K-Means聚类

聚类算法：Mean Shift

目录简介meanshift算法理论MeanShift算法原理算法步骤算法实现其他聚类算法之MeanShiftMeanShift算法理论MeanShift向量核函数引入核函数的MeanShift向量聚类动画演示
assassin_sword·2023-02-02 11:09

Meanshift学习（1）

Meanshift算法是基于核密度估计的爬山算法，可用于聚类、图像分割、跟踪等。
菜鸟知识搬运工·2023-02-02 11:06

泛统计理论初探——均值漂移算法初探

数据挖掘-均值漂移聚类算法均值漂移聚类算法简介本文主要是介绍均值漂移聚类算法，又称为Mean-Shift-Cluster，该算法属于无监督学习的聚类方法。
喷火龙与水箭龟·2023-02-02 11:36

机器学习：均值漂移（Mean Shift）详细解释

1.均值漂移的基本概念MeanShift算法和k-means相似，都是一个迭代的过程，即先算出当前点的偏移均值，将该点移动到该偏移均值，以此为新的起始点，继续移动，直到满足最终的条件。
Be-real·2023-02-02 11:05

均值漂移(Meanshift)算法流程

均值漂移算法是一种常见的聚类算法，经常被应用在图像识别中的目标跟踪、数据聚类等场景中。
leeber_94·2023-02-02 11:33

均值漂移聚类算法_聚类算法-均值漂移算法

均值漂移聚类算法聚类算法-均值漂移算法(ClusteringAlgorithms-MeanShiftAlgorithm)均值漂移算法简介(IntroductiontoMean-ShiftAlgorithm
cunzai1985·2023-02-02 11:02

MATLAB实现Kmeans聚类算法

这是我练习的第一个机器学习的算法，写的比较简单，肯定也有一些小错误。也参看了很多其他人的代码。现在贴出来算是我学习的一个历程啦。clearall;closeall;clc;data1=normrnd(0,0.25,100,2);%生成符合data2=normrnd(1.25,0.5,100,2);data3=normrnd(-1.25,0.5,100,2);%显示数据plot(data1(:,1)
小淮槐·2023-02-02 11:55

Matlab实现Kmeans聚类算法

1.Kmeans聚类算法简介kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。
Xloserbin·2023-02-02 11:20

【机器学习】聚类算法（理论）

聚类算法（理论）目录一、概论1、聚类算法的分类2、欧氏空间的引入二、K-Means算法1、算法思路2、算法总结三、DBSCAN算法1、相关概念2、算法思路3、算法总结四、实战部分...一、概论聚类分析，
酱懵静·2023-02-02 10:31

simhash的中文实现(python)

最近工作上需要处理文本相似度的问题，一共5万多个文档；第一步，是先是要进行颗粒度较粗的，发现基本相似的文档，进行基本的“聚类”；第二步，针对相似的文档，然后进行详细的比较；经过调研，发现google的simhash
redbutterfly·2023-02-02 10:15

人工智能时代八大类算法你了解吗？（包邮送书6本）

文章目录本文导读1.关联规则分析2.回归分析3.分类分析4.聚类分析5.集成学习6.自然语言处理7.图像处理8.深度学习9.书籍推荐（包邮送书6本）本文导读从零带你了解人工智能时代需要掌握的8大类算法，
无 羡ღ·2023-02-02 09:12

二分类模型-分布式SPARK效果评估实现代码+混淆矩阵

最近在做一个平台级的项目，为了保证分布式的可扩展性，评估最终用sparkmlib进行模型的评估，sparkmlib里面封装好了二分类、多分类、聚类的通用的评估指标，通用指标实现起来都比较简单。
泰格数据·2023-02-02 09:09

Spark Machine Learning(SparkML):机器学习(部分一)

这些算法包括特征选取、分类、回归、聚类、推荐等任务。ML还提供了用于构建
Thomson617·2023-02-02 09:24

基于多方安全计算机器学习

秘密分享加法和乘法传统秘密分享技术的缺点协议优化少量Triple的稀疏矩阵乘法逻辑回归w：训练的模型x：样本特征f：函数多方安全逻辑回归树模型核心步骤：计算导数特征排序分桶累积计算增益最优分裂样本划分计算分值安全树模型训练#安全树模型预测K-Means
柒拾柒_L·2023-02-02 09:52

一种基于过分割的上坡聚类方法用于从MLS数据中提取城市街道区域的个体树木

Abstract针对现有方法对树干依赖严重，在复杂环境下提取效果不佳的问题，本文提出了一种基于过分割的上坡聚类方法从移动激光扫描数据中提取城市行道树。树干被汽车和绿化带挡住，树冠相接或互锁大。
fish小余儿·2023-02-02 08:31

数据挖掘-KMeans算法

K-Means属于聚类算法，是一种无监督学习算法，没有训练集和测试集之分，也没有正确分类的标签与之参照来提升学习效果。聚类就是把一堆样本根据一些特性分成不同的簇，也就是类。
花讽院_和狆·2023-02-02 05:05

第九章 聚类

9.1聚类任务聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。
晨光523152·2023-02-02 04:45

Kmeans算法

Kmeans算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。Kmeans算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。
致虑·2023-02-02 03:09

74971论文

运用熵权法和变异系数法将指标综合到基于气候变化的脆弱性指标中，此外，利用模糊聚类分析的办法，将国家分为四种类型。论文进行的工作1.建立脆弱性评价指标模型。
萍水间人·2023-02-02 00:17

R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告|附代码数据

它对于数据探索很有用，因为维数减少到几个维度（例如2或3维）允许可视化样本然后可以使用这种可视化来从数据获得见解（例如，检测聚类并识别异常值）。
·2023-02-01 23:27

R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告|附代码数据

它对于数据探索很有用，因为维数减少到几个维度（例如2或3维）允许可视化样本然后可以使用这种可视化来从数据获得见解（例如，检测聚类并识别异常值）。
·2023-02-01 23:56

项目实训（十一）—相似场景聚类

前言：上一篇博客中已经将所有的场景视频的特征提取出来了，下面介绍一下如何将相似的场景视频聚类到一起。
weixin_46449172·2023-02-01 23:13

「生信」同源基因分析——OrthoMCL

目录介绍环境配置OrthoMCL使用统计聚类结果最后介绍OrthoMCL是一款直系同源基因聚类软件,它不仅能得到多个物种共有的直系同源基因,还能够分别获得不同物种特有基因家族的扩张情况关于直系同源和旁系同源的区别
bioinfo_boy·2023-02-01 22:40

Chinese-whisper:一种简洁的分类方法

但仍然没有找到一种适合于未知类别数量，自动划分的方法，而k-means等聚类方法均是要预先设定分类数量后再开始进行聚类操作。
lumo的二次学习笔记·2023-02-01 21:45

（R/Python）t-SNE聚类算法实践指南

首发链接：https://yq.aliyun.com/articles/70733作者介绍：Saurabh.jaju2Saurabh是一名数据科学家和软件工程师，熟练分析各种数据集和开发智能应用程序。他目前正在加州大学伯克利分校攻读信息和数据科学硕士学位，热衷于开发基于数据科学的智能资源管理系统。Linkedin：https://in.linkedin.com/in/saurabh-jajuGit
uncle_ll·2023-02-01 20:55

各种聚类算法的介绍与比较（转载）

转载自：https://blog.csdn.net/abc200941410128/article/details/78541273一、简要介绍聚类概念聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇
diudiu~bo·2023-02-01 20:55

机器学习基础---降维方法---T分布随机近邻嵌入(TSNE)推导

T-SNE（T-StochasticNeighborEmbedding）核心思想：对无监督聚类问题：PCA目的是在样本空间内找到子空间，以变换矩阵W对样本矩阵XXX实现原空间到子空间的映射，属于线性聚类方法
Guanxiong He·2023-02-01 20:53

《机器学习》理论——速读学习2 常用方法（3）

time:2021-12-24学习目标：我需要了解神经网络除了工程化部分之外的更多内容，以便于在实际有效数据中可以获得抽象模型的能力；第9章聚类第10章降维与度量学习第9章聚类9.1聚类任务无监督学习中
baby_hua·2023-02-01 20:23

各种聚类算法介绍

最近项目用到聚类算法，将其系统的总结一下。
baobaoqiyue·2023-02-01 20:23

机器学习的基础——embedding词嵌入&相似性&聚类算法介绍

本期文章，我们对embedding词嵌入、similarity相似性和clustering聚类进行相关的介绍，而这些都是大多数ML机器学习的基础，也是自动编码器必不可少的算法。
人工智能研究所·2023-02-01 20:52

ProductQuantizer-向量压缩

ProductQuantizer是一种将空间内的点x，通过kmeans算法映射到多个聚类中心,然后在通过聚类中心表示该点x的向量压缩方法.笔者在ANN算法和fasttext算法中,都见识到了ProductQuantizer
小小兰哈哈·2023-02-01 19:30

学习《计算智能》第二章一一神经网络笔记

(重点)2.3前馈内层互联网络2.4反馈型网络三、神经网络的学习算法3.1学习方法3.2学习规划四、BP神经网络4.1基本思想4.2算法流程4.3应用举例五、进化神经网络六、神经网络的应用6.1识别与聚类应用
农村小恶霸·2023-02-01 19:29

EM算法；k-means；高斯混合模型

EM算法：选择初值foriinepoch:E步：计算期望M步：最大化K-means的核心目标是将数据集划分成K个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。
cv-daily·2023-02-01 18:22

聚类算法比较：K-means 和高斯混合模型

算法原理K-means，K均值聚类算法假设每个cluster存在一个中心点，该cluster内的所有数据项到这个中心点的欧式距离（勾股定理的扩展：各维度差的平方求和再开方）都小于到其他cluster中心点的距离
weixin_34411563·2023-02-01 18:52

K-means，高斯混合模型及其EM步骤详解

作为机器学习算法的一员，不同于SVMs（支持向量机），贝叶斯，logisticregression这些监督学习算法，K-means是一种无监督的聚类算法。这里的K表示类别的个数。
Steven_ycs·2023-02-01 18:52

GMM（高斯混合模型）与KMean聚类

最大期望算法EMEM(ExpectationMaximization)算法是一种求参数的极大似然估计方法，可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据等带有噪声的不完整数据。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：–第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；–第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这
弎见·2023-02-01 18:51

k-means--常用于为高斯混合模型设置初始值

k-means作用：用于划分聚类；k-means算法：1、选取k个聚类质心点：mu1,mu2,.....,muk;2、重复下面过程直到收敛：对每个样例i，计算其应属于的类j：C(i)=argmin(||
778811·2023-02-01 18:51

K-means算法和高斯混合模型的异同

这一部分属于无监督学习的内容，无监督学习内容主要包括：Kmeans聚类算法、高斯混合模型GMM及EM算法等。Kmeans聚类其实聚类算法除了Kmeans，还有其
会飞的小罐子·2023-02-01 18:50

高斯混合模型GMM

1.高斯混合模型概念高斯混合模型（GaussianMixtureModel）是一种聚类算法，它是多个高斯分布函数的线性组合，通常用于解决同一集合下的数据包含多种不同的分布情况。
东城青年·2023-02-01 18:20

从EM算法到高斯混合模型（GMM）与K-means算法（理论分析+仿真分析）

目录：EM算法GMM模型K-means算法EM算法基本问题  首先介绍一下EM算法要解决的基本问题。EM算法通常解决的是不同分布下的参数估计问题，属于参数估计理论的一种。
宅男不宅·2023-02-01 18:50

K-means与高斯混合模型

p=17Clustering中文翻译作“聚类”，简单地说就是把相似的东西分到一组，同Classification(分类)不同，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子
知海无涯学无止境·2023-02-01 18:49

机器学习概念总结笔记（四）——KMeans、混合高斯模型、LDA、PLSA、Apriori、FP-Growth、

原文：https://cloud.tencent.com/community/article/84799321）KMeans聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。
denghe1122·2023-02-01 18:18

K-means 算法与高斯混合模型的异同

Likethek-meansclusteringalgorithm,EMissensitivetoinitialconditionsandmightconvergetoalocaloptimum.
guanguanboy·2023-02-01 18:48

高斯混合模型和KMeans算法可视化对比

文章目录高斯混合模型简介代码实现高斯混合模型简介高斯混合模型是用来聚类的，其采用期望最大算法(EM)进行迭代。其使用也是有条件的，适合数据是正态分布的数据。
python_xiaofeng·2023-02-01 18:17

Kmeans与高斯混合模型的不同

Kmeans是基于距离计算得到聚类的（基于假设即一个点仅以1或者0的概率属于某一聚类，这两者中间的取值没有考虑）高斯混合模型是基于概率得到聚类的（即一个点仅以某一个概率属于某一类）
Kerry_gogogo·2023-02-01 18:17

机器学习 - 吴恩达版(Stanford)笔记 004

形象的说，我们需要根据这些数据点在几何空间上的接近程度，来分辨出哪些点是一类的，这个操作叫做聚类(Clustering)实际上，我们是根据模型函数的一些特征，通过一定的权重或公
Wallace_QIAN·2023-02-01 17:03

山东大学软件学院数据科学导论2021-2022期末考试回忆版

1.大数据的定义和四个特征2.SQL建立数据库的语法3.给出两个表，写出SQL语句的结果4.写出map-reduce工作的流程5.写出K-means方法的思路6.写出“Shandonguniv
白玉兰路车神·2023-02-01 16:53

山东大学 大数据安全期末考卷 回忆版（2022.6.6）

3.基于层次聚类的角色挖掘的概念。用凝聚式角色挖掘画出下列图表的权限类簇树或权限类簇表4.比较和分析对称加密和公钥加密的优缺点。他们各在大数据安全中有何应用。5
阿亦AYi·2023-02-01 16:23

山东大学大数据安全2022年春期末考试（回忆）

https://blog.csdn.net/qq_40843499/article/details/118108719一共考了七道题，包含了这个博客里的前六道题，几乎就是原题啦还有一个就是简述基于层次聚类的角色挖掘算法
王储公子·2023-02-01 16:52

神经网络的神经元个数,神经网络每层单元数

确定神经元个数的方法有K-means,ROLS等算法。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、神经网络隐层数和神经元个数如何确定？你使用的什么神经网络？
普通网友·2023-02-01 13:55
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