K-Means聚类

模糊聚类在负荷实测建模中的应用(Matlab代码实现)

本文目录如下：目录1概述1.1模糊聚类方法1.2模糊聚类分析步骤2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述文献来源：长期以来，由于负荷的特殊性，各研究机构在各种电力系统的分析和仿真计算中，大多没有从实际研究对象得到专门的负荷模型
数学建模与科研·2023-06-17 12:03

数据挖掘建模过程全公开

数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。对餐饮企业而言，数据
Python进阶者·2023-06-17 11:59

如何将Seurat聚类结果导入到Loupe Browser

作者：尧小飞审稿：童蒙编辑：angelica目的10xGenomics官方软件Cellranger的分析没有对结果进行过滤，以及不能同其他分析无缝对接，需要再次分析。而Seurat作为使用最广泛的单细胞转录组分析软件，可以对数据进行各种质控以及下游分析。然而其官方可视化软件LoupeBrowser对于没有R语言基础的老师来说，是十分方便的分析工具。但由于Seurat结果与Cellranger结果并
生信阿拉丁·2023-06-17 05:56

深入理解from sklearn.metrics import accuracy_score，小白一看就懂

、具体案例教我们如何使用总结一、fromsklearn.metricsimportaccuracy_score什么意思sklearn.metrics是scikit-learn开发的用于评估分类、回归和聚类算法性能的模块之一
小桥流水---人工智能·2023-06-17 02:39

数据挖掘课件01-07

数据挖掘产生动因：海量数据、维度众多、问题复杂解决问题：分类问题，聚类问题、回归问题、关联问题、分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法
海星？海欣！·2023-06-17 01:05

模糊聚类在负荷实测建模中的应用(Matlab代码实现)

本文目录如下：目录1概述1.1模糊聚类方法1.2模糊聚类分析步骤2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述文献来源：长期以来，由于负荷的特殊性，各研究机构在各种电力系统的分析和仿真计算中，大多没有从实际研究对象得到专门的负荷模型
然哥依旧·2023-06-16 22:18

杰林码在荧光细胞识别中的应用（一）

优点：1、支持各种清晰度和分辨率，通过调整深度层次即可；2、效率高，算法自主，不是任何snack、等高线、四叉树等算法；3、结合聚类算法或分类算法能实现有效识别。
杰林码·2023-06-16 19:19

几篇关于对比学习处理遥感图像的文章小结

二、对比学习做高光谱影像聚类1.文章连接：https://doi.org/10.3390/rs132144182.文章摘要：Hyperspectralimage(HSI)clusteringisamajorchallengeduetotheredundantspectralinformationinHSIs.Inthispaper
全部梭哈迟早暴富·2023-06-16 17:23

【论文解剖】CVPR2020 SDRC

论文解剖】CVPR2020Unsuperviseddomainadaptationviastructurallyregularizeddeepclustering这篇文章是2020cvpr的文章，文章用到了聚类的方法来进行域适应
·2023-06-16 11:56

【机器学习】十大算法之一 “K-means”

作者主页：爱笑的男孩。的博客_CSDN博客-深度学习,活动,python领域博主爱笑的男孩。擅长深度学习,活动,python,等方面的知识,爱笑的男孩。关注算法,python,计算机视觉,图像处理,深度学习,pytorch,神经网络,opencv领域.https://blog.csdn.net/Code_and516?type=blog个人简介：打工人。持续分享：机器学习、深度学习、python相
爱笑的男孩。·2023-06-16 11:42

【无标题】

document-word(bag-of-words)用向量表示文本的好处可能有：对单词的含义进行编码，以便我们可以计算它们之间的语义相似度方便进行文件检索，例如检索与查询相关的文档（网络搜索将机器学习应用于文本数据，例如聚类
爱格白·2023-06-16 04:26

[PED07]Feature Selection for Clustering:A Review聚类特征选择综述

@[toc]0.1introduction介绍高通量技术导致数据维度以及样本数量呈指数增长，使得对数据集进行手动处理显得不太实际。但是由于收集数据的技术不完善或者数据本身来源的性质，导致数据噪声。因此如何从庞大而嘈杂的数据集中提取有用的知识是一项艰巨的任务。降维是一种可以消除噪声和冗余属性（特征）的技术。降维技术可以分为特征提取（featureextraction）和特征选择（featuresel
张小甜甜·2023-06-16 01:55

MATLAB模糊C均值聚类FCM改进的推荐系统协同过滤算法分析MovieLens电影数据集

本文将以MovieLens数据集为基础，帮助客户分析MATLAB模糊C均值聚类改进的协同过滤算法在推荐系统
·2023-06-16 00:55

MATLAB用改进K-Means(K-均值)聚类算法数据挖掘高校学生的期末考试成绩|附代码数据

p=30832最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-06-16 00:55

R语言改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析股票盈利能力和可视化

聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。人们在投资时总期望以最小的风险获取最大的利益，面对庞大的股票市场和繁杂的股票数据，要想对股票进行合理的分析和选择，聚类分析就显得尤为重要。
·2023-06-16 00:54

R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类|附代码数据

p=3726最近我们被客户要求撰写关于时间序列聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-06-16 00:53

R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类|附代码数据

p=3726最近我们被客户要求撰写关于k-Shape时间序列聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-06-16 00:22

MATLAB、R用改进Fuzzy C-means模糊C均值聚类算法的微博用户特征调研数据聚类研究

p=30766原文出处：拓端数据部落公众号本文就将采用改进FuzzyC-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。
·2023-06-16 00:49

R语言KMEANS均值聚类和层次聚类：亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24198简介《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的预期寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚
·2023-06-16 00:18

MATLAB改进模糊C均值聚类FCM在电子商务信用评价应用：分析淘宝网店铺数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32794原文出处：拓端数据部落公众号近年来电子商务发展迅速，随之而来的信用问题给消费者带来诸多困扰，造成电子商务网上各种交易问题产生的原因是多方面的，但总的来说是缺乏有效的信用评价体系。目前各电子商务网站虽然都建立了信用评价体系，但是各网站提出的信用评价系统、流程以及指标体系大体相同并已经使用多年，并没有根据电子商务的现实发展而进行创新优化，也没
·2023-06-16 00:43

VOSviewer软件的基础与应用

是一款免费且专业的文献计量分析软件，也是一个知识图谱可视化工具，由荷兰莱顿大学开发，主要用于构建和查看文献计量知识图谱，基于文献的共引和共被引原理，具有可视化能力强、适合于大规模样本数据的特点，并支持标签视图、密度视图、聚类视图和分散视图四种视图浏览方式
zmjia111·2023-06-15 23:41

scPred：单细胞数据集有监督细胞聚类注释

首先平时我们拿到单细胞数据集，经过seurat标准流程，降维聚类，然后根据已知的marker基因对细胞进行注释，这个过程的降维分群是一个无监督的过程。
TS的美梦·2023-06-15 20:14

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
TS的美梦·2023-06-15 20:13

吴恩达监督机器学习：回归和分类（一）

文章目录机器学习简介机器学习是什么quiz监督学习回归问题分类问题quiz无监督学习聚类问题quiz练习测试：监督学习与无监督学习线性回归线性回归模型第一部分基本术语线性回归模型第二部分quiz选学实验
源代码•宸·2023-06-15 18:45

机器学习之聚类算法一

文章目录一、简述1.有监督和无监督的区别，以及应用实例2.为什么是聚类3.聚类都有哪些二、k-means1.k-means，核心思想是什么1.同一个簇内的样本点相似度较高，这里的相似度高，具体指什么2.
QuietNightThought·2023-06-15 15:04

K-Means聚类算法

引言聚类算法是传统机器学习算法中比较重要的一个算法，也是工程项目当中一个比较常用的算法。一.分类与聚类分类分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。
@kc++·2023-06-15 15:26

传统机器学习算法解析（opencv实现）

前言文本主要解析在传统机器学习当中一些小的算法与思想，只是传统机器学习算法当中的一小部分，更多传统机器学习算法可参考我的另外几篇博客链接1:PCA主成分分析链接2:Canny边缘检测算法链接3:K-Means
@kc++·2023-06-15 15:53

基于MapReduce实现的Kmeans算法(非调库)

算法思路KMeans算法作为一种划分式的聚类算法，利用MapReduce进行实现的主要难点在于满足KMeans每次迭代划分过程的中间结果保存。
回炉重造P·2023-06-15 13:18

聚类分析（文末送书）

目录聚类分析是什么一、定义和数据类型聚类应用聚类分析方法的性能指标聚类分析中常用数据结构有数据矩阵和相异度矩阵聚类分析方法分类二、K-means聚类算法划分聚类方法对数据集进行聚类时包含三个要点K-Means
码银·2023-06-15 12:29

5.2.4 聚类可是化工具-TSNE

通常输入的特征数据是高维的(大于3维)，一般难以直接以原特征对聚类结果进行展示。
WeDataScience·2023-06-15 08:21

CiteSpace中心性\引文突现及S值和Q值含义

具有高中介中心性的节点可能位于两个大型聚类或子网络的中间，因此称为中介。在CiteSpace中，具有高中介中心性的节点显示为紫色环。紫色环的粗细描述了中介中心性的值的大小。
asyxchenchong888·2023-06-15 03:36

【一起啃书】《机器学习》第九章 聚类

文章目录第九章聚类9.1聚类任务9.2性能度量9.2.1外部指标9.2.2内部指标9.3距离计算9.3.1欧氏距离9.3.2曼哈顿距离9.3.3切比雪夫距离9.3.4闵可夫斯基距离9.3.5标准化的欧几里得距离
小天才才·2023-06-15 03:25

第8课：动手实战基于 ML 的中文短文本聚类

关于文本聚类，我曾在Chat《NLP中文文本聚类之无监督学习》中介绍过，文本聚类是将一个个文档由原有的自然语言文字信息转化成数学信息，以高维空间点的形式展现出来，通过计算哪些点距离比较近，从而将那些点聚成一个簇
一纸繁鸢w·2023-06-15 01:22

数据科学导论

有监督学习、无监督学习、半监督学习；有监督学习中，既存在因变量，也存在自变量，研究的问题主要分为回归和分类两大问题，因此利用回归模型探究自变量如何影响因变量的过程属于有监督学习；无监督学习经典的方法有聚类分析
乄北城以北乀·2023-06-15 01:00

NLP之文本聚类

一文本聚类简介1.1、定义文本聚类主要是依据著名的聚类假设：同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。
摩天轮的守候·2023-06-15 00:55

拓端tecdat|R语言谱聚类、K-means聚类分析非线性环状数据比较

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23276有些问题是线性的，但有些问题是非线性的。我假设，你过去的知识是从讨论和解决线性问题开始的，这是一个自然的起点。对于非线性问题的解决，往往涉及一个初始处理步骤。这个初始步骤的目的是将问题转化为同样具有线性特征的问题。一个教科书式的例子是逻辑回归，用于获得两类之间的最佳线性边界。在一个标准的神经网络模型中，你会发现逻辑回归（或多类输出的回归）
·2023-06-14 23:04

拓端数据tecdat:R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

p=22838问题：使用R中的鸢尾花数据集(a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
·2023-06-14 23:03

拓端tecdat|R语言预测波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型

然而，情况并非如此，根据学术研究，波动率是具有聚类,厚尾和长记忆特征的时间序列变量。本博客比较了GARCH模型（描述波动率聚类），ARFIMA模型（长记忆），HAR-RV模型（基于高频数据），以及来自
·2023-06-14 23:32

拓端数据tecdat:R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率

更简单地说，我们经常看到在高波动性或低波动性时期的聚类，因此我们可以利用近期的波动性来预测近期的波动性。我们将使用SPY价格来说明波动率的模型。下面的图
·2023-06-14 23:32

R语言k-prototype聚类新能源汽车行业上市公司分析混合型数据集

p=32785原文出处：拓端数据部落公众号本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法，帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。
·2023-06-14 23:58

DBSCAN 集群

目录DBSCAN集群主要代码DBSCAN绘制结果中的集群DBSCAN集群基于密度的空间聚类应用（DBSCAN）是一种基于密度的聚类算法，由MartinEster等人在1996年提出。
孤亭远见·2023-06-14 16:14

CiteSpace中心性\引文突现及S值和Q值含义

具有高中介中心性的节点可能位于两个大型聚类或子网络的中
Teacher.chenchong·2023-06-14 14:28

R语言- ComplexHeatmap 绘制复杂热图示例

它经常用在分子生物学文章里（尤其是microarray,RNA-seq相关论文）直观地呈现多样本多个基因的全局表达量变化，和呈现多样本或多基因表达量的聚类关系。
倪桦·2023-06-14 14:17

python数据分析与挖掘建模_《python数据分析与挖掘实战》之挖掘建模

根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。
weixin_39640262·2023-06-14 11:38

精准测试之过程与实践 | 京东云技术团队

精准测试的核心组件包含的软件测试示波器、用例和代码的双向追溯、智能回归测试用例选取、覆盖率分析、缺陷定位、测试用例聚类分析、测试用例自动生成系统，这些功能完整的构成了精准测试技术体系。
·2023-06-14 11:23

天猫订单之数据分析与挖掘——分类分析

决策树预测1.2随机森林1.3朴素贝叶斯算法0.写在前面Windows：Windows10Python：Python3.9本次案例项目主要是采用Pandas和Numpy对天猫订单数据集进行处理、挖掘、分类和聚类分析
WHYBIGDATA·2023-06-14 11:16

天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析

天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析文章目录天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析0.写在前面1.聚类分析1.1聚类分组1.2kmeans算法0.写在前面Windows：Windows10Python：Python3.9
WHYBIGDATA·2023-06-14 11:46

python数据挖掘与机器学习实践技术

、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析
科研小白 新人上路·2023-06-14 09:09

基于DBACAN的道路轨迹点聚类

目录前言道路栅格化轨迹聚类参考资料前言很多针对道路轨迹的挖掘项目前期都需要对道路进行一段一段的分割成路段，然后对每一个路段来单独进行考察，如设定路段限速标识，超速概率等，如何对道路进行划分，其实是一个很有技巧性的活
帅帅de三叔·2023-06-13 23:29

10种常用的数据分析思路

这篇文章讲了表单分析、用户分析、埋点分析、聚类分析等10种分析方法，先学为敬~道家曾强调四个字，叫“道、法、术、器”。
Rocky006·2023-06-13 22:47
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