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K-Means聚类
kmeans学习笔记轮廓系数以及使用KMeans做矢量量化
KMeans(n_clusters=3,random_state=0).fit(X)y_pred=cluster.labels_color=["red","pink","orange","gray"]#根据
聚类
结果画图
weixin_45271076
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2023-01-08 16:06
肘部法则和轮廓系数
一、肘部法则–
聚类
数量选择肘部法则的计算原理是成本函数,成本函数是类别畸变程度之和,每个类的畸变程度等于每个变量点到其类别中心的位置距离平方和(类内部的成员彼此越紧凑则类的畸变程度越小,越分散越大)。
qq_28957465
·
2023-01-08 16:04
聚类
效果评估——轮廓系数(Silhouette Coefficient)附Python代码
不适用示例前言在机器学习中,无监督学习算法中
聚类
算法算作相对重要的一部分算法。也常在低资源和无标注的情况下使用。其中KMeans作为
聚类
算法中的一种,充当着重要的角色。
技术宅zch
·
2023-01-08 16:34
机器学习
机器学习
人工智能
python
聚类
自然语言处理
样本轮廓系数(原理、sklearn.metrics.silhouette_score、silhouette_samples参数介绍)
一、轮廓系数含义:轮廓系数(SilhouetteCoefficient),是
聚类
效果好坏的一种评价方式。最佳值为1,最差值为-1。接近0的值表示重叠的群集。
L.F Wu
·
2023-01-08 16:33
Kmeans算法肘部法则--Kmeans算法确定K值
肘部法则对于
K-means
算法的K值确定起到指导作用,很多人在用
K-means
算法的时候可能不知道如何确定K取多少比较好,在面试也会遇到K值确定的问题。
小曹变老曹
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2023-01-08 16:02
大数据
机器学习
算法
kmeans算法
手肘法寻找
K-means
最优
聚类
簇数k(matlab实现)
K-Means
算法:确定k个初始化
聚类
中心计算各数据点到k个中心的距离,分配给最近的中心,形成k类重新计算这k类的质心,作为新的k个中心重新计算各数据点到新的k个中心的距离,分配给最近的中心,形成新的k
Tizzy477
·
2023-01-08 16:31
聚类算法
matlab实现
matlab
聚类
kmeans
肘部法和轮廓系数法确定
K-means
中的k值
目录1.K-Means算法2.肘部法3.轮廓系数法1.K-Means算法
k-means
算法(详解
k-means
算法原理)是机器学习中常用的
聚类
算法,原理简单实现容易,内存占用量也比较小。
赵孝正
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2023-01-08 16:30
#
sklearn
算法
kmeans
聚类
基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(3)——Kmeans
聚类
获取anchor框尺寸
yolov5目标检测网络实现——COCO数据集json标签文件解析基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(2)——网络结构实现在本文中,我们主要讲目标检测中anchor框的概念以及使用kmeans
聚类
算法获取
萌萌哒程序猴
·
2023-01-08 15:23
深度学习
聚类
机器学习
深度学习
神经网络
yolov5
视频《白话机器学习》
发展史:三次高峰,两次低谷方法论:问题提出、解决、评价、优化技能树:入门资料推荐基础1:导数——人往高处走基础2:矩阵——简单事情重复做基础3:概率——可能、也许和大概问题1:降维——抓住主要矛盾问题2:
聚类
哈喽十八子
·
2023-01-08 15:00
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
强化学习
静息态功能连接以及脑网络
功能连接被定义为解剖学分离的脑区间神经元活动模式的时间依赖性如何处理静息态fMRI数据已经提出了几种处理静息态状态fMRI数据,检查脑区之间功能连接的存在和程度的方法包括基于种子点方法(seed-based)、主成分分析(PCA),独立成分分析和
聚类
聊无的学习笔记
·
2023-01-08 13:59
神经影像学
机器学习
Quantile g-computation的介绍及R实现
OR,logistic模型中的边际OR例3:调整协变量,绘制估计值例4:非线性(和非同质性)例5:比较模型拟合和进一步探索非线性的问题例6:允许非线性的其他杂项方式例7:时间-事件分析和并行处理例8:
聚类
例
一个人旅行*-*
·
2023-01-08 13:27
R语言
统计分析
混合暴露
K-means
算法改进(K-means++以及二分
K-means
)
上一篇文章中,我在最后有说到,
K-means
算法由于初始“
聚类
中心”点是随机选取的,因此最终求得的簇的划分与随机选取的“
聚类
中心”有关,也就是说,可能会造成多种k个簇的划分情况。
耳东鹏
·
2023-01-08 13:42
聚类算法
机器学习
k-means
3天快速入门Python机器学习
:简单快速入门Python机器学习该阶段是机器学习的入门课程,主要介绍一些经典的传统机器学习算法,如分类算法:KNN算法,朴素贝叶斯算法,逻辑回归,决策树算法以及随机森林;回归算法:线性回归,岭回归;
聚类
算法
骨灰级收藏家
·
2023-01-08 12:32
机器学习
人工智能
互联网
python
决策树
学习算法
数据挖掘1
主要方法分类
聚类
相关规则回归其他如何处理噪音数据?分箱
聚类
计算机和人工检查相结合回
JaSparrow
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2023-01-08 12:16
数据挖掘
聚类
人工智能
数据仓库与数据挖掘——
k-Means
算法
一、基本介绍
聚类
就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。由这个定义可以知道,数据集并没有目标值。
LiuXin67X
·
2023-01-08 12:45
算法
数据挖掘
kmeans
人工智能
数据仓库与数据挖掘——DBSCAN
一、基本介绍DBSCAN算法是基于一组邻域参数(ε,MinPts)来描述样本分布的紧密程度,相比于基于划分的
聚类
方法和层次
聚类
方法,DBSCAN算法将簇定义为密度相连的样本的最大集合,能够将密度足够高的区域划分为簇
LiuXin67X
·
2023-01-08 12:45
算法
python
算法
机器学习_第四天(非监督学习+思维导图)
文章目录1、非监督学习(无目标值)1.1k-means
聚类
API1.2Kmeans性能评估指标1.2.1KmeansAPI1.3Kmeans总结2、机器学习基础--思维导图1、非监督学习(无目标值)
k-means
迷茫中奋斗
·
2023-01-08 10:49
学习笔记--机器学习
机器学习
python
K-Means
算法实现订单数据order.csv的
聚类
1、介绍1、概述 其基本介绍如下:2、代码功能 通过本代码采用数据集后8个特征,初始时设置3个
聚类
中心,然后进行50次迭代之后,实现订单数据中的
聚类
。
xiaolun@~200830
·
2023-01-08 10:18
聚类
算法
python
机器学习
降维和
聚类
——PCA &
K-means
降维:PCA算法PCA算法也叫主成分分析(principalcomponentsanalysis),主要是用于数据降维的。关于降维,可以这样理解,一组数据有n个feature(客户年龄,收入,每个月消费额度等等),每一个feature有一系列的观测点。而这n个feature中有一些存在线性相关,比如对于某些群体而言,收入和消费是线性相关的。此时我们进行多维度数据分析时只需要考虑其中一个参数就可以足
学渣渣渣渣渣
·
2023-01-08 10:48
python
算法
聚类
机器学习
机器学习知识点相关总结(四)——SVM相关
决策树相关机器学习知识点相关总结(三)——LR相关机器学习知识点相关总结(四)——SVM相关机器学习知识点相关总结(五)——CNN相关机器学习知识点相关总结(六)——RNN,LSTM相关机器学习知识点相关总结(七)——
k-means
马啦轰
·
2023-01-08 10:18
机器学习知识点
机器学习
面试
基础
无监督学习PCA降维处理和
K-means
聚类
1、无监督学习没有目标值(变量)的算法常见的无监督学习算法:降维:–主成分分析PCA降维处理
聚类
:–
K-means
(k均值
聚类
)2、主成分分析应用PCA实现特征的降维·定义:高维数据转化为低维数据的过程
Jalen data analysis
·
2023-01-08 10:47
python机器学习
PCA降维
K-means
无监督学习
python
kmeans
聚类
_无监督学习PCA降维处理和Kmeans
聚类
PCA降维处理和
K-means
聚类
1、无监督学习没有目标值(变量)的算法。
莫名其妙小莫哥
·
2023-01-08 10:17
kmeans聚类
机器学习_学习笔记:监督学习和无监督学习
目录监督学习分类回归无监督学习
聚类
监督学习其基本思想是,我们数据集中的每个样本都有相应的“正确答案”,再根据这些样本作出预测。
code_carrot
·
2023-01-08 10:14
机器学习
无监督学习思维导图--
聚类
,降维
无监督学习无监督学习无监督学习----sklea--降维基于
聚类
的整图分割示例
K-means
聚类
算法无监督学习无监督学习----sklea–降维基于
聚类
的整图分割示例
K-means
聚类
算法写了一点点哈哈
数据闲逛人
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2023-01-08 10:13
#
【机器学习】吃瓜教程!
聚类
分析之系统
聚类
的R实现
1.系统
聚类
简介系统
聚类
法是一种常用的
聚类
方法,假设有n个样品,每个样品有p个变量,系统
聚类
的基本步骤为:先将每个个体(样品或变量)各自看成一类,总共有r类(如果时Q型
聚类
,则r=n;如果时R型
聚类
,则
米斯特黄
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2023-01-08 10:42
多元统计分析
系统聚类
导入csv文件+归一化+PCA降维+
K-Means
聚类
+效果评估+可视化 项目实战
数据说明目标要求是实现wine数据集的
聚类
算法实现思路及步骤(1)使用pandas库读取wine数据集(2)将wine数据集的数据和标签拆分开。(3)将wine数据集划分为训练集和测试集。
falldeep
·
2023-01-08 10:06
kmeans
聚类
python
1024程序员节
机器学习
聚类
算法
应用场景:用户画像,广告推荐等等一种典型的无监督学习算法,主要将相似的样本自动归到一个类别中,计算样本之间的相似性,一般使用欧式距离
聚类
算法和分类算法的区别:
聚类
算法时无监督的学习算法分类算法属于监督的学习算法流程
AutismPatiente
·
2023-01-08 10:06
聚类
算法
机器学习
python
机器学习问题汇总(分类篇)
监督学习和无监督学习的区别监督学习的训练数据拥有标记信息,无监督学习的没有标记信息,分类和回归是监督学习的代表,
聚类
是无监督学习的代表。
白炎灵
·
2023-01-08 10:55
数据分析
机器学习
分类
人工智能
机器学习中的优化问题
参考书:MLAPP机器学习中,从监督学习到非监督学习、从线性回归到
聚类
降维,最终都转化成求解一个优化问题。
刘志赫的猫
·
2023-01-08 10:55
ML
机器学习
人工智能
算法
特征选择、数据降维与
聚类
的区别与联系
对于许多机器学习的初学者,可能对以上的概念没有特别清楚的区别,但是三者的区别还是很大的。特征选择和数据降维的目的都是使得数据的特征数目(属性值/维数)减小,但是二者却有着本质的不同。特征选择是指在特征值不变的情况下,从原特征集中选取部分具有代表性的特征(删除冗余和不相关的特征)组成新的特征集合,没有改变原特征空间,但是维数也会相应减少。数据降维改变特征值,是从一个高维空间映射到另一个较低维空间,特
kaohoooo
·
2023-01-08 09:47
聚类
算法
机器学习
旅行足迹分析与可视化
要求:对原始数据进行处理;对每个省/直辖市的旅游者进行
聚类
,
聚类
算法自选;设计可视化展示方式,在地图上展示每个省/直辖市的典型旅行者的信息及旅行者数量等,实现可视化过程;目录一.数据分析二.数据处理1.
康康不秃头
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2023-01-08 07:46
python
开发语言
pandas
pycharm
华师大机器学习2021期末考试题
华师大机器学习期末考试题1.叙述批处理的
K-means
算法流程2.请写出二分类的支持向量机在线性不可分情况下的目标函数以及优化函数3.根据如下贝叶斯网络,判断下面说法是否正确4.高斯混合模型的表示以及使用
可可亚西村的橘子
·
2023-01-08 07:36
面试
机器学习
【机器学习】有监督、无监督、自监督、半监督、弱监督的区别
有监督:用有标签的数据训练;无监督:用无标签的数据训练;
K-means
等半监督:利用数据分布上的模型假设建立学习器对未标签样例进行标签。
秋天的波
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2023-01-08 07:06
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习期末考试题
,但是也有特殊情况比如logistic回归可以用来解决二分类问题对回归问题和分类问题的评价最常用的指标都是准确率和召回率4、人工智能的方法主要包括机器学习和深度学习5、PCA的中文名称是主成分分析6、
聚类
分析是一种无监督机器学习方法
谭盐.
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2023-01-08 07:04
计算机网络
LSA、pLSA、LDA、NMF、BERTopic、Top2Vec进行主题建模
主题建模的应用非常广泛,可用于搜索引擎、情感分析、新闻
聚类
和摘要生成等许多任务。在这里将探讨主题建模的不同方法,包括传统的统计方法和最新的基于深度学习的方法。
Mr数据杨
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2023-01-08 06:25
Python
数据分析师
Python
数据科学
自然语言处理
python
主题模型
吴恩达机器学习课后作业——
K-means
和PCA(主成分分析)
kmeans
聚类
一、作业内容在本练习中,您将实现
K-means
聚类
算法并应用它来压缩图像。
荭凯
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2023-01-08 02:57
机器学习
kmeans
聚类
吴恩达《机器学习》——KMeans
聚类
算法
KMeans
聚类
算法1.无监督学习与KMeans算法2.算法原理2.1一种中心点初始化的方案3.Python实现3.1KMeans实现图像压缩数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https:
Ace2NoU
·
2023-01-08 02:19
机器学习
聚类
算法
python
kmeans
Pyspark
聚类
--GaussianMixture
predictionCol=‘prediction’,k=2,probabilityCol=‘probability’,tol=0.01,maxIter=100,seed=None)GaussianMixture
聚类
Gadaite
·
2023-01-08 00:10
ML基础
聚类
机器学习
使用sklearn实现混合高斯
聚类
fromsklearn.mixtureimportGaussianMixture参数n_components高斯模型的数量,也是
聚类
的数量,相当于
k-means
中的k。
傲慢的菜鸟
·
2023-01-08 00:40
models
聚类
高斯混合模型
聚类
_高斯混合模型(Gaussian mixture models)
sklearn.mixture是一个可以用来学习高斯混合模型(支持对角线(diagonal),球面(spherical),平移(tied)和全协方差矩阵(fullcovariancematrices))的工具包,同时它还提供了对混合分布进行抽样,以及从数据训练拟合混合模型的功能。它还提供了一些工具帮助我们确定分量的合适数量。二元高斯混合模型(Two-componentGaussianmixture
weixin_39950470
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2023-01-08 00:39
高斯混合模型聚类
密度可达、sklearn高斯混合模型
链上的核心对象要求:链的起点,和经过的点,必须是核心对象,链的最后一个点,可以是任意对象;密度相连O以及到样本p或者样本q中间的样本都必须是核心对象,但是p和q两个对象不要求是核心对象,它们可以是普通的样本点密度
聚类
Windingd
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2023-01-08 00:38
报告
sklearn
聚类
机器学习
聚类
算法总结
聚类
算法属于无监督学习的范畴,总结的算法有
K-Means
、MeanShift、DBSCAN、GMM、凝聚层次
聚类
、图团体检测。
midori_27
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2023-01-08 00:08
机器学习
【机器学习】使用scikitLearn对数据进行
聚类
:高斯
聚类
GaussianMixture
无监督学习:【机器学习】使用scikitLearn对数据进行
聚类
:Kmeans
聚类
算法及
聚类
效果评估【机器学习】使用scikitLearn对数据进行
聚类
:Kmeans
聚类
算法的应用及密度
聚类
DBSCAN
颢师傅
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2023-01-08 00:35
机器学习
python
scikit-learn
机器学习
聚类
算法
神经网络工具箱学习
神经网络工具箱的四种类型:函数拟合、模式识别、数据
聚类
、时间序列预测。神经网络设计与应用的步骤:数据收集;创建网格;设计网络的结构;初始化权重和阈值;训练网络;验证网络;使用网络。
、南城不南 ╯
·
2023-01-07 21:27
simulink
神经网络
机器学习算法优缺点对比(汇总篇)
机器学习算法太多了,分类、回归、
聚类
、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以
Wang_AI
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2023-01-07 19:32
算法
决策树
大数据
编程语言
python
面试必备,机器学习算法优缺点对比(汇总篇)
机器学习算法太多了,分类、回归、
聚类
、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都
机器学习社区
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2023-01-07 19:32
机器学习
深度学习
机器学习
面试题
机器学习:机器学习常见的算法分类和算法优缺点汇总
目录大类:学习方式监督式学习:非监督式学习:半监督式学习:强化学习:算法类似性回归算法:基于实例的算法正则化方法决策树学习贝叶斯方法基于核的算法
聚类
算法关联规则学习人工神经网络深度学习降低维度算法集成算法
M_Q_T
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2023-01-07 19:01
机器学习
深度学习
算法
决策树
python
pycharm
大数据技术【13】
A.关联规则挖掘B.
聚类
分析C.分类与回归D.时序预测3.()表示数据分布的集中位置,如Mean:平均数、Median:中位数、Mode:众数等。
星绘搜题
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2023-01-07 19:58
big
data
数据挖掘
数据分析
论文阅读《3D Object Detection Method Based on YOLO and
K-Means
for Image and Point Clouds 》
目录论文链接:AbstractI.INTRODUCTIONII.3DOBJECTDETECTIONMETHODA.OverviewB.Lidar-cameracalibrationC.ImageundistortedtransformD.YOLO-baseddetectionE.PointcloudextractionF.K-meansbasedpointcloudsegmentationG.Ev
Max_ZhangJF
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2023-01-07 18:33
论文阅读
自动驾驶
深度学习
机器学习
生物信息学中的机器学习:使用
K-Means
和PCA进行基因组序列分析 COVID-19接下来如何突变?
许多人没有想到,病毒就像地球上为生存而挣扎的其他生物一样,它们会进化或变异。只要看一看人类病毒来源的蝙蝠携带的病毒RNA序列片段即可。AAAATCAAAGCTTGTGTTGAAGAAGTTACAACAACTCTGGAAGAAACTAAGTT…以及人类COVID-19病毒的RNA序列的摘录…AAAATTAAGGCTTGCATTGATGAGGTTACCACAACACTGGAAGAAACTAAGTT…显
python机器学习建模
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2023-01-07 17:04
python生物信息学
机器学习
kmeans
人工智能
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