K-Means聚类第49页

KNN和k-means的区别

原理(32条消息)k-means原理和python实现_坠金的博客-CSDN博客(32条消息)k最近邻KNN_坠金的博客-CSDN博客总结knn是分类算法，首先给定已经分好类别的数据，问测试数据属于哪一类

坠金·2023-04-16 14:51

热点新CP：单细胞技术+癌症免疫治疗

大多数的研究人员都能在研究中熟练使用单细胞方法技术的流程和分析，如无监督聚类、系统发生、轨迹推断、RNA速率分析、谱系追踪和配体受体相互作用映射等。

概普生信·2023-04-16 14:10

ChatGPT基础知识系列之Embeddings模型

嵌入通常用于：搜索（根据与查询字符串的相关性对结果进行排名）聚类（其中文本字符串按相似性分组）建议（推荐具有相关文本字符串的项目）异常检测（识别出相关性很小的异常值）多样性测量（分析相似性分布）分类（其中文本字符串按其最相似的标签进行分类

不二人生·2023-04-16 12:00

那时我们有梦

“敬上一杯茶你是一个陌生人再奉上一杯茶你是我的朋友第三杯茶你是我的家人，我将用生命来保护你”不知道从什么时候开始，我与他们厮混到了一起，用这样的一句话来表达是最好不过的了――“物以聚类，人以群分”。

慕毒·2023-04-16 10:59

UAC: An Uncertainty-Aware Face Clustering Algorithm

我们研究了利用人脸图像中的不确定性来提高人脸聚类质量的方法。

Carrie_Hou·2023-04-16 09:18

论文阅读 —— Graph Self-Supervised Learning: A Survey （自监督图学习综述）

3.1图自监督学习的统一框架和数学公式3.2图自监督学习的分类3.3自我监督训练计划的分类3.4下游任务分类4基于生成的方法4.1特征生成4.2结构生成5基于属性的辅助方法5.1辅助属性分类5.1.1基于聚类的方法

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-04-16 09:39

大数据分析案例-基于决策树算法构建信用卡违约预测模型

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·2023-04-16 00:06

基于OpenCV的硬币面值识别

首先通过Canny算子对图像进行边缘检测，然后进一步调用定义的函数去除边缘检测后图像中的孤立点，对处理后的图像进行Hough变换检测圆曲线，进而可以把圆的半径储存在列表中，对所得到的数据进行K-means

早起的小懒虫·2023-04-15 23:46

数学建模基本算法模型

聚类模型：将数据分为若干个类别

早起的小懒虫·2023-04-15 23:46

基于多种算法实现鸢尾花聚类

基于多种聚类算法实现鸢尾花聚类描述聚类（Clustering）属于无监督学习的一种，聚类算法是根据数据的内在特征，将数据进行分组（即“内聚成类”），本任务我们通过实现鸢尾花聚类案例掌握Scikit-learn

九灵猴君·2023-04-15 22:50

Nature子刊：一个从大脑结构中识别阿尔茨海默病维度表征的深度学习框架

作者描述并验证了一种名为Smile-GAN（SeMI-supervisedcLustEring-GenerativeAdversarialNetwork），的半监督深度聚类方法，它研究了与正常大脑结构对比的神经解剖学异质性

悦影科技·2023-04-15 20:40

监督学习和非监督学习

最典型的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析阶段

这里假装有个名字·2023-04-15 18:41

mysql+kettle+powbi可视化报表更新（分析师报表）

字段用于判断是否处于更新状态test1——原始数据test2——TEST1数据经清洗后入test2test3——test2表选取字段，做插入更新操作（此处做FRM模型（后续连python，计算FRM分值，或聚类分析

胖了会被宰·2023-04-15 14:24

2020, Q1(Expert Syste), A novel method based on sr for interpretable semantic similarity measurement

虽然这种基于符号回归的解决方案在聚类领域已经存在，但我们在这里提出了一种新的方法，在语义文本相似的情况下，能

青年有志·2023-04-15 13:09

机器学习面试

1.1LR线性回归1.1.1线性回归/广义线性回归1.1.2logisticsregression对数几率回归1.1.3感知机1.2SVM1.2.1SVM支持向量机1.2.2SVR1.3朴素贝叶斯1.4聚类

27878678678·2023-04-15 01:32

【python机器学习】聚类算法K-means（基于顾客购物订单数据集）

写在前面k-means是一种最流行的聚类算法，属于无监督学习k-means可以在数据集分为相似的组（簇），使得组内数据的相似度较高，组间之间的相似度较低。

如是我闻__一时__·2023-04-15 00:30

通俗理解机器学习——K-means++ 聚类算法

为什么要使用K-means++聚类算法由于K-means算法的结果会受到初始点的选取而有所区别，即K-Means在初始化聚类中心时是在最小值和最大值之间随机取一个值作为其聚类中心，这样的随机取值会导致聚类中心可能选择的不好

堇禤·2023-04-15 00:57

传统机器学习(三)聚类算法K-means(一)

传统机器学习(三)聚类算法K-means(一)一、聚类算法K-means初识1.1算法概述K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。

undo_try·2023-04-15 00:25

（Matlab实现）K-means算法及最佳聚类数目的确定

CH值）3.Davies-BouldinCriterion（戴维斯-博尔丁指标，DB值）4.GapValue（Gap值）5.SilhouetteCoefficient（轮廓系数）6.基于Matlab的K-means

荔枝科研社·2023-04-14 23:16

Python——Kmeans聚类算法、轮廓系数（算法理论、代码）

目录1Kmeans模型理论1.1K-均值算法(K-means)算法概述1.2距离度量1.3K-means算法流程1.4K值的选择1.5K-means的优点1.6K-means的缺点1.7聚类的评价指标2

小平凡的记录·2023-04-14 23:38

Python实现四种网络模型的生成、平均度等指标的计算及度分布函数的展示

补充参考文献一、前言最近用Python实现了四种网络模型（规则图，ER随机图，WS小世界网络和BA无标度网络）的复现，具体内容为使用建模工具库Networkx实现网络模型的生成，平均度、最短路径长度、聚类系数等指标的计算

Yanc12138·2023-04-14 23:38

bj21002000·2023-04-14 17:19

主成分分析-PCA图的优化（R语言）

R语言的主成分分析（PCA）详解和带聚类的PCA图绘制最近有个老师在整理文章数据，由于分组较多，想展示PCA图，说明不同分组的差异，公司默认给出的PCA图比较朴素，想做的好看一些，怎么来做呢。

纪伟讲测序·2023-04-14 16:59

davies_bouldin_score用于评估聚类模型

在之前写的一篇关于聚类分析的文章中，介绍了两种用于评价聚类模型好坏的标准，分别是elbowmethod和silhouettescore。现在使用另外一种评分方式。

FrenchOldDriver·2023-04-14 11:37

基于python+flask实现视频数据可视化

通过flask项目中的python代码进行数据库连接进行前后端交互功能的实现，通过layui框架进行系统前端页面的功能实现，通过knn分类算法以及k均值聚类算法对爬取的数据进行分析，最后通过前端页面对数据进行可视化展示

张 PD·2023-04-14 10:31

NumPy 秘籍中文第二版：十、Scikits 的乐趣

NumPyCookbook-SecondEdition协议：CCBY-NC-SA4.0译者：飞龙在本章中，我们将介绍以下秘籍：安装scikit-learn加载示例数据集用scikit-learn对道琼斯股票进行聚类安装

布客飞龙·2023-04-14 09:25

学习笔记-机器学习-（10）聚类

吴恩达-机器学习课程--13:Clustering的学习总结：最常见的非监督算法：K-means算法假如想把以下训练集训练分为两簇随机选择两点，一部分点离红点更近，一部分点离蓝点更近移动两点至已分好的两类点的均值处

饼干和蛋糕·2023-04-14 08:02

Talk预告 | ICLR‘23 北京大学楼家宁：针对鲁棒聚类问题的接近最优核心集

他与大家分享的主题是:“针对鲁棒聚类问题的接近最优核心集”，届时将针对鲁棒聚类问题，分享一种针对大数据非常有效的数据规约方法——核心集（coreset），并介绍相关构造算法以及最新进展。

TechBeat人工智能社区·2023-04-14 03:23

c语言环境下opencv图像K均值聚类,图像处理中kmeans聚类算法C++实现

对于比较大的类别，如遥感影像中以像素数目表示的较大的类别，式(１)可以近似表示为仃２２２ｎ２丁在遥感分类应用中，一般采用试探性的方法确定选择训练样本数量，选取规则是每个类别需要的样本数量为数据波段数的１０—３０倍【１ｍ１１１，或者在此基础上越多越好。面向对象遥感影像分类方法也是一种监督分类，即需要在已知类别的训练场地上提取各类训练样本，通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则，从而把影像中的各个影

林宇宙·2023-04-14 00:19

机器学习 day02（无监督学习，聚类算法，术语）

如图：聚类算法将无标签的数据自动的放置在不同的集群或组中例如：在谷歌新闻示例中，聚类算法在没有监督的情况下，自行计算出该新闻属于熊猫，双胞胎，动物园新闻集群，

丿罗小黑·2023-04-13 23:01

day38:opencv与传统机器学习

1、K均值K均值是最简单的聚类方法之一，是一种无监督学习。K均值聚类的原理是通过指定种类数目对数据进行聚类，例如根据颜色将围棋棋盘上的棋子分成两类.K均值聚类算法主要分为以下4个步骤。

Callmegodyu、·2023-04-13 23:28

K-均值聚类算法

概述聚类是一种无监督的学习，他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。聚类与分类的最大不同在于，分类的目标事先巳知，而聚类则不一样。

走了又走·2023-04-13 21:31

K均值聚类分析流程

K均值聚类分析流程一、案例背景在某体育赛事中，意大利、韩国、罗马尼亚、法国、中国、美国、俄罗斯七个国家的裁判对300名运动员进行评分，现在想要通过评分上的差异将300名选手进行分类，计划将选手分为高水平

spssau·2023-04-13 20:48

K-Means 聚类原理

前言K-Means是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。

安哥生个信·2023-04-13 20:04

简单快捷的人工智能相关小工具集合～

从416到北京的ZMZ·2023-04-13 17:41

聚类分析_客户群聚类分析

聚类是非监督学习的一种算法，我们使用k-means聚类算法，实现客户细分，以及营销战略如何在实际业务中应用。

a_big_cat·2023-04-13 17:30

PCL 实现欧式聚类提取

PCL实现欧式聚类提取1.算法原理2.算法实现思路3.代码实现1.算法原理图1欧式聚类算法原理2.算法实现思路创建Kd树。创建一个Kd树对象作为提取点云时所用的搜索方法。

奔跑的小豆芽·2023-04-13 09:14

数据分析之聚类分析

这个分类的过程就是聚类分析。文/黄成甲聚类分析聚类分析，就是按照个体的特征将它们分类，目的在于让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，而不同类别之间具有较

黄成甲·2023-04-13 07:31

stata简单回归与检验

检验异方差稳健型标准误计算拟合值和残差残差分析相关系数矩阵相关矩阵散点图Pearson相关系数Spearman相关系数t检验单变量t检验多变量t检验变量在多组之间的差异稳健型标准误White异方差稳健型标准误聚类调整后的标准误自抽样法

PD我是你的真爱粉·2023-04-13 04:21

批次效应及多数据集合并

如何判断有批次效应数据集中明确说明Boxplot图聚类树PCA分析芯片数据的处理1.批次效应不能被消除，只有尽可能的降低。2.是否会矫枉过正？

沏茶年糕团子·2023-04-13 03:02

常用的统计分析方法总结(聚类分析、主成分分析、因子分析)

一.聚类分析聚类的目的1.间隔尺度：变量用连续的量来表示【常用】2.有序尺度：有次序关系，指标有有序的等级来表示3.名义尺度：指标用一些类来表示，这些没有等级和数量的关系1.1聚类分析的类型Q型聚类：对样品的聚类

_諾_·2023-04-13 03:14

【将fisheriris、COIL20与MNIST三个数据集输入非负矩阵分解算法中再通过Kmeans聚类并得到聚类评价（精度、NMI）】

非负矩阵分解非负矩阵分解（NMF）是一种常用的数据降维和特征提取方法，而Kmeans则是一种常用的聚类算法。

落叶霜霜·2023-04-13 00:22

将fisheriris、COIL20与MNIST三个数据集输入图正则化非负矩阵分解算法中再通过Kmeans聚类评价（精度、NMI）

首先，需要对三个数据集进行预处理，即将它们转换成图像矩阵的形式，并将它们进行归一化处理，使得每个像素值在[0,1]之间。然后，可以使用图正则化非负矩阵分解算法（Graph-RegularizedNon-negativeMatrixFactorization,GR-NMF）对这些数据集进行分解，得到每个数据点的低维表示。GR-NMF是一种常用的矩阵分解算法，它能够自动提取数据中的潜在特征，并生成一组

落叶霜霜·2023-04-13 00:22

【数据分析4】scikit-learn机器学习

1.机器学习方法：•构造间隔理论分布：聚类分析和模式识别•人工神经网络•决策树•感知器•支持向量机•集成学习AdaBoos•降维与度量学习•聚类•贝叶斯分类器•构造条件概率：回归分析和统计分类•高斯过程回归

ZEVIN LI·2023-04-12 23:24

【Pytorch源码模板】深度学习代码：各种骨干网（分类、分割、轻量化、姿态、识别）、注意力、Loss、可视化、数据增强（十万行代码整理，超强模板，入门即精通不是梦）

5.模型部署6.pytorch-loss7.TensorFlowtoPyTorchConversion8.特征可视化9.常用算法9.1各种评价指标9.2数据集划分9.3数据集读取9.4特征可视化9.5聚类

诸葛灬孔暗·2023-04-12 23:06

RNA-seq入门实战（四）：差异分析前的准备——数据检查

本节概览：数据预处理,进行样本间具有可比性boxplot查看样本的基因整体表达情况查看不同分组的聚类情况：样本hclust图、距离热图、PCA图、差异基因热图、相关性热图承接上节RNA-seq入门实战（

嘿嘿嘿嘿哈·2023-04-12 22:02

超像素分割学习笔记

1.2SLICSLIC（SimpleLinearIterativeClustering，简单线性迭代聚类)是超像素分割中使用比较多的方法，主要特

冬瓜在冬眠·2023-04-12 19:48

数据科学家应该了解的5个图算法

1.连通分支有3个连通分支的图我们都知道聚类的原理，可以将连通分支(ConnectedComponents)视为一种硬聚类算

人工智能遇见磐创·2023-04-12 19:33

Cousera过程挖掘2-Module1-Cluster Analysis

1、何为聚类聚类一般聚类都会有成百上千个维度！那么这个分类到底是如何进行的呢：设立矩点给样本点上色新的矩点位置生成了！！

ZzzRicardo_Yue·2023-04-12 18:16

2021-09-17比较基因组

1.基因家族聚类基因家族是来源于同一个祖先，由一个基因通过基因重复和物种分歧而产生两个或更多的拷贝而构成的一组基因，它们在结构和功能上具有明显的相似性，编码相似的蛋白质产物，同一家族基因可以紧密排列在一起

麦冬花儿·2023-04-12 17:13

推荐频道

K-Means聚类