K-Means聚类第70页

层次聚类汇总

层次聚类(HierarchicalClustering)，计算不同类别数据点间的相似度创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。

Mark_Aussie·2023-01-11 18:38

基于层次的聚类（AGNES算法、DIANA算法、BIRCH算法和CURE算法）及简单案例

基于层次的聚类（AGNES算法、DIANA算法、BIRCH算法和CURE算法）及简单案例层次聚类方法层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法：

机器学习学渣·2023-01-11 18:06

数据挖掘之聚类分析详解（三）

聚类分析在数据挖掘工作中是十分重要的技能，如果掌握了聚类分析会使得我们在数据挖掘工作中轻松应对各种问题，在这篇文章中我们继续给大家介绍数据挖掘中聚类分析的知识，希望能够给大家带来帮助。

CDA·数据分析师·2023-01-11 17:34

层次聚类算法_层次方法概述

前言层次聚类算法对给定的数据进行层次分解，直到某种条件满足为止，具体有可分为凝聚的和分裂的两种方案。

weixin_39950083·2023-01-11 17:33

聚类（五）—— 其他聚类方法

主要内容聚类分析概述K-Means聚类层次聚类基于密度的聚类其他聚类方法聚类评估小结五、其他聚类方法除了常用的划分聚类、层次聚类和密度聚类方法之外，还有一些聚类方法如网格聚类方法STING、概念聚类COBWEB

shi_jiaye·2023-01-11 17:33

数据挖掘--“聚类”详解、K-means、K-平均值算法、K均值算法

一.什么是聚类二.聚类步骤三.聚类算法有哪些1层次聚类算法2划分聚类算法3基于密度的聚类算法4基于网格的聚类算法5基于模型的聚类算法一.什么是聚类？

楊建业·2023-01-11 17:32

聚类分析-关联规则

概述无监督的学习方式相近的归类–分类具有一定意义：无监督学习关键：亲疏关系：相似性与距离分类数确定：分多少类合适距离的度量：欧几里得距离：两个点坐标距离：曼哈顿距离：绝对轴距总和：切比雪夫距离：各坐标数值差的最大值明可夫斯基距离：多个距离公式的概括性表述dist(x)abb10.392305c2.82842710.770330ac距离更短相似性度量余弦相似性的度量：更注重在方向上的差异cos⁡θ=

chenjunjun2022·2023-01-11 17:32

数据挖掘算法-聚类的分类

聚类分析是一个把数据对象（或观测）划分成子集的过程。是无监督学习。

丙吉·2023-01-11 17:01

数据挖掘之聚类篇

原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fc375650100jdec.htmlhttp://wenku.baidu.com/link?url=SrpXyPMBkQjgRStnJ6f-U9tEs2iz2VTVNqcwhzC7w1HujYby1aJLB6wq1c6Y58eIUKmfaTPrskOHK6HIDjcl2TwDktI1dkM9z9NrPAfnCyKhttp

feng_lilan·2023-01-11 17:31

聚类算法有哪些？又是如何分类？

想要了解聚类算法并对其进行区别与比较的话，最好能把聚类的具体算法放到整个聚类分析的语境中理解。聚类分析是一个较为严密的数据分析过程。

AIwenIPgeolocation·2023-01-11 17:00

【数据挖掘】网格聚类STING、概念聚类COBWEB和模糊聚类的讲解（图文解释）

需要完整PPT请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~除了常用的划分聚类、层次聚类和密度聚类方法之外，还有一些聚类方法如网格聚类方法STING、概念聚类COBWEB和模糊聚类方法等1.STING算法STING

showswoller·2023-01-11 17:59

使用k-means算法实现灰度图像分割

使用k-means算法实现灰度图像分割k-means算法实现步骤程序原图与分割效果图k-means算法实现步骤k-means算法可以用于聚类，图像分割任务也可以理解为图像内像素点的聚类。

lkw_hope·2023-01-11 15:28

层次聚类总结

学习课程（老师讲的很通俗易懂）：第八章：8.2.2层次聚类（层次聚类的类型-上）_哔哩哔哩_bilibili一层次聚类的类型：二连接法2.1简单连接法2.2完全连接法2.3平均连接法2.4质心法三ward

生信研究猿·2023-01-11 15:23

基于k-mean算法的医学图像分割matlab仿真

K-means属于硬聚类。硬聚类指数据只能属于一个簇，与软聚类：数据可以不同程度的属于多个类相反。二、算法步骤S1：选取初始质心：从样本点中随机抽取K个点作为质心。S2&#x

Simuworld·2023-01-11 15:51

数据挖掘01：常用机器学习算法体系

包含回归和分类无监督学习指对不带任何标签的数据特征进行建模，通常包含聚类、降维。半监督学习介于有监督和无监督之间，通常可以在数据不完整时使用。

闪闪发亮的小星星·2023-01-11 13:18

K-means 无标记分类算法（matlab实现）

以训练数据与分类点的距离和分类点的位置作为训练指标，最优结果即为分类子集与分类点距离达到最小。初始化分类点按点分类计算分类子集距离和由距离和求出分类中心，更新为分类点流程：1-->2-->3-->4-->2-->3-->4......经过适当的迭代训练，得到最终无标记分类的分类点以及分类集。matlab代码：function[Idx,Center]=K_means(X,xstart)%K-mean

尼卡尼卡尼·2023-01-11 11:47

k-means聚类代码编程学习

原理是首先随机设置N个中心点，计算每个样本与中心点的距离，之后按照样本自己排序找出最近的中心点，并将这个样本滑进这个中心点，之后采用均值的方法，重新计算中心点，重复迭代以上操作。defcompute_centroids(list_path,n,loss_convergence,iterations_num):area_list=[]f=open(list_path)forlineinf:temp=

King Bob!!·2023-01-11 11:46

kmeans聚类代码详解

kmeans聚类keans算法主要是将所有点与质心算距离，与每个点距离最小的质心就是它的类别，然后再从每一类中选取平均值作为新的质心#核心算法中的数据处理示例：#假设五个点与四个之心距离分别如下：dist

藕片薯片·2023-01-11 11:46

Contrastive Clustering

文章目录121论文链接：AAAI2021博客链接：基于对比学习的聚类工作现有的大部分深度聚类（DeepClustering）需要迭代进行表示学习和聚类这两个过程。

酷暑冷冰·2023-01-11 11:38

NeurIPS 2021 | 简单且通用的多视图对比图聚类方法

随即，也出现许多的多视图聚类方法，但这些方法只利用数据中的多属性信息或者多拓扑图信息，没有完整地利用属性图数据的所有信息。

PaperWeekly·2023-01-11 11:06

AAAI 2021 | 基于对比学习的聚类工作

©PaperWeekly原创·作者｜李云帆学校｜四川大学博士生研究方向｜聚类，无监督表示学习论文标题：ContrastiveClustering论文来源：AAAI2021论文链接：https://arxiv.org

PaperWeekly·2023-01-11 11:36

深度聚类方法之对比聚类(Contrastive Clustering,CC)

1.参考文献《ContrastiveClustering》2.深度聚类方法深度聚类方法大致分为以下几类：①分阶段：使用深度网络进行对比学习or自动编码器完成表征学习(目的：把同类样本集中到一起，拉开不同类样本的聚类

没用的阿鸡·2023-01-11 11:06

【深度学习6】对比学习（Contrastive Learning）入门

我们知道的无监督方法有聚类(迭代地更新聚类中心，让属于同一类的样本更近，不同类的样本更远)，自编码器(输入x->特征隐层编码->解码恢复出x'，让x'和x接近)，那对比学习又是怎么个操作，怎么构建loss

烈日松饼·2023-01-11 11:06

python对数据进行统计分析_Python——课程数据统计分析

介绍在该章节中我们将利用提供的课程数据来进行一次实战性质的时间序列和聚类分析。

weixin_39788969·2023-01-11 10:30

TripletMarginLoss原理和源码实现

TripletMarginLoss最早是在FaceNet提出的，它是用于衡量不同人脸特征之间的距离，进而实现人脸识别和聚类现在被广泛应用于不同业务场景中，比如推荐场景和搜索场景下的向量召回模型。

谈笑风生...·2023-01-11 10:19

基于DDD（领域驱动设计）的微服务设计实例

一、战略设计：战略设计是根据用户旅程或场景分析，提取领域对象和聚合根，对实体和值对象进行聚类组合成

Leo90567·2023-01-11 10:15

常用聚类算法综述

聚类的概念对于有标签的数据，我们进行有监督学习，常见的分类任务就是监督学习；而对于无标签的数据，我们希望发现无标签的数据中的潜在信息，这就是无监督学习。

格格巫 MMQ!!·2023-01-11 08:54

道路匹配MapMatching：GPS轨迹点常用聚类算法介绍（K-Means聚类、蚁群算法等）

道路匹配MapMatching：GPS轨迹点常用聚类算法介绍（K-Means聚类、蚁群算法等）前言一、聚类算法是什么？

懂事的观众GPT·2023-01-11 07:44

机器学习系列（14）——K均值聚类

本文介绍K均值（KMeans）聚类算法。0x01、k均值聚类简介K均值聚类是基于样本集合划分的聚类算法。

陌简宁·2023-01-11 01:18

YOLOv2、v3使用K-means聚类计算anchor boxes的具体方法

k-means需要有数据，中心点个数是需要人为指定的，位置可以随机初始化，但是还需要度量到聚类中心的距离。这里怎么度量这个距离是很关键的。

fu18946764506·2023-01-11 01:11

机器学习(Machine Learning)

classificationoptimizationtreegraphalgorithmmethods一、特征选择二、分类方法三、决策树四、人工神经网络与遗传算法五、支持向量机六、图论与聚类方法其它（

Particlefilter·2023-01-11 00:29

05_机器学习相关笔记——特征工程（5）

LDA（隐狄利克雷模型），利用文档中单词的共现关系来对单词按主题聚类，可以理解为”文档-单词“矩阵分解，得到”文档-主题“和”主题-单词“两个概率分布。

等风来随风飘·2023-01-10 21:06

2022年高教社杯国赛C题 | 古代玻璃制品的成分分析与鉴别（Matlab实现）

C题|古代玻璃制品的成分分析与鉴别（Matlab实现）基本介绍程序设计拓展资料基本介绍2022年高教社杯国赛C题|古代玻璃制品的成分分析与鉴别（Matlab实现），本次主要使用机器学习方法，涉及分类、聚类

小橘算法屋·2023-01-10 19:41

论文总结5 基于Kmeans聚类的XGBoost集成算法研究

kmeans聚类；XGBoost；集成算法；泛化能力目录一、模型理解1.引言2.基于Kmeans的XGBoost集成聚类算法2.1Kmeans算法2.2kmeans算法步骤2.3XGBoost算法2.4XGBoost

SuzyBaiiyy:)·2023-01-10 13:42

吴恩达机器学习python作业之K-means

参考链接：吴恩达|机器学习作业7.0.k-means聚类_学吧学吧终成学霸的博客-CSDN博客任务一：实现K-means算法任务二：使用K-means算法进行图像压缩任务一：实现K-means算法numpy

abcd1233463457347·2023-01-10 12:56

物以类聚人以群分,通过GensimLda文本聚类构建人工智能个性化推荐系统(Python3.10)

LiuYue'sBlog·2023-01-10 12:12

【论文笔记_对比学习_2021】Supervised Contrastive Learning

属于同一类的点的聚类在嵌入空间中被拉在一起，同时推开来自不同类的样本的聚类。我们分析了监督对比(SupCon)损失的两种

乱搭巴士·2023-01-10 12:41

NAACL 2021 | AWS AI 提出基于对比学习的端到端无监督聚类方法

PaperWeekly·2023-01-10 12:39

从对比学习(Contrastive Learning)到对比聚类(Contrastive Clustering)

从对比学习(ContrastiveLearning)到对比聚类(ContrastiveClustering)作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/想要了解对比聚类

c2a2o2·2023-01-10 12:09

《PROTOTYPICAL CONTRASTIVE LEARNING OF UNSUPERVISED REPRESENTATIONS》学习笔记

PROTOTYPICALCONTRASTIVELEARNING引言方法实验Low-shotclassification特征可视化消融实验引言本文提出了一种无监督表征学习方法，主要针对对比损失(contrastiveloss)和聚类方法

CsdnWujinming·2023-01-10 12:39

无监督聚类表征学习方法之对比学习(Contrastive Learning)——simclr方法

无监督聚类表征学习方法之对比学习(ContrastiveLearning)——simclr方法1.参考论文《ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations

没用的阿鸡·2023-01-10 12:38

学术加油站｜机器学习应用在数据库调优领域的前沿工作解读

硕士期间在电子科技大学网络空间安全研究院从事聚类和强化学习相关算法研究，在应用聚类研究个性化在线学习和强化学习的奖励函数设计方向取得了一定成果，目前研究方向为机器学习和数据库相结合的领域。」

·2023-01-10 11:18

【图像处理】均值漂移(mean shift)及深度学习超分辨代码中的mean shift

均值漂移(meanshift)均值漂移是一种聚类算法，常用于特征点聚类、图像分割、对象轮廓检验、目标跟踪等。这里简单直观介绍一下这个算法大概是怎么回事。基本概念基本概念可以看下面这个图。

小丫么小阿豪·2023-01-10 11:37

cilantro 点云均值漂移算法（MeanShift）

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介均值漂移算法是一种非常经典的层次聚类方式，已在二维图像中得到了广泛的应用。

大鱼BIGFISH·2023-01-10 11:37

聚类算法的种类介绍

一、原型聚类：基于原型的聚类（prototype-basedclustering），假设聚类结构能通过一组原型刻画。通常情况下，算法先对原型进行初始化，然后原型进行迭代更新求解。

一只tobey·2023-01-10 10:49

聚类

目录目录聚类聚类分析概述1.聚类分析的定义2.聚类分析在数据挖掘中的作用：3.常用的聚类分析方法：相似性计算方法连续型属性的相似性计算方法二值离散型属性的相似性计算方法多值离散型属性的相似性计算方法混合类型属性的相似性计算方法

yingchundexiaoxiong·2023-01-10 10:49

聚类（KMeans）

说到聚类，应先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。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。

smartbigwang·2023-01-10 10:48

聚类-机器学习（machine learning）笔记（Andrew Ng）

聚类无监督学习介绍聚类的作用k-means优化目标如何初始化k-means及避开局部最优选取聚类数量聚类无监督学习介绍在无监督学习中，我们的数据不带有任何标签（y值）：我们希望通过这些不带标签的输入，找到一些隐含在数据中的结构

阶艺勿听·2023-01-10 10:17

聚类分析

根据邵俊明老师的课件整理而成聚类分析ClusterAnalysis聚类分析的作用聚类分析的目的聚类算法划分方法partitioningmethodK-Means算法K-中心点算法层次的方法hierarchicalmethodAGNES

纫秋兰以为佩·2023-01-10 10:17

FCM模糊聚类算法

如何理解模糊聚类事物间的界线，有些是明确的，有些则是模糊的。当聚类涉及到事物之间的模糊界线时，需要运用模糊聚类分析方法。

kooerr·2023-01-10 10:47

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