K-Means聚类第127页

【机器学习基础】机器学习距离与相似度计算

欧几里得距离有时候有称欧氏距离，在数据分析及挖掘中经常会被使用到，例如聚类或计算相似度。如果我们将

风度78·2022-11-15 13:40

【机器学习基础】机器学习中“距离与相似度”计算汇总

欧几里得距离有时候有称欧氏距离，在数据分析及挖掘中经常会被使用到，例如聚类或计算相似度。如果我们将

风度78·2022-11-15 13:10

R数据挖掘第二篇：基于距离评估数据的相似性和相异性

聚类分析根据对象之间的相异程度，把对象分成多个簇，簇是数据对象的集合，聚类分析使得同一个簇中的对象相似，而与其他簇中的对象相异。

albh81462·2022-11-15 13:38

数据分析第五篇：基于距离评估数据的相似性和相异性

聚类分析根据对象之间的相异程度，把对象分成多个簇，簇是数据对象的集合，聚类分析使得同一个簇中的对象相似，而与其他簇中的对象相异。

ahilll·2022-11-15 13:08

机器学习开发框架

机器学习开发框架是涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各

JeffchenITM·2022-11-15 11:53

九种机器学习模型的简单介绍

样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，clustering）试图使类内差距最小化，类间差距最大化。

imzhanghaohui·2022-11-15 11:50

【数据聚类】第五章第一节：基于网格的聚类算法概述

基于网格的聚类算法：主要用于处理大规模多维数据的聚类问题。它利用一个网格结构，将数据分布的空间划分为有限数目的单元，然后在这些网格单元上执行聚类操作。

我擦我擦·2022-11-15 11:08

【机器学习】目标函数总结

二、机器学习算法分类三、有监督学习的目标函数概述1.分类问题2.回归问题3.数据生成模型四、无监督学习的目标函数1.聚类2.数据降维五、强化学习参考链接一、为什么需要目标函数？

想变厉害的大白菜·2022-11-15 09:06

机器学习中的目标函数总结

无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类。强化学习算法在训练时通过最大化奖励值得到策略函数，然后用策略函数确定每种状态下要执行的动作。多任务学习、半监督学习的核

zenRRan·2022-11-15 09:58

【白话机器学习】算法理论+实战之LightGBM算法

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·2022-11-15 09:53

最优化方法——K-means实现手写数字图像聚类

目录系列文章目录一、问题二、实验思路综述（1）实验工具（2）实验数据（3）实验目标（4）实验步骤三、K-means聚类算法的原理与算法过程（1）K-means算法原理（2）K-means算法流程（3）K-means

@李忆如·2022-11-15 08:25

Python数据分析与实战挖掘

Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具StatsModels统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机

探索空间·2022-11-15 00:28

Test-Time Training

顺序推理和域适应聚类方法,

tt姐whaosoft·2022-11-15 00:53

知识提取-属性抽取-学习笔记

目录Part1：属性抽取基本描述Part2：属性抽取基本研究内容2.1基于无监督的属性抽取方法（1.1）基于规则的槽填充算法（1.2）基于聚类的属性抽取方法2.2.基于依存关系的半监督的槽填充算法2.3

振哥在，世界充满爱！·2022-11-14 13:08

深度学习图像分割综述

文章目录前言语义分割实例分割技术路线掩膜建议分类法先检测再分割法标记像素后聚类法密集滑动窗口法参考前言图像分割在计算机视觉中是个重要的任务，在地理信息系统、医学影像、自动驾驶、机器人等领域都有着很重要的应用技术支持作用

RyanC3·2022-11-14 12:32

【学习笔记】《模式识别》3：线性分类器

线性分类器文章目录线性分类器一、判别函数1.定义2.与聚类准则函数的区别3.关键问题二、线性判别函数1.一般形式2.性质3.三种多类情况介绍三、广义线性判别函数1.目的2.非线性多项函数式四、线性判别函数的几何性质

Schanappi·2022-11-14 11:54

Metric Learning——度量学习

gdengden·2022-11-14 09:32

机器学习总结一：Bagging之决策树、随机森林原理与案例

机器学习算法总结一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-means一、Bagging

想考个研·2022-11-14 09:08

机器学习总结三：SVM原理推导与案例

机器学习算法总结一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-means三、SVM1

想考个研·2022-11-14 09:07

机器学习总结二：boosting之GBDT、XGBT原理公式推导

一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-meansBoosting1.简介通过在数据上构建多个弱评估器

想考个研·2022-11-14 09:37

机器学习总结四：逻辑回归与反欺诈检测案例

机器学习算法总结一、Bagging之决策树、随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-means四、逻辑回归

想考个研·2022-11-14 09:33

机器学习中的数学知识——最小二乘法

1.线性回归2.非线性回归3.聚类4.分类5.降维6.优化算法（启发式优化算法）定义最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

qq_37791263·2022-11-14 07:53

【图像分割】基于均值聚类+OUST+区域生长法实现MRI图像分割附matlab代码

matlab_dingdang·2022-11-13 19:45

数学建模代码速成~赛前一个月~matlab~代码模板~吐血总结~三大模型代码（预测模型、优化模型、评价模型）

规划模型（目标规划、线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划）2.图论模型3.排队论模型4.神经网络模型5.现代优化算法（遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、禁忌搜索算法）三.评价模型1.模糊综合评价法3.聚类分析法

SYBH.·2022-11-13 17:00

深度聚类相关（三篇文章）

然后输入到两个分支：分类分支和聚类分支。

byzy·2022-11-13 14:38

python中sklearn实现决策树及模型评估_Python sklearn决策树算法实践

scikit-learn简称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。

殷商时代·2022-11-13 14:06

R语言——聚类分析——处理错误：NAs introduced by coercion

1、聚类分析使用的是距离矩阵D=dist(iris)hc=hcclust(D,method="single")#method方法默认是complete，最长距离plot(hc)2、K-means（K均值聚类或

念衢·2022-11-13 12:56

《机器学习概论》习题答案

[正确]在所有聚类算法中，同一个对象只能属于一个类[错误]Boosting每一轮会增加分类错误样本的权重。[正确]决策树ID3算法找到的是假设空间的局部最优解。

荆楚闲人·2022-11-13 11:31

【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类4.6

不牌不改·2022-11-13 11:21

机器学习--聚类算法（无监督）--高斯混合模型算法理论

目录一算法概述1算法概念2算法概念的公式化表达二算法原理1构建对数似然函数2使用EM算法1）初始化参数2）E-step：设隐变量的概念分布期望函数3）M-stpe：由期望函数，最大化似然函数，估计参数4）判断参数时候收敛，不收敛进行下一轮迭代（E-step与M-step）一算法概述1算法概念高斯混合模型（GMM）是指由多个元高斯模型线性叠加，描述了数据本身的一种分布情况，其中每个高斯模型称为一个c

我是疯子喽·2022-11-13 11:49

机器学习：原型聚类-高斯混合聚类算法、EM算法原理推导证明

高斯混合聚类假设样本来自高斯混合分布。

supercolar·2022-11-13 11:19

机器学习-无监督学习-聚类：聚类方法（六）--- 用高斯混合模型（GMM）【使用最大期望值算法（EM算法）来求解】

四、GMM(高斯混合模型)聚类算法高斯混合模型（GaussianMixtureModel）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（ExpectationMaximization

u013250861·2022-11-13 10:49

机器学习实战-63:混合高斯模型聚类算法(Gaussian Mixture Model)

#机器学习实战-63:混合高斯模型聚类算法深度学习原理与实践(开源图书)-总目录，建议收藏，告别碎片阅读！机器学习分为监督学习、无监督学习和半监督学习(强化学习)。

MTVideoAI·2022-11-13 10:18

K-Means聚类和高斯混合模型(GMM)

一、K-Means聚类算法1.1原理/步骤：我们随机初始化K个起始质心。每个数据点都分配给它最近的质心。重心被重新计算为分配给各个群集的数据点的平均值。重复步骤1和2，直到触发停止标准。

我是真的菜啊啊·2022-11-13 10:16

原型聚类（K-means聚类、LVQ、高斯混合聚类）

转自：周志华《机器学习》第9章转自：http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/88527461、K-means有样本D（x1,x2,...,xn

intelligence1994·2022-11-13 10:42

机器学习-聚类(混合高斯算法)

转自：https://blog.csdn.net/lyn5284767/article/details/81358611一，介绍学习混合高斯，先要了解几个概念：1，协方差:协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。两个随机变量越线性相关，协方差越大，完全线性无关，协方差为零。根据数学期望的性质：推导协方差为：2，协方差矩阵：对多维随机变量X=[X1,X2,X3,...,Xn]，我们往往

SongEsther·2022-11-13 10:10

毕业设计:基于机器学习的文本聚类 - 可用于舆情分析

文章目录0简介1项目介绍1.1提取文本特征1.2聚类算法选择2代码实现2.1中文文本预处理2.2特征提取2.2.1Tf-idf2.2.2word2vec2.3聚类算法2.3.1k-means2.3.2DBSCAN2.4

DanCheng-studio·2022-11-13 10:38

头歌平台 --- 机器学习 --- 高斯混合聚类

第1关：高斯混合聚类的核心思想任务描述相关知识高斯混合分布高斯混合聚类的核心思想编程要求测试说明任务描述本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。

-zydfx-·2022-11-13 10:08

论文阅读-Time-series clustering – A decade review

时序数据聚类综述1.引言聚类是一种数据挖掘技术，将相似的数据放入相关或同质的组中，而无需事先了解组的定义。

末世灯光·2022-11-13 00:56

6 人工智能

Warning1998·2022-11-12 20:17

对于噪声数据理解以及Min-Max 规范化和 Score规范化(零-均值规范化)的实例【数据预处理】

文章目录一.噪声数据1.1分箱1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.4回归Regression1.5聚类ClusterAnalysis1.6数据清理作为一个过程1.6.1偏差检测1.6.2数据变换（纠正偏差

上进小菜猪·2022-11-12 11:53

数据挖掘2.6——聚类知识点整理

数据挖掘2.6——聚类1.聚类分析概述2.基本聚类方法2.1划分方法1.Kmeans算法2.k-modes算法3.KMeans++算法4.k-中心点2.2层次方法2.3基于密度的方法3.聚类评估1.聚类分析概述

是Yu欸·2022-11-12 11:52

数据挖掘实战（聚类分析）

PqqqqqqY·2022-11-12 11:21

数据挖掘第八章——聚类分析

一、概念1.聚类分析：仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息将数据分组。目标是组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。

喝口茶吧·2022-11-12 11:21

机器学习算法优缺点总结

机器学习算法优缺点总结：无监督学习算法：聚类算法：K-MeansK-Means中心思想：事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度，将样本点归到最相似的类中

Calorie_Wu·2022-11-12 11:21

数据挖掘｜层次聚类，非层次聚类，SOM ｜样本距离，样本相似度｜情报分析管理论5～7回总结(二)

文章目录前言概述：层次聚类与非层次聚类如何测量样本点之间的距离如何测量样本相似度层次聚类最短距离法步骤图解类平均法步骤图解非层次聚类：K平均法算法图解自组织映射SOM(self-organizingmap

如月的·2022-11-12 11:49

数据挖掘层次聚类python实现_使用Orange进行数据挖掘之聚类分析—-层次聚类

一、层次聚类1层次聚类的基本概念层次聚类方法是古老而且常用的聚类方法。层次聚类方法又有两种产生层次聚类的基本方法。

weixin_39616222·2022-11-12 11:13

数据挖掘-层次聚类与K均值算法的R实现

一、层次聚类代码1.前置预备函数##############1：计算类与类之间的欧式距离##########my_distresult$merge#聚类过程记录[,1][,2][1,]-18-1[2

Rr-7·2022-11-12 11:11

机器学习之多种算法优缺点总结及优化方法

文章目录一、无监督算法：1、聚类算法：Kmeans2、关联规则算法：Apriori3、关联算法：FP--growth二、有监督算法1、分类算法决策树(DecisionTree)支持向量机(SVM)K近邻

平原2018·2022-11-12 11:11

机器学习----聚类

聚类无监督学习(unsupervisedlearning)是找出输入数据的模式。比如，它可以根据电影的各种特征做聚类，用这种方法收集数据为电影推荐系统提供标签。

__Miracle__·2022-11-12 11:09

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