K-Means聚类第61页

客户分群-聚类算法

机器学习算法分类有监督学习有训练样本分类模型预测模型无监督学习无训练样本关联模型聚类模型聚类算法介绍聚类就是将一组对象划分成簇（cluster），使簇内对象相似性尽量大，而簇间对象相似性尽量小。

行走记忆时光·2023-02-01 12:45

基于K-Means聚类算法演示及可视化展示

K-Means聚类算法演示及可视化展示123456789#导入包fromsklearn.clusterimportKMeansX=[[0.0888,0.5885],[0.1399,0.8291],[0.0747,0.4974

jh035512·2023-02-01 11:41

k-means算法可视化

k-meansK-Means是一种聚类(Clustering)算法，使用它可以为数据分类。

Tialyg·2023-02-01 11:40

机器学习——缺失值处理方法汇总

转自：https://blog.csdn.net/w352986331qq/article/details/78639233缺失值处理方法综述缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断

如是雨林·2023-02-01 10:20

【DeepDive】使用教程

相比之下，其他机器学习系统需要开发者认为，聚类算法，分类算

笑起来贼好看·2023-02-01 09:54

kaldi之librispeech脚本阅读

该脚本准备音素列表和聚类问题,下图是该语句执行结果silence_phones.txt是“静音”音素，包含各种噪声、笑声、咳嗽、填充停顿等（SILSPNNSNLAU）nonsilence.txt包含的是

小龙2018·2023-02-01 09:50

CV——day71 零基础学YOLO：YOLOv2

YOLOv25.YOLOv25.1YOLOv2升级概述5.2YOLOv2网络架构5.3基于聚类提取先验框5.4偏移量计算方法5.5坐标映射与还原5.6感受野的作用5.7特征融合改进5.7.1多尺度检测5.8YOLOv2

想太多!·2023-02-01 08:32

k-means聚类

一、概述当前人工智能技术实现的一种主要手段是机器学习，而机器学习能够解决的问题主要有三种：分类、聚类、回归，有监督的是分类，无监督的是聚类。

禺垣·2023-02-01 08:46

Machine Learning - Week 8 K-Means Clustering and PCA exp7

有何不可_b7e1·2023-02-01 07:11

Apache Hudi 使用文件聚类功能 (Clustering) 解决小文件过多的问题

Hudi测试：批处理后文件据类再接流WrittenByXinyaoTian本文档详细阐述了在“批处理后，流处理之前”进行文件Clustering操作的方法。该方法可以将众多小文件合并成数量极少的大文件，从而防止过多小文件的产生。在批处理结束后进行Clustering主要涉及如下几个步骤，它们主要都是通过spark-submit命令完成的：制定Clustering计划，找到批处理数据结束首先用bul

田同学·2023-01-31 22:15

Autoware小问题之二——避障的问题（不能避障的可以参考一下）

的都挂在避障这里，然而要实现避障还需要修改某些源码才能实现以下就是我修改过的代码话题订阅部分，lidar_kf_contour_track需要订阅前面lidar_euclideam_cluster_detect聚类后的结果

lu~yo·2023-01-31 21:33

Python 实现图片转字符画，静态图、GIF 都能转

功能实现的基本思路为：利用聚类将像素信息聚为3或5类，

怪小六·2023-01-31 17:06

机器学习技术栈

1、linux系统操作2.随机森林、GBDT、SVM、LR等算法原理和基础理论3.熟练使用SQL4.OpenCV算法库5.分类、聚类、关联分析、预测等（LR/CART/SVM/NN/Bayesian/PCA

王律·2023-01-31 15:54

ML--数据预处理，降维，特征提取及聚类

ML–数据预处理，降维，特征提取及聚类主要涉及的知识点有：几种常见的数据预处理工具PCA主成分分析用于数据降维PCA主成分分析和NMF非负矩阵分解用于特征提取几种常用的聚类算法一.数据预处理1.使用StandardScaler

weixin_30496431·2023-01-31 14:06

Scikit-network-07：层次聚类Hierarchy

Hierarchy|层次聚类Paris介绍基于Paris算法的图层次聚类,Paris是基于linkage算聚类距离的。

uncle_ll·2023-01-31 14:00

基于lstm，自编码器auto-encode，时空密度聚类st-dbscan做异常检测附完整代码

由时间空间成对组成的轨迹序列，通过循环神经网络，自编码器，时空密度聚类完成异常检测1.rnn wordembedding预训练时空点词向量，通过rnn预测下一个时空点的概率分布，计算和实际概率分布的kl

甜辣uu·2023-01-31 14:30

【文献学习1】PSO-KMC：基于粒子群的K均值聚类算法

目录一、文献框架二、简介和创新点三、理论综述1.PSO算法2.PSO-KMC算法3.算法流程四、实验分析五、疑问和思考六、相关文献一、文献框架二、简介和创新点针对K均值聚类算法的缺陷，结合粒子群提出一种新的

qq_44122600·2023-01-31 13:34

【图像分割】基于萤火虫算法实现图像聚类分割附matlab代码

1内容介绍为了提高图像的分割效果,提出一种萤火虫算法优化聚类的图像分割方法。

matlab科研助手·2023-01-31 13:24

超详细：KNN与K-means从入门到实战

作者：王同学来源：投稿编辑：学姐1.基本概念1.1KNNk近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。k近邻法的输入为实例的特征向量对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻法不具有显式的学习过程。k近邻法19

深度之眼·2023-01-31 12:08

python 多元线性回归_多元统计分析之多元线性回归的R语言实现

重要的多元统计分析方法有:多重回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、对应分析、因子分析、典型相关分析

weixin_39667652·2023-01-31 10:51

【数据挖掘】技术点总结

第一天一、了解数据分析与数据挖掘1、数据挖掘的过程1、定义目标2、获取数据3、数据探索：对数据初步的研究4、数据预处理（数据清洗–数据集成–规范化数据–数据规约即数据标准化）5、挖掘建模（分类、聚类、关联

AI study·2023-01-31 09:16

NLP之文本聚类算法综述

NLP之文本聚类算法综述文本聚类算法综述常见算法通用场景评估指标实现流程代码实现文本聚类算法综述常见算法常见的文本聚类算法有以下几种：K-Means：是最常见的聚类算法，通过迭代不断更新聚类中心来实现文本聚类

楚楚小甜心·2023-01-31 09:42

6.2.高斯混合聚类

EM算法期望极大算法.它是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数估计.EM算法的每次迭代由两步组成：E步求期望,M步求极大.三硬币模型：已知三枚硬币A,B,C.这些硬币正面出现的概率分别为,现进行如下的实验graphTDx-->AA-->|p|BA-->|n|CB-->|p|D[1]B-->|n|E[0]C-->|p|D[1]C-->|n|E[0]D-->yE-->y独立重复地n次试验,观测结

BlueFishMan·2023-01-31 09:47

【数据分析】基于客户行为构建客户分群模型的分析（转载）

文章阐述了建立客户分群模型的理论基础和技术手段，根据客户行为数据采用聚类的数据挖掘方法构建总体模型，并对数据规范性、聚类算法以及模型分析方法等进行说明，提高客户分群的有效性及应用价值。在当

MichalLiu·2023-01-31 09:39

入户广州，哪些人可以落户到广州街道公共集体户呢？

但无合法住宅类房屋及直系亲属可以投靠的人员，属于下列情形之一的，可选择在公共集体户落户：1.符合引进人才入户、积分制入户、政策性入户（包含政策性安置调配等）条件的人员；2.父母一方或双方市本市公共集体户的子女出生登记户口，或家庭团聚类被投靠对象市本市公共集体户的

邓广华·2023-01-31 08:17

机器学习（七）聚类之DBSCAN

针对聚类K-means算法中不能对特定形状的样本进行分类，提出了一种新的聚类算法（DBSCAN）。DBSCAN是一种著名的密度聚类算法，它基于一组“邻域”参数来刻画样本分布的紧密程度。

晓迦·2023-01-31 08:43

图像特征及提取

本文主要用于记录图像特征及其提取方法文章目录1.颜色特征1.1量化颜色直方图1.2聚类颜色直方图2.几何特征2.1边缘特征2.2基于特征点的特征描述子2.2.1寻找特征点：Harris角点检测2.2.2

摆烂无敌王者·2023-01-31 07:51

数学建模数据分析常见套路模板

数据分析题归纳模型总结1数据预处理1.1数据丢失1.2数据异常点1.2.1数据异常的依据2数据降维2.1主成分分析_复杂型2.1主成分分析_简单型2.2K-means聚类分析_复杂型2.2K-means

Philo`·2023-01-31 05:08

模型评估（误差平方和(SSE The sum of squares due to error)）

1误差平方和(SSEThesumofsquaresduetoerror)：¶举例:(下图中数据-0.2,0.4,-0.8,1.3,-0.7,均为真实值和预测值的差)在k-means中的应用:公式各部分内容

AI耽误的大厨·2023-01-30 22:51

数据分析方法

汇总：基本分析方法：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法；高级分析方法：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成成分分析法、

蛮蛮菌的日记·2023-01-30 22:19

时间序列分析 | Python实现SSA奇异谱时间序列分解(分解为周期序列和趋势序列的和)

Python实现SSA奇异谱时间序列分解(分解为周期序列和趋势序列的和)基本介绍算法流程程序设计案例分析参考资料基本介绍时间序列分解是时序分析中的重要方法，广泛应用于时间序列预测，时间序列异常检测，时间序列聚类等场景

小橘算法屋·2023-01-30 22:41

KNN与K-Means的区别

Wikipedia上的KNN词条中有一个比较经典的图如下：KNN的算法过程是是这样的：从上图中我们可以看到，图中的数据集是良好的数据，即都打好了label，一类是蓝色的正方形，一类是红色的三角形，那个绿色的圆形是我们待分类的数据。如果K=3，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形，这3个点投票，于是绿色的这个待分类点属于红色的三角形。如果K=5，那么离绿色点最近的有2个红色三角形和3

少林达摩祖师·2023-01-30 21:54

KNN与K-Means算法的区别和共同特点

1、KNN算法与K-Means算法的区别：（1）解决什么问题？

Jasmine0224·2023-01-30 21:54

KMeans算法简介以及其与KNN的区别

KMeans算法是一种无监督的聚类方法，其工作流程如下：(1)在一群无标签的数据中，随机选择k个数据作为簇中心（k是人为选择的）(2)依照某种距离度量，计算除掉这k个数据点的其他数据点到这k个簇中心的距离

不吃·2023-01-30 21:54

kNN与kMeans聚类算法的区别

KNNK-Means目的是为了确定一个点的分类目的是为了将一系列点集分成k类KNN是分类算法K-Means是聚类算法监督学习，分类目标事先已知非监督学习，将相似数据归到一起从而得到分类，没有外部分类训练数据集有

赵大寳Note·2023-01-30 21:24

KNN算法与K-Means算法的区别

Kmeans的算法的区别：1.KNN算法是分类算法，分类算法肯定是需要有学习语料，然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集，将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类2Kmeans算法是聚类算法

qq_41800983·2023-01-30 21:24

有监督学习week1

或输入到输出到输出映射的算法给定若干组正确的x,y进行学习，最后可以对新的x进行合理的预测y回归有监督学习的一种，可以预测数字，和无限多的可能输出分类有监督学习的一种，可以预测类别，有限可能的结果无监督学习三个类型anomaly异常的聚类线性回归模型代价函数公式理解代价函数可视化代价函数梯度下降

Paran0ea1·2023-01-30 17:10

基于改进K-means聚类和隐马尔可夫链的汽车行驶工况构建

摘要：汽车行驶工况的构建对于车辆能耗、排放测试，以及汽车性能指标优化有着重要意义。而欧洲NEDC工况、世界WLTC工况等为基准的行驶工况构建并不完全适用我国汽车行驶工况的构建，基于此，制定反映我国实际道路行驶状况的工况显得越来越重要。数据预处理（问题一）首先，利用高德地图的API接口，批量导入数据文件中的经纬度信息，绘制出一辆车在连续一周内的行驶轨迹图。对行驶轨迹图进行分析可得：本文测试车俩行驶主

??@?~??·2023-01-30 13:40

3.机器学习——算法2

定义与公示2线性回归的损失和优化3线性回归api介绍4欠拟合与过拟合5线性回归的改进6案例2分类算法-逻辑回归与二分类1逻辑回归的原理2损失以及优化3逻辑回归API4案例3模型保存与加载4无监督学习-K-means

开心码农小王。·2023-01-30 12:48

机器学习4

回归与聚类算法说明线性回归的原理应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式说明线性回归的缺点说明过拟合与欠拟合的原因以及解决方法说明岭回归的原理即与线性回归的不同之处说明正则化对于权重参数的影响说明

周小洁~·2023-01-30 12:15

数学建模学习笔记（14）聚类模型

聚类模型K均值聚类算法和K均值++聚类算法系统聚类算法（层次聚类）DBSCAN聚类算法聚类问题概述：把样本划分为由相似的对象组成的多个类的过程。

北岛寒沫·2023-01-30 12:13

机器学习6-聚类

文章目录1.K-means简介与基本原理1）简介2）基本原理2.K-means距离计算方法3.K-means代码实现4.Sklearn实现K-means5.层次聚类1）原理及距离计算2）层次聚类示例6.

哎呦-_-不错·2023-01-30 10:29

【论文阅读】HeCo：Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning

协同对比优化（CollaborativelyContrastiveOptimization）2.6模型扩展2.6.1HeCo_GAN2.6.2HeCo_MU3实验3.1实验设置3.2节点分类3.3节点聚类论文链接

Cziun·2023-01-30 08:53

DBSCAN+KD-Tree聚类算法 JAVA版本

最近应老板需求，对面状要素(polygon)根据其距离的远近进行分组/聚类，然后分析比较组间区别以及组内特征。

没有xiaoweiba·2023-01-30 08:39

用python绘制五彩蟒蛇_Python hdbscan包_程序模块 - PyPI - Python中文网

HDBScan基于层次密度的应用空间聚类有噪音。在不同的epsilon值上执行dbscan并集成找到一个聚类的结果，它比epsilon更稳定。

weixin_39994270·2023-01-30 08:37

Python机器学习应用 | 聚类——DBSCAN方法及应用

1DBSCAN密度聚类DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法：•聚类的时候不需要预先指定簇的个数•最终的簇的个数不定DBSCAN算法将数据点分为三类：•核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点

JinbaoSite·2023-01-30 08:04

Python 聚类方法整理笔记

scikitlearnclustering提供了13种聚类方法，官方文档为2.3.Clustering和Comparingdifferentclusteringalgorithmsontoydatasets

眕眕·2023-01-30 08:03

机器学习笔记-分类器

计算社会科学讲习班机器学习：理论与实践模块Day2如果把机器学习归为两大类，那么主要的工作可以分为：分类和聚类。而分类任务基本上占整个机器学习或者是数据挖掘领域的70%。

凡有言说·2023-01-30 06:19

图片去噪

根据算法利用了什么图像性质，或者用到的手段，我大概把各种算法分成如下几类：滤波类稀疏表达类外部先验聚类低秩深度学习滤波类：相对比较传统的一类算法，通过设计滤波器对图像进行处理。

weixin_44576543·2023-01-30 05:10

【计算机视觉】01数字图像处理基础：图像降噪（滤波、稀疏表达、聚类低秩、统计模型、深度学习）

目录1.噪声模型2.图像滤波2.1均值滤波（线性，局部）2.2中值滤波（非线性，局部）2.3高斯滤波（线性，局部）2.4双边滤波（非线性，局部）2.5引导滤波2.6离散傅里叶变换DFT（变换域）2.7维纳滤波（变换域）[推导参考这里]2.8小波硬阈值滤波（变换域）2.9BM3D算法（混合域）1.噪声模型对于目前效果最好的深度学习降噪算法，其难于实际应用的一个方面就是训练模型所用的噪声都是高斯噪声，

TianleiShi·2023-01-30 05:07

推荐频道

K-Means聚类