-09 13:31

OpenCV简单图像分割

这里主要基于OpenCV和Scikit-learn实现四种图像分割：基于K-means基于ContourDetection基于Thresholding基于ColorMaskingHSV颜色空间，就不演示了

默凉·2022-11-09 12:22

从拉普拉斯矩阵说到谱聚类

本文链接：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/40738211从拉普拉斯矩阵说到谱聚类0引言11月1日上午，机器学习班第7次课，邹讲聚类（PPT

visionshop·2022-11-09 10:35

【代码学习】聚类方法及实现记录

最近工作中需要分别对视觉特征（68w+）和文本特征（9000+）进行聚类，由于两者数量差距大，所以尝试了许多种聚类的方式，这里简单总结下：视觉特征（1）lloyd聚类代码为lloyd_motion_cluster.py

反科研pua所所长·2022-11-09 10:24

K-Means简记

K-Means聚类算法。基础含义K-Means是一种聚类算法，它可以把n个对象根据相互之间的相似度，自动划分到K个聚类。但并不是任意的划分，我们有明确的目标。

iterate7·2022-11-08 18:24

机器学习基础——特征提取（笔记一）

有些数据集可以没有目标值机器学习算法分类：目标值：类别——分类问题算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据——回归问题算法：线性回归，岭回归目标值：无——无监督学习算法：K-means

dongcidacigogogo·2022-11-08 17:45

【周志华机器学习】九、聚类

文章目录参考资料1.基本概念1.1距离度量1.2性能度量1.2.1外部指标1.2.2内部指标2.原型聚类2.1K-Means1.k值的选择2.K-Means优缺点及改进2.2学习向量量化（LVQ）2.3

CHH3213·2022-11-08 13:18

【机器学习sklearn】K-means聚类算法

k-means：k均值聚类算法一、聚类任务性能度量距离度量（distancemeasure）原型聚类（基于原型的聚类prototype-basedclustering）密度聚类（基于密度的聚类density-basedclustering

Moonuiu·2022-11-08 13:18

numpy实现周志华机器学习 9.5 密度聚类（DBSCAN算法）

本文主要参考周志华《机器学习》的9.6章节，对密度聚类做简单介绍，并使用numpy对具有代表性的DBSCAN密度聚类算法进行实现。1、何为密度聚类？

书剑与酒·2022-11-08 13:48

读sklearn源码学机器学习——kmeans聚类算法

题记：凌晨3点半的不眠，是这个时代太聒噪，还是内心的不安kmeans知识体系从代码中梳理知识体系sklearn中kmeans源码源码结构kmeans算法属于cluster包的k_means.py文件。使用的过程中通过fromsklearn.clusterimportKmeans导入在使用常规（不含大批量数据的情况下）kmeans算法的实现过程如上图所示，Kmeans主类，包含若干的内部函数（紫色所

摩天崖FuJunWANG·2022-11-08 13:17

机器学习周志华笔记--聚类

聚类：无监督学习。性能度量：簇内相似度高且簇间相似度低。

儒雅的晴天·2022-11-08 13:16

python 机器学习——聚类性能评估

聚类性能评估一、综述二、Randindex(兰德指数)(RI)、AdjustedRandindex(调整兰德指数)(ARI)三、SilhouetteCoefficient(轮廓系数)(s(i))四、建模实例参考文献

曹文杰1519030112·2022-11-08 13:43

机器学习（一）——聚类

文章目录1.聚类任务2.性能度量2.1外部指标2.2内部指标3.距离计算3.1有序属性3.2无序属性3.3混合属性4.原型聚类4.1k-means4.2学习向量量化（LVQ）4.3密度聚类（DBSCAN

冠long馨·2022-11-08 13:41

机器学习——聚类算法总结(一)

机器学习——聚类算法总结(一)1聚类算法介绍1.1、基本形式描述聚类算法是无监督学习的一个重要的应用方向，聚类算法将样本集中的样本划分成若干个不想交的子集，每个子集称为一个“簇”，通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的类别

隔壁的NLP小哥·2022-11-08 13:40

周志华机器学习——聚类算法。

聚类算法聚类算法是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身的潜在结构与j规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。

big_matster·2022-11-08 13:08

EEG微状态：注意力缺陷多动症ADHD新的功能生物标记物

本研究中，我们探讨了一种替代性框架——EEG微状态（MS）作为一种检查ADHD大尺度皮层动态性的新方法，MS是重复出现地形图模式的聚类。

悦影科技·2022-11-08 11:02

机器学习实验（三）

实验三聚类算法一、实验目的加深对非监督学习的理解和认识。掌握基于距离的和基于密度的动态聚类算法的设计方法。二、实验原理非监督学习的理论基础。动态聚类分析的思想和理论依据。聚类算法的评价指标。

Qutter·2022-11-08 11:31

【阿旭机器学习实战】【18】KMeans聚类中的常见问题

本文对机器学习中的KMeans聚类中常见的几个问题进行说明介绍。

阿_旭·2022-11-08 11:00

K-Means算法进行图片颜色点分类存储

本文使用无监督学习算法K-means聚类算法通过对图片颜色点进行聚类的方式，达到降低图片存储空间的目的。

阿_旭·2022-11-08 11:00

【阿旭机器学习实战】【17】KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数K

目录KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数？问题描述1.随机生成二维数据点2.定义不同聚类中心个数对点进行分类3.画图选取最合适的K值KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数？

阿_旭·2022-11-08 11:59

【阿旭机器学习实战】【16】KMeans算法介绍及实战：利用KMeans进行足球队分类

目录一.聚类---K均值算法（K-means）介绍【关键词】K个种子，均值1.K-means算法原理聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。2.K-Means

阿_旭·2022-11-08 11:29

多目标跟踪匈牙利 - 卡尔曼滤波算法

文章目录介绍背景匈牙利算法NxNvsNxM最大值vs最小值数据获取雷达数据帧间数据关联目标数据预处理BFS划分二分图序列目标密度聚类关联矩阵求解关联矩阵

炫云云·2022-11-08 10:13

SAS期末复习知识点总结(应用多元统计实验笔记)

SAS复习目录一、数据集的建立、存储、导出、导入和编辑：二、统计数据的描述性分析三、一元线性回归分析四、多元线性回归分析与残差分析五、主成分分析六、因子分析七、判别分析八、聚类分析一、数据集的建立、存储

我的思路很明确·2022-11-08 09:02

Python之主成分分析

多重检验）、prinqual（定性数据的主分量分析）及corresp（对应分析）;第二类：判别分析过程，包括discrim（判别分析）、candisc（典型判别）、stepdisc（逐步判别）第三类：聚类分析过程

一蓑烟雨紫洛·2022-11-08 09:30

计算机SAS相关数据,非计算机专业计算机公共课系列教材：数据分析软件SAS实用教程...

《非计算机专业计算机公共课系列教材：数据分析软件SAS实用教程》主要内容包含SAS基础，SAS软件应用，SAS图形，假设检验，方差分析，相关分析，回归分析，聚类分析，判别分析，主成分分析，因子分析等，用丰富的实例介绍如何使用

weixin_39683025·2022-11-08 09:30

SAS学习12、13（聚类、cluster过程、fastclus过程、主成分分析、princomp过程、因子分析、factor过程）

聚类分析关键问题是距离，还有如何确定分成多少类类之间的距离476页层次聚类法画出来的图像一棵树确定k比较困难cluster过程freq是当前合并类中的城市个数，psf越大分类的合理性越高（当然刚开始分类太多

Zephyr丶J·2022-11-08 09:22

RBF神经网络python实践学习（BP算法）

对于基函数中心的选取方法主要有：随机选取、聚类选取、有监督学习选取。对于方差计算方法有：直接公式计算、有监督学习修正计算。权值计算方法有：伪逆法直接求解、最小二乘法直接求解、有监督学习修正求解。

MSTIFIY·2022-11-07 21:11

机器学习算法应用场景实例六十则

://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53648273本文整理了60个机器学习算法应用场景实例，含分类算法应用场景20个、回归算法应用场景20个、聚类算法应用场景

stay_foolish12·2022-11-07 17:15

【浙江大学机器学习胡浩基】07 传统机器学习

目录第一节主成分分析PCAPCA的要求PCA算法流程第二节K-均值聚类(K-meanscustering)k均值聚类的优化目标函数K均值算法的流程第三节高斯混合模型高斯概率密度函数EM算法求高斯混合模型的流程第四节

南鸢北折·2022-11-07 16:30

VOSviewer使用方法（详细便捷）附下载网址

附下载网址参考：韦编｜5分钟学会VOSviewer共现网络分析与可视化VOSviewer操作指南简明文章目录VOSviewer使用方法（详细便捷）附下载网址简介功能1.Networkvisualization（聚类视图

微莱羽墨·2022-11-07 15:21

【项目实战】Python实现用PSO粒子群优化算法对KMeans聚类模型进行优化项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景粒子群优化算法(ParticleSwarmoptimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能(Swarmintelligence,SI)的一种。它可

胖哥真不错·2022-11-07 15:36

【机器学习项目实战】Python实现聚类(Kmeans)分析客户分组

本案例就是使用机器学习聚类算法对客户进行分组，为

胖哥真不错·2022-11-07 15:03

机器学习项目实战合集列表

机器学习项目实战列表介绍：编号项目名称1【机器学习项目实战】Python实现聚类(Kmeans)分析客户分组2【项目实战】Python实现贝叶斯算法疫情微博评论情感分析(手写算法)3【项目实战】Python

胖哥真不错·2022-11-07 15:58

全球名校AI课程库（4）| Stanford斯坦福 · 机器学习课程『Machine Learning』

课程为机器学习和统计模式识别提供了广泛的介绍，主题包括监督学习（生成/歧视性学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机），无监督的学习（聚类、

ShowMeAI·2022-11-07 15:27

全球名校AI课程库（2）| 吴恩达 · 机器学习专项课程『Machine Learning』

2022年课程团队对其进行更新升级，广泛地介绍了现代机器学习，包括监督学习（多线性回归、逻辑回归、神经网络和决策树）、无监督学习（聚类、降维、推荐系统），以及硅谷用于人工智能和机器学习创新的一些最佳实践

ShowMeAI·2022-11-07 15:57

聚类分类应用题

读取“农村居民人均可支配收入来源2016.xlsx”数据表，其中数据来源于2016年《中国统计年鉴》，对表中给出的我国内陆31个地区做K-均值聚类分析（K=4），并在控制台中输出聚类结果和各个类的聚类中心

汐颜花·2022-11-07 12:11

Python深度学习之机器学习基础

sequencegeneration)语法树预测(syntaxtreeprediction)目标检测(objectdetection)图像分割(imagesegmentation)无监督学习降维(dimensionality)和聚类

Rong_Gong·2022-11-07 08:40

人工智能基础 | 机器学习算法基础篇（三）

近邻算法定义通过案例认识k-近邻使用sk-learn实现k-近邻案例距离度量曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离标准化欧氏距离余弦距离汉明距离杰卡德距离马氏距离k值（邻居数）的选择KD树六、梯度下降七、集成学习八、聚类算法九

lijiamin-·2022-11-07 08:08

常见的六大聚类算法

目录1.K-Means(K均值)聚类2.均值漂移聚类3.基于密度的聚类方法(DBSCAN)4.用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类5.凝聚层次聚类6.图团体检测(GraphCommunityDetection

睡觉特早头发特多·2022-11-06 20:01

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