K-Means聚类

常见的几种聚类方法

作为无监督学习的一个重要方法，聚类的思想就是把属性相似的样本归到一类。对于每一个数据点，我们可以把它归到一个特定的类，同时每个类之间的所有数据点在某种程度上有着共性，比如空间位置接近等特性。
sunnyrain_0911·2023-07-20 19:55

基因表达谱的SOM聚类分析识别功能基因集

下文将该方法简称为SOM聚类分析，因为它就是一种基于神经网络的聚类算法。那么，SOM聚类在表达谱数据中是如何应用的呢？本篇我们就来看一下。
纪伟讲测序·2023-07-20 17:38

【NLP】NLP全路径学习推荐

例如：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、K-Means、正则化方法等；有部分高级机器学习基础更好。
风度78·2023-07-20 16:47

Python数据处理小技巧：pivot_table后如何拍平columns

相对比而言，pivot_table更加强大，在实现透视表的时候可以进行聚类等操作。
才能我浪费·2023-07-20 14:16

浅谈聚类分析MATLAB实现

浅谈聚类分析MATLAB实现matlab新手上路，一点想法，希望大家不吝赐教：MATLAB的统计工具箱中的多元统计分析中提供了聚类分析的两种方法：层次聚类hierarchicalclusteringK-
yuzhangfeng·2023-07-20 10:14

使用层次聚类在结构点云中快速提取平面

主流的几类平面提取的方法有：（1）RANSAC-basedmethods：longcomputationtime；（2）Region-grow-basedmethods（pixel、voxel、line）；（3）turnintonormalspace，computethedistancebetweenthepointcloudandtheoriginal；（4）normalestimation；（
岁月神偷小拳拳·2023-07-20 08:59

k-mean算法

回归聚类属于非监督学习不知道点的标签，知道标签就是监督学习。
青春、往昔浮流年〞·2023-07-20 03:53

10X单细胞目前大多数公司基本和高级分析汇总

这次我们客套话就不讲了，直接上干货列表汇总图片.png我们来逐步看看（质控部分）图片.png图片.png细胞聚类及可视化图片.png样本/cluster差异分析图片.png图片.png图片.png批次效应去除图片
单细胞空间交响乐·2023-07-20 02:15

sentence_transformers加载使用预训练bert模型；向量KMeans聚类

sentence_transformers使用参考：https://www.sbert.net/docs/quickstart.htmlsentence_transformers基于transformers库fromsentence_transformersimportSentenceTransformer,util##cache_folder指定保存路径model1=SentenceTransf
loong_XL·2023-07-20 02:34

echarts图表——词云&布局、操作、效果

例如，制作用户画像，对用户进行聚类，实现精细化营销。多用于描述网站上的关键字（即标签），或可视化自由格式文本，可以对比文字的重要程度。
亿个小目标·2023-07-20 01:05

Seurat v3.0命令列表

此过程包括数据标准化和可变特征选择，数据缩放，可变特征上的PCA，共享最近邻图的构建以及使用模块化优化器的聚类。最后，我们使用t-SNE在二维空间中可视化群集。
Seurat_·2023-07-19 23:55

第八章 单变量群落分析

第二个成分可以进一步分为各种多变量技术，如聚类和排序，以及多变量差异分析的假设检验。
ZMQ要加油呀·2023-07-19 22:03

空间聚类算法简述

空间数据聚类算法主要包括四大类：（1）给予划分的聚类；（2）基于层次的聚类；（3）基于密度的聚类；（4）基于网格的聚类。时空数据聚类算法是空间数据聚类算法的验身，它将时许维度纳入聚类计算中。
魏清宇·2023-07-19 21:25

玩转单细胞(10)：替换单细胞Seurat对象UMAP坐标

单细胞相关性玩转单细胞(5):单细胞UMAP图只标记特定细胞群、圈定细胞群及坐标轴修改玩转单细胞(6):单细胞差异基因展示之对角散点图玩转单细胞(7)：修改Seurat对象基因名称玩转单细胞(8):单细胞3维聚类图展示玩转单细胞
TS的美梦·2023-07-19 16:45

Faiss简单使用

Faiss是FacebookAIResearch开发的快速相似性搜索（similaritysearch）计算库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索。
hj_caas·2023-07-19 15:45

非监督学习-K均值聚类-知识点扫盲

前言在实际工作中，我们经常会遇到这样一类问题：给机器输入大量的特征数据，并期望机器通过学习找到数据中存在的某种共性特征或者结构，亦或是数据之间存在的某种关联。例如，视频网站根据用户的观看行为对用户进行分组从而建立不同的推荐策略，或是寻找视频播放是否流畅与用户是否退订之间的关系等。这类问题被称作“非监督学习”问题，它并不是像监督学习那样希望预测某种输出结果。相比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标
阿利同学·2023-07-19 13:14

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种非监督学习的聚类算法。其基本思想是：将所有数据点分为k个簇，使得簇内数据点相似度较高，簇间数据点相似度较低。
智能高科·2023-07-19 10:22

机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)

包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、随机梯度下降法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。
mathlxj·2023-07-19 07:55

MATLAB算法-数据挖掘算法详解，

K均值聚类算法（K-meansClustering）：K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。
weishaoonly·2023-07-18 21:35

空间细胞类型密度分布图

作者，EvilGenius今天我们的目标是实现单细胞空间如下分析图谱如果要实现以上图谱，需要如下几步：第一步，空间区域识别，这已经成了空间数据分析的必备技能了，需要空间聚类结果和形态学结合起来。
单细胞空间交响乐·2023-07-18 18:19

Spark MLlib快速入门(1)逻辑回归、Kmeans、决策树、Pipeline、交叉验证

主要提供的算法如下：分类逻辑回归、贝叶斯支持向量机聚类K-均值推荐交替
undo_try·2023-07-18 13:07

基于MATLAB环境下的子空间聚类算法：理解和实践

今天我想和大家分享关于子空间聚类算法在MATLAB环境下的实现和理解。我会尽可能详细地介绍相关知识，同时在文章中附带了些示例代码以供参考。
快撑死的鱼·2023-07-18 06:26

掌握 Seaborn：Python 数据可视化高级篇

在这篇高级篇中，我们将更进一步，介绍如何使用Seaborn创建复合图形，如网格图、因子图和聚类热图等。一、网格图网格图（Grids）是一种用于显示高维数据关系的强大工具。
青春不朽512·2023-07-18 05:18

AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘

写k-means的时候一直报错这个，试了很多中方法都不对，之前一直被网上的一些资源带着安装numpy+mkl（说是我的版本不对），电脑又一直找不到对应的wheel，真的很生气qwq（留给以后的自己看，python
蒟蒻不是zz·2023-07-18 01:12

stata学习笔记|离散被解释变量

vce(clustercluster)表示运用聚类标准
Clytie_Lion·2023-07-18 01:25

点云滤波降采样聚类分割整理

一、点云滤波降噪算法统计滤波：概念：去除明显分布稀疏的离群点。根据给定的均值和方差去除方差之外的点。步骤：对每个点都计算最近的K个点的距离，求个平均值。此时点云里每个点都有一个平均值。算所有的均值和方差，然后根据123方差阈值来滤除离群点。当判断点的k近邻平均距高(meandistance)大于全局的1倍标准差+平均距离(globaldistancesmeanmandstandard)，则为离群点
CVplayer111·2023-07-18 00:35

对分类型变量，进行编码处理——pd.get_dummies()、LabelEncoder()、oneHotEncoder()

在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的
夏天的技术博客·2023-07-18 00:46

Python数据处理小技巧：pivot_table后如何拍平columns

相对比而言，pivot_table更加强大，在实现透视表的时候可以进行聚类等操作。
才能我浪费·2023-07-17 21:07

稀疏光流法跟中移动物体、监督学习聚类、K均值聚类、加载深度神经网络模型、深度神经网络模型的使用

目录1、稀疏光流法跟中移动物体2、监督学习聚类3、K均值聚类4、加载深度神经网络模型5、深度神经网络模型的使用1、稀疏光流法跟中移动物体//稀疏光流法跟中移动物体vectorcolor_lut;//颜色查找表
Zhang丶&｜！·2023-07-17 20:11

海外app在谷歌和苹果商店中该如何设置关键词

优先考虑可推动Android或ios应用自然下载量的关键词，使用搜索量指标了解某个关键词在应用商店中的搜索频率，检查竞争度较低、排名机会较高的目标关键词的难度值，根据自己的需求按标签对关键词进行聚类。
柚鸥ASO优化·2023-07-17 17:11

机器学习无监督学习算法

与监督学习不同，无监督学习不需要输入数据集的标记信息，而是通过对数据进行聚类、降维、关联规则挖掘等操作来发现数据的潜在结构和模式。在无监督学习中，模型不会接收关于数据集的任何标签信息。
薛定谔的猫1992·2023-07-17 15:36

深度学习神经网络

它的灵感来源于生物神经系统，能够通过学习大量数据来识别模式和关系，并进行分类、回归、聚类等任务。神经网络算法通常由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。
薛定谔的猫1992·2023-07-17 15:34

雷达点迹聚类Kmeans C++演练--Apple的学习笔记

聚类的应用上周在互联网浏览无意间了解到雷达信号处理的最后一步是点迹输出，用的是聚类算法。搜索了下聚类算法，好多呀!不过发现kmeans是我之前学机器学习课程中KNN分类用的。
applecai·2023-07-17 13:02

摄像头大数据分析跟踪均值漂移算法-spark和python

非结构化数据的大数据处理数据有文字，图片，音频，视频，这些都属于非结构化数据，计算机不能直接识别，摄像头信息需要进行预处理，解压，解码，去重，合并，提取，清洗，分词nlp，将图片，音频，视频等媒体信息转化为结构体数据，进行聚类识别
qianbo_insist·2023-07-17 12:49

数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘、图算法，搜索算法等

【机器学习入门与实践】入门必看系列，含数据挖掘项目实战：模型融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘专栏详细介绍：【机器学习入门与实践】合集入门必看系列，含数据挖掘项目实战：数据融合、特征优化、特征降维、探索性分析等，实战带你掌握机器学习数据挖掘。本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现
汀、人工智能·2023-07-17 10:23

向量数据库Faiss的搭建与使用

向量数据库Faiss是FacebookAI研究院开发的一种高效的相似性搜索和聚类的库。它能够快速处理大规模数据，并且支持在高维空间中进行相似性搜索。
DePeng8899·2023-07-17 10:06

python基础学习10【哑变量处理、离散化（等宽法、等频法、基于聚类分析的方法）、fit()、聚类模型评价指标、 分类模型评价指标、ROC曲线】

get_dummise()函数：pd.get_dummies(data['dishes_name'])#进行哑变量处理离散化【等宽法、等频法、基于聚类分析的方法】某些模型算法，特别是某些分类算法如ID3
每天都是被迫学习·2023-07-17 01:24

大数据分析案例-基于随机森林算法构建心力衰竭预测模型

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·2023-07-16 23:36

【机器学习】聚类算法-DBSCAN基础认识与实战案例

目录前言一、DBSCAN算法原理二、基础使用三、DBSCAN与Kmeans处理比较总结前言在机器学习中，聚类是一种常见的无监督学习方法，它的目标是将数据集中的数据点分成不同的组，每个组之间具有相似的特征
泪懿·2023-07-16 23:44

【深度学习】基于BRET的高级主题检测

在本教程中，我们将使用BERT的HuggingFace库实现以及用于聚类的HDBSCAN和用于降维的U
无水先生·2023-07-16 17:29

L3

而在无监督学习中没有任何标签，聚类（clustering）是一种典型的“无监督学习”，是把物理对象或抽象对象的集合分组为由彼此类似的对象组成的多个类的分析过程。
夜空一起砍猩猩·2023-07-16 17:52

【深度学习】神经网络初学者指南

它们通过一种机器感知、标记或聚类原始输入来解释感官数据。他们识别的模式是数字的，包含在矢量中，所有现实世界的数据，无论是图像、声音、文本还是时间序列，都必须
无水先生·2023-07-16 12:15

IO Workload Characterization Revisited: A Data-Mining Approach

文章目录摘要1介绍2研究背景2.1相关工作2.2FTL2.3工作负载分析在SSD中的应用3总览4表征IOTrace4.1参数定义4.2IOTrace数据收集4.3特征定义5通过聚类从IO跟踪中找到代表性的模式
kxwang_·2023-07-16 11:59

~（二）（聚类和注释图的添加~）

1写在前面前面写了superheat的教程，今天写一下第二波，如何进行聚类以及添加注释图吧。分分钟提升你的heatmap的颜值哦！
生信漫卷·2023-07-16 08:53

Structural Deep Clustering Network

Abstract1Introduction2Model2.1KNNGraph2.2DNNModule2.3GCNModule2.4DualSelf-SupervisedModule3代码注释Abstract深度聚类方法通常是通过深度学习强大的表示能
huihui12a·2023-07-16 01:53

图片速览 Deep k-Means: Jointly clustering with k-Means and learning representations

本文探讨了联合聚类与学习的问题交涉。正如之前的几项研究表明，学习既忠实于要聚类和调整的数据的表示形式到聚类算法可以导致更好的聚类性能，所有的更重要的是，这两项任务是联合执行的。
FakeOccupational·2023-07-16 00:22

图片速览 DCN K-means-friendly Spaces: Simultaneous Deep Learning and Clustering

本文使用了一种交替更新网络参数和聚类中心的方法。在网络更新完成之后，对于固定的网络参数和M，再更新当前样本的分配向量。
FakeOccupational·2023-07-16 00:50

「聚类分析」16聚类分析之KMeans算法与K中心点算法

1.聚类聚类属于无监督式学习。在无监督式学习中，训练样本的标记信息是未知的，算法通过对无标记样本的学习来揭示蕴含于数据中的性质和规律。聚类算法的任务是根据数据特征将数据集相似的数据划分到同一簇。
林拂晓·2023-07-16 00:11

ML刻意练习第六周之K-means

k-means算法是无监督学习方法的经典算法之一，也是最简单的一个。其中我们需要选择一种距离度量来表示数据点之间的距离，本文中我们使用的是欧式距离。
juanjuanyou·2023-07-15 22:01

DPC改进算法--基于共享最近邻和自动确定聚类中心的密度峰值聚类算法

FastSearchingDensityPeakClusteringAlgorithmBasedonSharedNearestNeighborandAdaptiveClusteringCenter--YiLv,MandanLiu*andYueXiang--*symmetry*AbstractIntrodction本文主要内容1，局部密度ρ的计算方法2，自适应的确定聚类中心
toututoututurn·2023-07-15 22:57
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