K-Means聚类

python 生成随机聚类数据

defget_clusters(n,m):sigma=1mean=[3,6,9,12]num=[2*n,n,int(1.2*n),int(0.8*n)]data=[]label=[]tmpdata=[]foriinrange(num[0]):tmpdata=[]forjinrange(m):tmpdata.append(random.gauss(mean[0],sigma))#tmpdata.ap
奔跑的梅花Lu·2023-08-15 08:37

Autoware感知02—欧氏聚类（lidar_euclidean_cluster_detect）源码解析

裁剪距离雷达过于近的点云，消除车身的影响（2）点云降采样（体素滤波，默认也是不需要的）（3）裁剪雷达高度上下范围过远的点云，过高不会成为障碍物（4）裁剪雷达左右方向较远的点（行驶线两侧较远的非路面上的物体，没必要再聚类
ZARD帧心·2023-08-15 02:17

聚类

分类与聚类简单地说，分类(CategorizationorClassification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。
cd4254818c94·2023-08-15 02:08

大数据分析案例-基于KMeans和DBSCAN算法对汽车行业客户进行聚类分群

喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例-用RFM模型对客户价值分析(聚类
艾派森·2023-08-14 16:42

【高度警惕】国外第二波疫情已现，国移局9月28日起将允许三类外国人入境

科研猫昨天9月23日国家移民管理局发出公告称，自2020年9月28日0时起，允许持有效中国工作类、私人事务类和团聚类居留许可的外国人入境，相关人员无需重新申办签证。有网友对将要入境的外国人表示担忧。
科研猫_2020·2023-08-14 14:51

机器学习实战5-KMeans聚类算法

重要参数max_iter&tol：让迭代停下来重要属性与重要接口概述聚类VS分类[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-08cI8jam-1
wa的一声哭了·2023-08-14 11:10

WGCNA用法详情

blog.sciencenet.cn/blog-118204-1111379.htmlWGCNA基本概念基本分析流程WGCNA包实战输入数据和参数选择数据读入软阈值筛选经验power(无满足条件的power时选用)网络构建层级聚类树展示各个模块绘制模块之间相关性图可视化基因网络
马疾香幽_0702·2023-08-14 09:09

回归与聚类算法————线性回归

目录1，线性回归2，线性模型3、线性回归的损失和优化原理3.1损失函数3.2优化算法正规方程梯度下降GradientDescent3.3回归性能评估4，波士顿房价预测案例5，两种优化算法的对比6，其他优化方法6.1梯度下降(GradientDescent)GD6.2随机梯度下降(Stochasticgradientdescent)SGD6.3随机平均梯度法(StochasitcAverageGra
荷泽泽·2023-08-14 08:59

基于聚类线性回归的新型预测方法（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者本文目录如下：⛳️⛳️⛳️目录1概述2数学模型3仿真结果4总结1概述在本文中，探讨了基于聚类线性回归(CLR)的不同回归模型
荔枝科研社·2023-08-14 08:29

聚类分析、线性回归分析与分类分析（逻辑回归模型）

、读取数据②了解数据概况且对后续建模进行数据处理③建立线性回归模型2.逻辑回归模型①统计预测目标结果（流失）中的0和1比例②观察导致目标结果（高流失率）是哪些变量③逻辑回归模型建立与优化④模型解读3.聚类分析模型
且去不靠岸·2023-08-14 08:59

机器学习与建模 - 聚类、分类、回归的区别

一句话概括：1.聚类：无监督学习，学习结果将产生几个集合，集合中的元素彼此相似；2.分类：有监督学习，学习结果将产生几个函数，通过函数划分为几个集合，数据对象是离散值；3.回归：有监督学习，学习结果将产生几个函数
黄饱饱_bao·2023-08-14 08:58

回归和聚类

线性回归回归问题：目标值-连续型的数据1线性回归的原理1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归线型模型线性关系：
潜行者QAQ·2023-08-14 08:58

聚类与回归

聚类聚类属于非监督式学习（无监督学习），往往不知道因变量。通过观察学习，将数据分割成多个簇。回归回归属于监督式学习（有监督学习），知道因变量。
牛哥带你学代码·2023-08-14 08:27

人工智能基础-机器学习任务之常规解决的六大问题

简单归纳总结一下，机器学习主要解决六大类任务或者叫问题：分类问题、聚类问题、回归问题、关联问题、序列问题。
喜欢打酱油的老鸟·2023-08-14 05:44

weka的基本使用

目录：1.简介2.界面初识3.数据格式4.数据准备5.关联规则6.分类与回归7.聚类分析8.Weka相关资料9.Weka二次开发10.Weka源代码导入1.简介WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis
weixin_30641465·2023-08-14 05:28

weka软件的使用，CBR非偶然性规划

weka的基本使用-RongT-博客园(cnblogs.com)weka的基本使用目录：1.简介2.界面初识3.数据格式4.数据准备5.关联规则6.分类与回归7.聚类分析8.Weka相关资料9.Weka
煜成'Studio·2023-08-14 05:28

用 WEKA 进行数据挖掘，第 2 部分: 分类和群集（聚类）

数据挖掘是很多技术的共同术语，用以表达从数据中一点点地收集信息并将其转变成有实际意义的趋势和规则来提高您对数据的理解。在本系列“用WEKA进行数据挖掘”的第2部分我们将讨论两种最常见的数据挖掘方法—分类和群集—利用它们可以对您的数据进行更强大的分析。简介在用WEKA进行数据挖掘，第1部分：简介和回归，我介绍了数据挖掘的概念以及免费的开源软件WaikatoEnvironmentforKnowledg
mmc2015·2023-08-14 05:27

WEKA使用教程(经典教程转载)

WEKA使用教程目录1.简介2.数据格式3.数据准备4.关联规则（购物篮分析）5.分类与回归6.聚类分析1.简介WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis
冥想者-定·2023-08-14 05:57

文本分类与聚类(text categorization and clustering)

文本分类与聚类(textcategorizationandclustering)文本分类与聚类(textcategorizationandclustering)_inJava_百度空间文本分类与聚类(textcategorizationandclustering
a13393665983·2023-08-14 05:27

基于weka手工实现K-means

一、K-means聚类算法K均值聚类（K-meansclustering）是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的类别或簇。
非妃是公主·2023-08-14 05:24

ModaHub魔搭社区：Milvus Cloud向量数据库不可小觑

云和恩墨创始人，中国数据库联盟（ACDU）主席盖国强表示，向量技术和相似度搜索可以回溯到Facebook在2017年开源的Faiss（基于向量的聚类和相似性搜索库），Milvus数据库就是基于
LCHub低代码社区·2023-08-14 04:00

基于Matlab实现路径规划算法（附上15个完整仿真源码）

在本文中，我们将介绍利用多种算法实现路径规划的Matlab程序，包括模拟退火算法、RRT算法、PRM算法、聚类算法、potential算法、GA算法、fuzzy算法、Astar算法和蚁群算法。
YOLO数据集工作室·2023-08-13 19:56

Matlab实现神经网络SOM算法（附上完整仿真源码）

神经网络SOM算法是一种基于自组织的无监督学习算法，其全称为Self-OrganizingMap，可以用来对数据进行聚类和可视化。本文将介绍如何使用Matlab实现神经网络SOM算法。
YOLO数据集工作室·2023-08-13 19:23

释放马氏距离的力量：用 Python 探索多元数据分析

MahalanobisDistance可以应用于各种机器学习算法中，如聚类分析、分类算法和异常检测。维沙尔·夏尔马
无水先生·2023-08-13 17:38

K均值算法

但是瑕不掩瑜，K均值聚类的优点也是很明显和突出的，主要体现在:对于大数据集，
GhostintheCode·2023-08-13 10:27

三种聚类方法：层次、K均值、密度

一、层次聚类1）距离和相似系数r语言中使用dist(x,method="euclidean",diag=FALSE,upper=FALSE,p=2)来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。
姚的日志·2023-08-13 09:39

Mahout教程_编程入门自学教程_菜鸟教程-免费教程分享

Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外，通过使用ApacheHadoop库，Mahout可以有效地扩展到云中。
菜鸟一记·2023-08-13 04:57

勘探开发人工智能技术：机器学习(1)

0提纲2.1什么是机器学习2.2不确定性2.3数据类型2.4分类、回归、聚类2.5分类问题的训练与测试2.6性能评价指标1什么是机器学习对于西瓜这个抽象类来说，它具有“色泽”，“根蒂”，“敲声”三个属性
HenrySmale·2023-08-13 04:55

算法工程师实习校招面经 (上篇)

平安、陌陌等offer)之上篇-知乎一、引言“温故而知新，可以为师矣”，基于《公众号短期规划》一文，我将首先对过去在实验室及实习秋招过程中的工作进行总结，主要包括实习校招面经、目标检测、属性识别、人脸聚类
AI算法札记·2023-08-12 15:37

城区营销中心聚类市场攻坚行动通报（第十期2019.3.13）

城区营销中心继续落实聚类市场营销转型任务，3月12日鹤城23个网格聚类市场走访共计55家，具体情况通报如下：一、集团需求：图片发自App1.有组网需求：①雅兰轩家具，需求组网，已收集通讯录。
留下世界的兜转过程·2023-08-12 09:20

基于mapreduce的DBSCAN算法实现

东拼西凑拿mapreduce实现了下DBSCAN，很多地方其实并没有很并行，密度聚类确实不太适合用MR来实现，写都写了整理一下。
回炉重造P·2023-08-12 09:08

书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类

书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类文本分类器，提供多种文本分类和聚类算法，支持句子和文档级的文本分类任务，支持二分类、多分类
汀、人工智能·2023-08-12 07:38

机器学习与深度学习目录

机器学习：线性回归逻辑回归决策树贝叶斯分类随机森林集成算法支持向量机kmeans聚类k近邻算法深度学习感知器自编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络深度强化学习深度学习项目实战YOLOSSDMTCNNFasterRCNN
计算机视觉__掉队选手·2023-08-12 03:14

Solr的入门使用

Solr基于Lucene的Java搜索引擎服务器，其主要功能包括全文检索、命中标示、分面搜索、动态聚类、数据库集成，以及富文本（如Word、PDF）的处理。Solr
枫叶梨花·2023-08-11 22:25

Scikit-learn聚类方法代码批注及相关练习

一、代码批注代码来自：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_dbscan.html#sphx-glr-auto-examples-cluster-plot-dbscan-pyimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearnimportmetricsfro
Fishermen_sail·2023-08-11 21:47

scATAC文献：人类大脑皮质单细胞水平染色质和基因调控的动态发育图谱---Part3

Chromatinandgene-regulatorydynamicsofthedevelopinghumancerebralcortexatsingle-cellresolutionPart1:Clusteringapproachtolinkgeneexpressionprogramstocell-fatedecisions将基因表达程序与细胞命运决策联系起来的聚类方法模糊
科研菜鸟·2023-08-11 20:19

PySpark对电影和用户进行聚类分析

本篇博文介绍如何利用因子分解出的用户特征、电影特征做用户和电影的聚类分析，以看能否找到不同于已知的、有趣的新信息。
Just Jump·2023-08-11 17:49

跟着Cell学单细胞转录组分析(六):细胞比例计算及可视化

:单细胞转录组测序文件的读入及Seurat对象构建跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类跟着
KS科研分享与服务·2023-08-11 11:45

空间转录组教程||用BayesSpace提高分群和基因分辨率

在空间数据的分析中，痛点像单细胞转录组一样也是：聚类。我们希望聚出来的类不仅在uamp、tsne这样的空间中是清楚明了的，也希望在空间坐标中也是这样。同时也希望找到空间特异的基因表达模式。
周运来就是我·2023-08-11 10:48

第三讲 GMM以及EM算法学习笔记

目录1.潜变量模型的学习2.K-Means聚类模型3.GMM模型和参数的估计**4.EM算法**5.总结6.作业代码1.潜变量模型的学习 日常生活中，我们能够直接观测到的变量叫做观测变量。 
handsomeMB·2023-08-11 10:50

勘探开发人工智能技术：机器学习(4)

.1.1基本概念半监督学习强调的是一种学习场景,在该场景下,无标签数据可以协助带标签数据提升预测质量.监督学习:训练数据都有标签,相应的任务为分类、回归等.无监督学习:训练数据都没有标签,相应的任务为聚类
HenrySmale·2023-08-11 09:11

聚类算法 - kmeans

k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
dora_yip·2023-08-11 05:33

K-Means

原理聚类是无监督学习，将相似的对象归到同一个簇中，簇内的对象越相似，聚类的效果越好；首先，随机确定K个初始点作为质心；然后，将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个点找距其最近的质心，将其分配到改质心对应的簇
JasonChiu17·2023-08-11 02:32

21 句话入门机器学习

机器学习有四种用途：分类、聚类、回归和降维。理解了这句话，就意味着学会了机器学习。迷茫的时候，在心里默念这句话，就会找到前进的方向。
Leon_124·2023-08-10 23:24

关于层次聚类算法的python实现

fromscipy.clusterimporthierarchy0.层次聚类的概念层次聚类和k-means一样都是很常用的聚类方法。层次聚类是对群体的划分，最终将样本划分为树状的结构。
不分享的知识毫无意义·2023-08-10 23:07

图神经网络自监督学习工具箱 - PGCL（一）

PrototypicalGraphContrastiveLearning核心要点文章旨在解决现有图神经网络依赖标注数据，而图对学习方法采用均匀采样负样本的方式导致负样本可能存在与正样本具有相同语义信息的问题，提出PGCL方法，利用聚类的方法寻找样本的聚类中心
processor4d·2023-08-10 20:38

7.0 KMeans 聚类分析

image.pngimage.pngimage.png分类和聚类的区别两者的目标不一样，操作对象不一样分类：拿到点，进行类别的划分，属于哪个类聚类：拿到一组数据，进行类别的标注特点基于距离测量，准确度比较高
蓝天下悠闲的云朵·2023-08-10 17:27

ArchR官网教程学习笔记5:ArchR的聚类

GettingStartedwithArchRArchR官网教程学习笔记2:基于ArchR推测DoubletArchR官网教程学习笔记3:创建ArchRProjectArchR官网教程学习笔记4:ArchR的降维大多数单细胞聚类方法专注于计算降维的
生信start_site·2023-08-10 14:57

机器学习K-Means

文章目录1.K-Means原理初探2.传统K-Means算法流程3.K-Means初始化优化K-Means++4.K-Means距离计算优化elkanK-Means5.大样本优化MiniBatchK-Means6
aJupyter·2023-08-10 12:27

《NMTF-LTM: Towards an Alignment of Semantics for Lifelong Topic Modeling》

前置思考：LTM（lifelongtopicModel）与动态主题模型（DynamicTopicmodel，DTM）、演化文本聚类（EvolutionaryDocumentClustering，EDC）
lude·2023-08-10 10:10
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