K-Means聚类第55页

EM聚类

原理“最大似然”，英文是MaximumLikelihood，Likelihood代表可能性，所以最大似然也就是最大可能性的意思。最大似然：根据我们的经验，相同年龄下男性的平均身高比女性的高一些最大似然估计：它指的就是一件事情已经发生了，然后反推更有可能是什么因素造成的。还是用一男一女比较身高为例，假设有一个人比另一个人高，反推他可能是男性。最大似然估计是一种通过已知结果，估计参数的方法。EM算法是

dingtom·2023-03-22 07:15

图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-23~04-28)

4.24●完成了吴恩达机器学习课程K-Means和PCA的相关作业。做了一个总结K均值和KNN算法（学习笔记）4.25学校机器学习课的作业真的难成shi。不像国外作业，很多代码都写好

Rlinzz·2023-03-21 21:45

初学者R语言：热图基础画法及个性化调整详解

上方树形图表示对来自不同实验分组的不同样品的聚类分析结果Draw

mayoneday·2023-03-21 07:18

机器学习 - DBSCAN聚类算法

1.DBSCAN简介密度聚类（亦称基于密度的聚类算法，density-basedclustering）算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。

nlpming·2023-03-21 05:16

2018-08-27 -- 学习

在文字检测方向考虑到不同尺度的图像中文字呈现的差异性如何解决传统机器学习方法在文字速度和精度的平衡问题深度学习算法在硬件成本控制中呈现的局限性问题文本背景呈现的复杂性，文本的失真考虑2，自然场景下文本存在的一些特征：颜色，亮度：通过颜色聚类或者图像分割

上之子·2023-03-21 04:42

k-modes聚类算法

引言之前介绍的K-means和k-medoids算法都是针对数据为数值型的聚类算法，计算样本间的距离采用的是欧式距离，所以如果数据变量是类别型的采用这两种算法，就需要先进行one-hot编码或者dummycoding

学习者的旅途·2023-03-20 10:28

（数据科学学习手札16）K-modes聚类法的简介&Python与R的实现

我们之前经常提起的K-means算法虽然比较经典，但其有不少的局限，为了改变K-means对异常值的敏感情况，我们介绍了K-medoids算法，而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况，本篇便对

weixin_30724853·2023-03-20 10:58

全面了解R语言中的k-means如何聚类？

下面将在iris数据集上演示k-means聚类的过程。先从iris数据集中移除Species属性，然后再对数据集iris调用函数kmeans，并将聚类结果存储在变kmeans.result中。

shenmanli·2023-03-20 10:28

R语言 ——kmodes()所属R语言包

kmodes(klaR)kmodes()所属R语言包：klaRK-ModesClusteringK-Modes聚类译者：生物统计家园网机器人LoveR描述----------Description---

幸运六叶草·2023-03-20 10:27

聚类效果的外部评价指标——纯度(Purity)及其Python和matlab实现

0.前言我的课题中有一部分是评价聚类结果的好坏，很多论文中用正确率来评价。对此，我一直持怀疑态度，因为在相关书籍中并没有找到“正确率”这一说法，只有分类的时候才用到。

Hello3q3q·2023-03-20 07:07

聚类算法评价指标python实现_[ML] 聚类评价指标

本文将介绍几个常见的聚类评价指标:Purity,NMI,RI,Precision(查准率),Recall(查全率),F,ARI,Accuracy(正确率).好的聚类算法,一般要求类簇具有：高的类内(intra-cluster

weixin_39681724·2023-03-20 07:36

聚类模型ari_几种常见的聚类评估指标

在前面两篇文章中，笔者已经介绍了两种聚类算法，同时还通过sklearn完成相应的示例。但是，到目前为止笔者还没有介绍如何来聚类的经过进行评估。

卖糕郎·2023-03-20 07:04

【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解

【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解文章目录【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解1.前言2.外部指标2.1P（Purity）2.1.1例子2.2NMI（NormalizedMutualInformation

笃℃·2023-03-20 07:33

无监督聚类评价指标，RI、ARI、MI、NMI等

无监督聚类评价指标，RI、ARI、MI、NMI等最近在看无监督学习聚类的评价指标，主要看了RI、ARI、MI、NMI，在此写下我自己对于这些指标的理解。

踮踮脚尖看远方·2023-03-20 07:32

聚类指标SI,CH,ACC,NMI,AR,AMI的python函数实现

fromsklearn.metrics.clusterimportnormalized_mutual_info_scoreasNMI,\adjusted_mutual_info_scoreasAMI,adjusted_rand_scoreasAR,silhouette_scoreasSI,calinski_harabasz_scoreasCHdefclustring_indicators(pred

hellopari·2023-03-20 07:01

聚类的外部指标(Purity, ARI, NMI, ACC) 和内部指标(NCC,Entropy,Compactness,Silhouette Index)，附代码 (Python 和 Matlab)

聚类性能评估的外部指标和内部指标，附代码(Python和Matlab)文章目录聚类性能评估的外部指标和内部指标，附代码(Python和Matlab)1外部指标1.1Purity原理解释Python代码Matlab

阿卡西番茄酱·2023-03-20 07:46

[R语言] Heatmap绘图经验总结

此外，还可以借助热力图呈现不同特征间的聚类关系，即利用不同特征的差异程度（利用相关系数矩阵、欧氏距离等度量方式），对其做聚类分析（如层次聚类，kmeans聚类等）。

YERA·2023-03-20 01:20

R 实现聚类分析_07Jul2020

聚类分析层次聚类#01Jun2018library(tidyverse)library(DataExplorer)library(NbClust)data(nutrient,package="flexclust

liang_rujiang·2023-03-19 19:47

R 数据可视化 —— 聚类热图 ComplexHeatmap(一)

前言使用pheatmap已经能够绘制满足大多数要求的聚类热图了。受pheatmap包的启发，ComplexHeatmap提供了对热图更多更灵活的控制，如多数据热图的排列比较以及多种图形注释等。

名本无名·2023-03-19 17:32

核心用户聚类分析

任选社交、电商、O2O、游戏、内容（包括新闻资讯或者视频）等类别的项目，详细分析该产品冷启动的运营策略可能性，以及核心用户的聚类分析。

赖LIGHT·2023-03-19 08:14

数据算法之kmeans聚类

一、聚类算法聚类属于无监督学习，是数据挖掘十大经典算法之一。

JUNjianshuZHU·2023-03-19 03:13

02-15

今天看的是K-Means聚类问题。通过确定K类的中心点Means，最终实现聚类。

姬汉斯·2023-03-19 00:24

sklearn库-算法调用，模型评估

然后进行算法的调用对数据集进行拟合，拟合的过程中会出现损失函数，然后在进行特征工程，在进行拟合，在得出不错的评估后，进行最后的交叉验证预测：回归模型惩罚性线性回归模型分类：逻辑回归朴素贝叶斯支持向量机决策树随机森林GDBT神经网络聚类

紫弟·2023-03-18 22:27

a10.Andrew-ML08-无监督、PCA

02.K-meansalgorithm聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。

Xylia_Yang·2023-03-17 18:05

高斯混合模型（Gaussian mixture model）

简单介绍算法大鉴赏：高斯混合模型（Gaussianmixturemodel）-知乎(zhihu.com)与k均值区别最佳聚类实践：高斯混合模型（GMM）-知乎(zhihu.com)GMM不需要对数据做标准化处理

遥远的清平湾·2023-03-17 18:39

CS224W-图神经网络笔记5.1：Spectral Clustering - 谱聚类基础知识点

CS224W-图神经网络笔记5.1：SpectralClustering-谱聚类基础知识点本文总结之日CS224WWinter2021只更新到了第四节，所以下文会参考2021年课程的PPT并结合2019

Epiphron·2023-03-17 15:49

K-means(聚类)

fromsklearn.clusterimportKMeans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簇中原理：通过不断地取离种子点最近均值的算法，大致步骤如下：从上图中，

夏日丶·2023-03-17 14:28

tf 实现 K-means

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_circlesK=4#类别数目MAX_ITERS=1000#最大迭代

cookyo·2023-03-17 10:49

BP:基于静息态功能连接生物标志物的四种阿尔茨海默病亚型

方法：我们使用非负矩阵分解聚类，对先前确定的AD和正常对照之间的216个不同的静息态功能连接，研究了AD的亚型。我们使用发现数据集（n=809）和验证数据集（n=291）进行了分析。

悦影科技·2023-03-17 10:39

字节跳动数据挖掘实习生面试--2019-02-25

面试邮件信息1、根据简历依次介绍项目，询问技术细节：写出K-means算法伪码（谈到项目聚类实现时提到的）简要讲述XGboost包的实现原理(谈到比赛用到的技术时提到的)2、简历上的论文:没问！！！！！

刃雪56·2023-03-17 07:12

OpenCV——Otsu二值化

目录一、Otsu算法二、C++代码三、python代码四、结果展示五、参考链接一、Otsu算法 Otsu算法（大津法或最大类间方差法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大

点云侠·2023-03-17 07:29

第九章多变量群落分析1

我们在第7章中说明了聚类和排序。在本章中，我们重点介绍关于β多样性的有意义的统计检验。已经开发了几种方法或模型来测试微生物群落组成的差异。我们将介绍使用置换多变量方差分析(P

ZMQ要加油呀·2023-03-17 05:38

知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据

知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据背景日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列

cn華少·2023-03-17 05:00

【数据挖掘】数据变换与离散化讲解与实战（超详细附源码）

常用的数据平滑方法有分箱、回归和聚类等方法2.属性构造属性构造是通过由给定的属性构造新的属性并添加到属性集中，以帮助

showswoller·2023-03-16 20:07

python数据分析与挖掘实战——挖掘建模学习记录（二）

目录3关联规则算法3.1Apriori算法算法代码4时序模式4.1时间序列的预处理4.2平稳时间序列分析4.3非平稳时间序列分析代码5.离群点检测5.1基于模型的离群点检测方法5.2基于聚类的离群点检测方法基于原型的聚类的改进及代码

四九~·2023-03-16 07:20

大师兄的数据分析学习笔记(三十一）：机器学习模型总结

三十）：半监督学习大师兄的数据分析学习笔记(三十二）：模型评估（一）一、分类模型KNN朴素贝叶斯决策树支持向量机逻辑映射GBDT集成方法神经网络二、回归模型线性回归逻辑回归人工神经网络回归树与提升树三、聚类

superkmi·2023-03-16 04:09

使用K均值聚类算法进行产品划分

在理解聚类算法原理之后，通过实际案例去操作，既可以巩固对算法的理解，也有助于尽快把知识转化为生产力。下面将通过一个案例展示K均值聚类建模的流程和思路。

PM见闻·2023-03-16 01:52

如何轻松绘制基因表达聚类趋势图

image.png#清除当前环境中的变量rm(list=ls())#设置工作路径setwd("C:/Users/Dell/Desktop/")#加载所需的R包library(ggplot2)library(pheatmap)library(reshape2)#读取测试数据data<-read.table("test.txt",header=T,row.names=1,check.names=F)#

Davey1220·2023-03-16 00:02

基于密度的聚类方法

基于密度的聚类方法的主要目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域。与基于距离的聚类算法不同的是，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的簇。

皮皮杂谈·2023-03-15 18:48

基因家族聚类之OrthoFinder

刘小泽写于19.2.11这是干啥的？做进化、基因家族分析、比较基因组使用OrthoFinderissimpletouseandallyouneedtorunitisasetofproteinsequencefiles(oneperspecies)inFASTAformat.最新版的是version2，Emms,D.M.andKelly,S.(2018)OrthoFinder2:fastandacc

刘小泽·2023-03-15 17:20

ML 无监督学习聚类 K-Means

聚类(clustering)聚类算法的目标是将数据集合分成若干簇，使得同一簇内的数据点相似度尽可能大，而不同簇间的数据点相似度尽可能小。

XinY_VV·2023-03-15 12:54

xcat快速入门&工作流程指南

xcatmn.mydomain.com三、第1阶段：添加你的第一个节点并且用带外BMC接口控制它四、第2阶段预配节点并使用并行shell对其进行管理二：工作流程指南1.查找xCAT管理节点的服务器2.在所选服务器上安装xCAT3.发现聚类中的目标计算节点

谁的BUG最难改·2023-03-15 11:17

CNS图表复现13—使用inferCNV来区分肿瘤细胞的恶性与否

我在CNS图表复现09—上皮细胞可以区分为恶性与否，简单演示了，第一次分群后选择上皮细胞后继续分群，第1,2,7,14,21,23,25是跨越病人的聚类情况，所以初步判定它们这些亚群是正常的上皮细胞。

Seurat_Satija·2023-03-15 10:08

『OPEN3D』1.1 点云处理 python篇

目录1.open3d中的点云IO2.点云的可视化3点云voxel下采样4.顶点法线估计5.最小外界矩6.凸包计算7.点云距离计算8.DBSCANclustering聚类9.RANSAC(RandomSampleConsensus

NNNNNathan·2023-03-15 09:26

声纹识别 | 快速概览 + 了解N：N聚类算法是如何应用的

关于声纹识别的N：N聚类算法本文将从如下方面为你一一解读：什么是声纹？

rachol__xuedi·2023-03-15 08:31

数模笔记13-BP神经网络

数学近似映射（函数逼近）拟合—>预测分类—聚类分析神经网络

L、fly·2023-03-15 05:13

第五章挖掘建模

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，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。

冰度猎魂·2023-03-15 04:21

【机器学习】西瓜书学习笔记（一）

机器学习任务划分根据训练样本是否有标签，可分为：监督学习分类：预测离散值，如二分类任务回归：预测连续值无监督学习聚类：训练样本没有标记信息，通过了解数据内在规律自动分类，常用于数据分析学习效果的评

hypc9709·2023-03-15 00:19

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