K-Means聚类第75页

R语言用关联规则和聚类模型挖掘处方数据探索药物配伍中的规律|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=997最近我们被客户要求撰写关于药物配伍的研究报告，包括一些图形和统计输出。方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律业务挑战中医传承过程中，关于生理、病因病机以及疾病的表现和发展规律，都容易记载在书上，也容易理解和传承。然而随着医药科技的不断

·2023-01-04 23:20

复杂网络社区发现算法聚类分析全国电梯故障数据和可视化：诊断电梯“安全之殇”

全文链接：http://tecdat.cn/?p=2186原文出处：拓端数据部落公众号物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保障全体业主的正常生活，令物业保值升值，是项目的心脏部门。拓端数据（tecdat）研究人员根据全国电梯故障上报汇总数据，从多个角度进行数据分析。物业工程肩负着维持项目各类设施设备的正常运作，保障全体业主的正常生活，令物业保值升值，是项目的心脏部门。工程设备故障分析，从

·2023-01-04 23:50

VC++ K-Means 图像二值化

K-MEANS算法的工作原理及流程K-MEANS算法：输入：聚类个数k，以及包含n个数据对象的数据库。

Renaissance5K·2023-01-04 22:37

表盘识别（数字与指针）

指针型静态图像分割——水表指针提取（一）—（matlab代码）使用OpenCV进行仪表数值读取—（python模板匹配+k-means二值分割+直线拟合）OpenCV指针仪表盘参数读取（一）方案设计OpenCV

xys430381_1·2023-01-04 22:37

指针表值识别（传统算法）

指针表值识别（传统算法）算法流程：1、定制模板2、使用模板和源图片进行匹配3、选取源图片中的最佳匹配区域4、对匹配区域使用K-means二值化5、删除二值化图中的无用边缘区域6、根据模板选定指针的旋转中心

LS_learner·2023-01-04 22:00

【2 - 随机森林 - 案例部分：随机森林在乳腺癌数据上的调参】菜菜sklearn机器学习

中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法

如何原谅奋力过但无声·2023-01-04 20:14

【学术论文】查找论文、查找并理解配套代码（持续更新~）

例如机器学习方向中，经典的聚类、分类算法。MATLAB，p

Momahe·2023-01-04 18:06

2022 年 MathorCup 高校数学建模挑战赛——大数据竞赛高级版代码(迁移学习+kmeans聚类)

下面给出针对问题二的整体思路和代码(后续继续分析，不再重复收费，购买后加好友一对一指导):骚操作,让评委眼前一亮(迁移学习+Kmeans聚类特征生成)https://mbd.pub/o/bread/Y52Zk55s

专注数据挖掘·2023-01-04 18:02

Python实现K-means 聚类

K-means实验原理k-means算法是基于原型的聚类算法。给定聚类簇数k后，k-means算法把数据样本划分到k个簇中，使得组内平方和（within-clustersumofsquares）最小。

麻辣小兔喵·2023-01-04 18:42

NEFU数据科学导论(九)聚类问题

一、概念簇和异常点1.1主要方法二、划分聚类2.1K-mean算法特点2.2具体思路2.3k值选取三、层次聚类3.1具体思路3.1.1聚合方法3.1.2分拆方法四、密度聚类BFR算法4.1步骤4.2对象

NEFU-Go D 乌索普·2023-01-04 15:09

语义分割项目详解

对于传统的图像分割算法，无论是阈值分割、区域分割、边缘分割或基于聚类的方法，几乎都停留在纯手工设计的阶段，例如人为确定一个阈值或者定义一个滤波器模板。

闫倩倩爱编程·2023-01-04 15:34

使用MATLAB进行K-means聚类和层次聚类

1.分别使用k-means聚类和层次聚类，将以下八个点分为3个类簇。

MATLAB码农·2023-01-04 15:59

MinHash

它也可以应用于大规模聚类问题。2.Jaccardindex在介绍MinHash之前，我们先介绍下Jaccardindex。Jaccardindex是用来计算相似性，也就是距离的一种度量标准。

mark_yueye·2023-01-04 14:57

c++ 哈希_最小哈希(MinHash)算法

我们处在大数据时代，面临着各种各样的数据任务，而它们大部分都可以用数据挖掘和机器学习知识解决，例如分类、聚类、检索等。

weixin_39728572·2023-01-04 14:55

每周一书《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》分享！

《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》介绍在互联网行业中经常涉及的算法，包括排序算法、查找算法、资源分配算法、路径分析算法、相似度分析算法，以及与机器学习相关的算法，包括数据分类算法、聚类算法

shenmanli·2023-01-04 14:25

网络科学导论3

第三章网络基本拓扑性质本章重点实际网络的连通性：无向网络中的巨片、有向网络的蝴蝶结结构网络小世界性质刻画：平均路径长度与聚类系数网络均匀性程度刻画：泊松度分布和幂律度分布3.1引言在图论中割点：去除某个定点使得一个图由连通变为不连通

二氧化谈·2023-01-04 14:47

降维中信息的损失对聚类结果的影响图形化表示

T-SNE3.SVD奇异值分解二、用到的数据集1.wine2.MNIST三、评价方式准确率四、整体思路五、整体流程六、实验结果1.PCA单个数据点的变化总体的降维变化化学成分对应特征的排名PCA降到二维的聚类散点图分析降到二维聚类正确的的样本分析降到二维聚类错误的的样本

zhen-yu·2023-01-04 13:35

昆明房价的聚类分析（链家网爬虫+数据可视化+k-means算法聚类分析）

源码参见我上传的资源或者私聊我昆明房价聚类分析（链家网爬虫+聚类分析房价）（k-means聚类分析）_聚类分析房价,kmeans聚类分析房价-机器学习文档类资源-CSDN下载源码参见我上传的资源或者私聊我昆明房价聚类分析

sirwsl·2023-01-04 12:55

【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用06篇：探索性数据分析：异常数据的检测与处理

如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的错误（如线性回归模型、K均值聚类等），所以在数据的探索过程中，有必要识别出这些异常值并处理好它们。

胖哥真不错·2023-01-04 11:16

机器学习常用算法

一、线性回归二、逻辑回归三、决策树四、随机森林五、梯度提升数adaboostxgboost六、贝叶斯七、KNN最近邻八、聚类1.kmeans2.dbscan3.mean—shift九、降维PCA十、支持向量机

cxb1998·2023-01-04 10:57

人工智能期末——第七章机器学习考前预测

分类：判断所给的水果是苹果还是桔子回归：预测明后两天的气温值、风级大小聚类：人以类聚、物以群分关联规则挖掘：啤酒与尿布、牛奶与面包3.分类的定义？根据对某一事物的认识来判断之前未曾见过

战士小小白·2023-01-04 10:46

【机器学习】密度聚类DBSCAN与异常检测

聚类有以下几种（1）K均值聚类步骤：1.随机选择k个样本作为初始均值向量；2.计算样本到各均值向量的距离，把它划到距离最小的簇；3.计算新的均值向量；4.迭代，直至均值向量未更新或到达最大次数。

littlemichelle·2023-01-04 09:29

Classifier 分类器：异常检测/离群检测常用算法

Classifier分类器：异常检测/离群检测常用算法一、CBLOF(Cluster-BasedLocalOutlierFactor基于聚类+距离)二、KNN(KNearestNeighbors)三、Isolationforest

关在耳朵里的鱼和梦境·2023-01-04 09:59

K-Means聚类及调用sklearn库代码实现

K-Means聚类又叫做K均值聚类，即将n个样本分到k个类中，每个样本到其所属类的中心的距离最小。由于每个样本只能属于一个类，因此也是属于一种硬聚类。基本原理：输入k值，代表将总样本分到k个类中。

Icy Hunter·2023-01-04 09:28

异常检测（无实例、偏概念）-聚类算法HDBSCAN篇

一、算法过程主要有五步：（1）空间变换（2）构建最小生成树（3）构建聚类层次结构（树状图）（4）压缩聚类树（剪枝）（5）提取簇二、相关概念（1）核心距离：把样本与第k个最近邻样本点的距离称为核心距离，并表示为

AhLe丶·2023-01-04 09:27

异常检测（无实例、偏概念）-聚类算法DBSCAN篇

kmean算法是基于距离的聚类算法，然而基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，当数据集中的聚类结果是非球状结构时，基于距离的聚类算法的聚类效果并不好。

AhLe丶·2023-01-04 09:26

CBLOF算法-异常检测

而他基于的是其他的聚类算法，所以他就是Cluster-Based。LOF三个字母是LocalOutlierFactor，本地异常因子。

Rnan-prince·2023-01-04 09:26

基于聚类的异常值检测算法依据及python实现

假设数据集D被聚类算法划分到k个类C={C1,C2,…CK}，对象p的离群因子of3（p）定义为与所有类间距的加权平均值：其中，|D|为样本数量，|Cj|为第j个聚类群体样本数量，d(p，cj)为样本p

素素.陈·2023-01-04 09:55

异常检测之基于聚类的局部异常因子检测算法（CBLOF）详细解释且配上代码运行实例

基于聚类的局部异常因子检测算法（CBLOF）文章目录基于聚类的局部异常因子检测算法（CBLOF）前言一、CBLOF是什么？

Icy Hunter·2023-01-04 09:54

聚类篇——（五）层次聚类

前面博文介绍了两种常用基于划分的聚类算法K-means聚类、K-Medoids聚类，还有有序样品聚类。本篇博文介绍基于层次的聚类算法，层次聚类主要有两种类型：合并的层次聚类和分裂的层次聚类。

ziyin_2013·2023-01-04 08:29

聚类算法(Clustering Algorithms)之层次聚类(Hierarchical Clustering)

在之前的系列中，大部分都是关于监督学习（除了PCA那一节），接下来的几篇主要分享一下关于非监督学习中的聚类算法（clusteringalgorithms）。

weixin_1822045735·2023-01-04 08:58

大数据分析笔记 (3) - 聚类(clustering)

大数据分析笔记-聚类监督学习和无监督学习K-mean聚类算法用例应用步骤确定k的值(簇类的个数)诊断注意事项基于密度的聚类(DensitybasedClustering)DBSCAN步骤特点什么情况下表现不佳

王踹踹·2023-01-04 08:28

常见聚类方法的介绍及其改进与评估方法

聚类方法介绍聚类方法主要分为自上而下聚类和自下而上聚类。

打不死的小王·2023-01-04 08:28

机器学习课后题——聚类

聚类9.1常用的聚类划分方式有哪些？列举代表算法。

Yuetianw·2023-01-04 08:57

divisive clustering_机器学习12 -- 无监督学习之线性模型（clustering、PCA、MF）

又包括聚类，将无监督数据合并为一个个cluster。cluster内数据相似，cluster间数据不相似。降维，特征提取。对无监督数据，比如图像、文本，

weixin_39552317·2023-01-04 08:27

基于像素聚类的分割方法基于slic的方法_基于区域的分割方法二聚类算法（11.3）...

一，k-means聚类k-means聚类算法是一种非常简单实用的图像分割方法。它属于无监督机器学习算法。

weixin_39791446·2023-01-04 08:27

如何对聚类结果进行分析_层次聚类方法——试验结果与分析

层次聚类方法存在的不足在凝聚的层次聚类方法和分裂的层次聚类方法中，均需要用户指定所期望得到的聚类个数和阈值作为聚类过程的终止条件，但是对于复杂的数据来说这是很难事先判定的。

weixin_39875192·2023-01-04 08:27

聚类方法——簇间距离度量方法

1.最小距离（单链接算法Singlelinkagealgorithm）含义：簇类C1和C2的距离由该两个簇的最近样本决定。优点：只要两个簇类的间隔不是很小，单链接算法可以很好的分离非椭圆形状的样本分布。缺点：单链接算法不能很好的分离簇类间含有噪声的数据集。2.最大距离（全链接算法Completelinkagealgorithm）含义：簇类C1和C2的距离由该两个簇的最远样本决定。优点：全链接算法可

Lesel·2023-01-04 08:54

聚类算法之层次聚类

一.层次聚类层次聚类(hierarchicalclustering)是一种基于原型的聚类算法，试图在不同层次对数据集进行划分，从而形成树形的聚类结构。

qq_32294855·2023-01-04 08:24

多元统计分析——聚类分析——层次聚类

聚类方法适用场景代表算法优点缺陷延伸层次聚类小样本数据-可以形成类相似度层次图谱，便于直观的确定类之间的划分。

xia ge tou lia·2023-01-04 08:53

层次聚类-Hierarchical Clustering

一、概述层次聚类(HierarchicalClustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树，距离越小，相似度越高。

蓝天0809·2023-01-04 08:53

层次聚类概述

文章目录层次聚类聚合式聚类簇间距离的计算单链接(single-linkage)全链接(complete-linkage)平均链接(average-linkage)三种距离方式的比较分拆式聚类层次聚类算法总结层次聚类层次聚类

WWWzq_·2023-01-04 08:19

K-means在Python中的实现

K-means算法简介K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低

weixin_33834910·2023-01-04 07:03

kmeans算法python源码_详解K-means算法在Python中的实现

K-means算法简介K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低

weixin_40008566·2023-01-04 07:03

k-means和EM算法的Matlab实现

k-means和EM算法的Matlab实现_foreseerwang的博客-CSDN博客_em算法matlabEM算法matlab和Java实现_唐维康的博客-CSDN博客_em算法matlab实现MATLAB

phymat.nico·2023-01-04 07:33

Python实现K-means算法

k-means部分来自：scikit-learn源码解读之Kmeans——简单算法复杂的说参考https://segmentfault.com/a/1190000010863236K-means算法简介K-means

Cindy0812·2023-01-04 07:31

【Scipy高级计算】(1) 定积分、二重积分，附python完整代码

安装：pipinstallscipy主要模块#----------------------------------------------------------#scipy.cluster层次聚类模块

立Sir·2023-01-04 04:45

FCM(Fuzzy C-means Cluster)学习笔记

1目标函数目标：约束：聚类的类的序号（共个）点的数量（共个）第个点到第类的隶属度函数membershipvalue（待计算）第类的中心（待计算）模糊性参数2最小化函数求实际就是求一个有约束的优化问题，用拉格朗日乘子法求极小值问题

是个摆子·2023-01-03 21:12

基于聚类算法的图像分割技术

1.聚类概念如今，学术界并未对聚类作出一个具体定义。目前，认可度最高的观点是：聚类是一种无监督的分类手段。无标签的数据集可通过聚类分析中设定的相似性度量进行分类，形成多个类簇，满足实验的分析需要。

chan_blue·2023-01-03 20:04

tensorflow保存内容到相对文件路径下_如何添加自定义文件系统插件

背景TensorFlow框架通常用在多进程和多机器环境(例如Google数据中心、GoogleCloudMachineLearning、AmazonWebServices(AWS)和现场分布式聚类)中。

weixin_39889544·2023-01-03 19:22

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