K-Means聚类第129页

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

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据

数据挖掘与分析应用：聚类算法，kmeans聚类，DBSCAN基于密度空间聚类，关联规则法探索数据2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话

冰露可乐·2022-11-06 16:40

高效深度学习软硬件设计——神经网络压缩

目录问题引出高效推断的算法Pruning模型剪枝步骤剪去参数——形状不规则剪去神经元——形状仍然规则WhyPruningPruningChangesWeightDistributionWeightclustering聚类权重霍夫曼编码

iwill323·2022-11-06 14:24

笔记：《算法图解》第十章：K最近邻算法（KNN算法）——分类、回归

2.KNN聚类假设你是Netflix，要为用户创建一个电影推荐系统。下面是一种将用户转换为一组数字的方式。用户注册时，要求他们指出对各种电影的喜欢程度。这样，对

余欲与鱼语渔·2022-11-06 11:04

数学建模----聚类分析

聚类分析概念聚类分析是根据给出数据中发现描述对象及关系的信息，对数据对象进行分组的过程。

Arrogant-cell·2022-11-06 09:18

Python+sklearn使用DBSCAN聚类算法案例一则

DBSCAN聚类算法概述：DBSCAN属于密度聚类算法，把类定义为密度相连对象的最大集合，通过在样本空间中不断搜索最大集合完成聚类。DBSCAN能够在带有噪点的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪点。

dongfuguo·2022-11-06 09:14

Python使用K-means聚类算法进行分类案例一则

K-means算法是经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一，其基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近它们的对象归类。

dongfuguo·2022-11-06 09:13

matlab 模式识别(第四版),模式识别与智能计算—MATLAB技术实现(第4版)

章模式识别概述11模式识别的基本概念12统计模式识别121统计模式识别研究的主要问题122统计模式识别方法简介13分类分析131分类器设计132分类器的选择133训练与学习14聚类分析

张崇子·2022-11-06 07:09

Pytorch 基于VGG-16的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于VGG的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pythonsklearn实现K-means鸢尾花聚类Pytorch基于LeNet的手写数字识别Pytorch

小嗷犬·2022-11-06 07:54

【机器学习】Python机器学习的神器- Scikit-learn使用说明

在Sklearn里面有六大任务模块：分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理，如下图从其官网的截屏。要使用上述六大

风度78·2022-11-06 01:14

数据挖掘分析概述

目录什么是数据挖掘分析数据挖掘能够干什么描述评估预测分类聚类关联数据挖掘的一般流程业务理解阶段数据理解阶段数据准备阶段建模阶段评估阶段部署阶段什么是数据挖掘分析数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程

walking_visitor·2022-11-05 14:04

Pytorch 基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）

本文内容：Pytorch基于AlexNet的服饰识别（使用Fashion-MNIST数据集）更多内容请见Pythonsklearn实现SVM鸢尾花分类Pythonsklearn实现K-means鸢尾花聚类

小嗷犬·2022-11-05 07:40

机器学习——逻辑回归(分类算法）、聚类算法

目录模型的保存与加载逻辑回归——能得出概率值逻辑回归的损失函数、优化sklearn逻辑回归APILogisticRegression回归案例——良／恶性乳腺癌肿瘤预测pandas使用分类流程LogisticRegression回归案例——上下文点击LogisticRegression总结多分类问题生成模型和判别模型无监督学习——K-meansk-means步骤k-meansAPIKmeans性能评

非零因子·2022-11-05 01:06

K-means算法（知识点梳理）

目录一.K-means算法的原理和工作流程1.算法原理2.工作流程二.K-means中常用的距离度量方法1.欧几里得距离（欧氏距离）2.曼哈顿距离3.切比雪夫距离三.K-means算法中K值的选择1.手肘法

努力的地球人·2022-11-04 17:36

k-means算法API详解

classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init=’kmeans++’,n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances=’auto’,verbose=0,random_state=None,copy_x=True,n_jobs=None,algorithm=’auto’)n_clusters：整

NongfuSpring-wu·2022-11-04 17:34

K-Means算法详解

Prototype-basedClustering首先，我们来看原型聚类的算法。

lzk_nus·2022-11-04 17:03

【聚类算法】K-Means算法详解

目录定义样例代码演示注意问题K-Means与K-Means++总结定义上期讲聚类算法的时候我们有提到过，聚类算法有很多种。其中一种层次聚类我已经分享过了。需要的请看我另外一篇文章。

不休的turkeymz·2022-11-04 17:03

【老生谈算法】matlab实现K-means算法源码——K-means算法

K-means算法matlab是实现1、文档下载：本算法已经整理成文档如下，有需要的朋友可以点击进行下载序号文档（点击下载）本项目文档【老生谈算法】K-means算法matlab是实现.docx2、算法详解

阿里matlab建模师·2022-11-04 17:02

详解 K-means及其改进算法

详解K-means及其改进算法详解K-means及其改进算法K-means基本概念K-means++基本概念ISODATA基本概念详解K-means及其改进算法K-means基本概念算法步骤：Step1

Avery123123·2022-11-04 17:31

详解K-Means算法

一、引言K-Means算法是机器学习中最简单、最常见的一种聚类算法。1.什么是聚类？

时代&信念·2022-11-04 17:00

python中dbscan和kmeans_基于密度聚类的DBSCAN和kmeans算法比较

根据各行业特性，人们提出了多种聚类算法，简单分为：基于层次、划分、密度、图论、网格和模型的几大类。其中，基于密度的聚类算法以DBSCAN最具有代表性。

weixin_39853523·2022-11-04 11:11

[个人笔记]datanovia课程 Cluster Validation Essentials 笔记（R语言聚类基础）

本文是做为一个纯新手小白，对下文做的笔记：R语言聚类分析–cluster,factoextra后续发现有一个很靠谱的英文教程，收到了相关R包的官方推荐：datanovia教程里面分了如下几个课，详细讲了相关理论和

YuQiao0303·2022-11-04 11:07

【ML】聚类：Kmeans算法与DBSCAN算法

聚类是无监督学习问题，没有标签，难点在于模型评估及调参。

一只干巴巴的海绵·2022-11-04 11:06

聚类算法：kmeans和dbscan

文章目录一、kmeans简介二、kmeans特点三、dbscan简介四、dbscan特点五、kmeans和dbscan对比一、kmeans简介kmeans是一种无监督学习算法，该算法的目标是给定若干个无标签的样本，将这些样本根据样本间的距离聚成k个类别。算法流程：随机选择k个样本，将这k个样本当作初始的k个类的中心；计算其他样本到这k个中心的距离，将这些样本归类到距离最近的类别中；类别中包含的样本

圆月弯刀鞘·2022-11-04 11:35

机器学习论文-实验效果评估部分常用代码大总结

鱼与钰遇雨·2022-11-04 11:26

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