K-Means聚类

【数据挖掘】

2、属性特征的分类、常见的统计描述3、要会判断是回归问题还是分类问题还是聚类问题还是关联分析问题4、连续型数据离散化方法：等宽和等频（具体做法要会）5、回归模型：一元线性、多元线性、多项式回归6、什么是欠拟合和过拟合
TM 2.0·2022-12-29 17:53

《Python机器学习与可视化分析实战》简介

本书带给你的价值详解聚类、线性回归、逻辑回归、决策树算法原理、实现及可视化。酒店评论情感分类可视化实战、手写体图像识别可视化实战。可做入门书，可做参考手册，可做教材。所有示例代码精心调试通过。
新知图书·2022-12-29 16:48

数学建模常用算法总结

运动过程模拟，元包机模拟标准的模型无法做到就可以适用计算机模拟算法数据处理方法数据拟合，黑色模型GM（1,1），插值算法，时间序列分析统计算法相关分析，典型相关分析，灰色关联分析，线性回归，方差分析，聚类分析
Hydrion-Qlz·2022-12-29 16:02

机器学习之数据预处理（一）数据变换

数据光滑：去掉数据中的噪声，分箱、回归和聚类等方法聚集：对数据进行汇总或聚集，如计算日销售数据、年销售数据数据泛化：使用概念分层规范化：将属性数据按比例缩放，使之落
繁华三千东流水·2022-12-29 14:26

sklearn文档 — 1.6. 最近邻

无监督近邻是许多其他学习方法的基石，特别是在流学习和光谱聚类方面。有监督的基于近邻的学习有两个方面：对带有离散标签的数据进行分类，对带有连续标签的数据计算回归。
quliulangle·2022-12-29 14:24

sklearn：最近邻搜索sklearn.neighbors 最近邻查找算法kd-tree 【机器学习】K-means聚类算法初探

版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53156836http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53156836balltreek-dtree也有问题[最近邻查找算法kd-tree]。
致守·2022-12-29 14:24

四、CDA数据分析师系列_从零进阶_数据分析的统计基础_简明笔记

1.3数据分析方法简介1.3.1统计分析方法简介1.3.1.1描述性统计分析1.3.1.2回归分析1.3.1.3对应分析1.3.1.4因子分析1.3.1.5方差分析1.3.2数据挖掘方法简介1.3.2.1聚类分析
Norni·2022-12-29 13:12

《机器学习算法的数学解析与Python实现》读书笔记：第9章 K-means聚类算法

目录第9章K-means聚类算法9.1用投票表决实现“物以类聚”9.1.1聚类问题就是“物以类聚”的实施问题9.1.2用“K”来决定归属类别9.1.3度量“相似”的距离9.1.4聚类问题中的多数表决9.2K-means
非文的NLP修炼笔记·2022-12-29 13:25

python音频聚类_Python实现聚类算法AP

1.算法简介AP(AffinityPropagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。
weixin_39861669·2022-12-29 13:24

python多维数据聚类可视化_基于python3的可视化数据聚类系统（k-means算法和k-中心点算法）...

1、用户界面1)点击读取文件按钮，读取到的文件如下图所示：数据聚类系统读取文件数据聚类系统导入文件2)设置簇的个数，这里设置成2，并选择K-means聚类算法，显示的结果如下图：数据聚类系统运行K-means
weixin_39990029·2022-12-29 13:24

聚类 python_机器学习：Python实现聚类算法(二)之AP算法

1.算法简介AP(AffinityPropagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。
weixin_39603265·2022-12-29 13:53

opencv kmeans (C++)

InputOutputArraybestLabels,TermCriteriacriteria,intattempts,intflags,OutputArraycenters=noArray())参数说明Parametersdata待聚类的数据集
1037号森林里一段干木头·2022-12-29 13:50

聚类算法及相关内容简介

一、聚类学习简介聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
机智的冷露·2022-12-29 13:48

10个最频繁使用的聚类算法 Python 实现（附完整代码）

大家好，聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。
Python数据开发·2022-12-29 13:14

使用聚类算法进行图片压缩

问题如下：对于一张图片flower.jpg，我们希望使用聚类算法对图像进行压缩，其思想是：其核心思想是通过聚类将颜色表示数量减少。
赖床份子·2022-12-29 13:13

传统机器学习

机器学习方法模型评估与选择性能度量、偏差与方差线性模型线性回归、逻辑回归决策树信息增益、剪枝、C4.5神经网络SVM对偶问题、核方法贝叶斯分类器极大似然估计、EM算法集成学习boosting、bagging与随机森林、深度森林聚类降维
Alchemist Notes·2022-12-29 12:43

人工智能 传统机器学习

有些数据集可以没有目标值）二.机器学习算法分类监督学习：目标值：类别--分类问题算法：k-近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归目标值：连续型数据--回归问题算法：线性回归，岭回归目标值：无--无监督学习（聚类
ZSup{A}·2022-12-29 12:11

机器学习概括（学习笔记）

（传统）机器学习传统机器学习主要有分类（Classification）、回归（Regression）、聚类（Clustering）、降维（DimensionalityReduction）、决策树（DecisionTree
corina_qin·2022-12-29 12:11

论文阅读笔记：A Scalable Exemplar-based Subspace ClusteringAlgorithm for Class-Imbalanced Data

ECCV2018ChongYou,ChiLi,DanielP.Robinson,ReneVidal的子空间聚类方法由于其经验上的成功和理论上的保证，已成为无监督学习的常用工具。
塔_Tass·2022-12-29 11:38

论文阅读笔记：Ultra-Scalable Spectral Clustering and Ensemble Clustering

Author:DongHuang,Chang-DongWang,Jian-ShengWu,Jian-HuangLai,andChee-KeongKwoh摘要摘要本文重点研究了资源有限的超大规模数据集谱聚类的可扩展性和鲁棒性
塔_Tass·2022-12-29 11:08

Unsupervised Pre-Training of Image Features on Non-Curated Data论文研读

transfertask的时候使用non-curated的原数据会降低特征的质量.这篇文章的目的就是去研究在non-curated的数据下的非监督学习的方式.针对这一问题，提出了一种新的无监督方法，即利用自监督和聚类的方法来获取大规模数据中的
ML_NI_CSU·2022-12-29 02:35

R语言主成分PCA、因子分析、聚类对地区经济研究分析重庆市经济指标|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=27515最近我们被客户要求撰写关于重庆市经济指标的研究报告，包括一些图形和统计输出。建立重庆市经济指标发展体系，以重庆市一小时经济圈作为样本，运用因子分析方法进行实证分析，在借鉴了相关评价理论和评价方法的基础上，本文提取出经济规模、人均发展水平、经济发展潜力、3个主因子，从重庆市统计年鉴选取8个指标构成的指标体系数据对重庆市38个区县经济发展
·2022-12-29 00:58

Hard-sample Guided Hybrid Contrast Learning for Unsupervised Person Re-Identification

目前完全无监督行人重识别就是通过聚类得到数据的伪标签，之后应用对比学习，这种方法比较依赖于特征表示学习。
头秃的和尚·2022-12-29 00:10

神经网络隐含层数的确定,两层隐藏层的神经网络

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、小波神经网络的建模怎么确定隐含层的神经元个数确定隐层节点数的方法为“试凑法”神经网络有两层隐含层个数怎么取。
小六oO·2022-12-29 00:38

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

（像聚类一样）如何得到相似的图片、不相似的图片？通过设置代理任务—pretexttaskpretexttask利用pretexttask来定义图片是否相似的
Linaaa~·2022-12-29 00:08

机器学习十大经典算法之K-Means聚类算法

聚类介绍聚类在机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息等领域有广泛的应用。
小小谢先生·2022-12-28 21:53

面向数据规模可扩展的并行优化KMeans算法

如何解决大规模数据聚类的问题？
MasanoYu·2022-12-28 21:22

基于GPU并行计算的K-Means聚类算法

聚类是信息检索、数据挖掘中的一类重要技术，是分析数据并从中发现有用信息的一种有效手段。它将数据对象分组成为多个类或簇，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别很大。
weixin_34254823·2022-12-28 21:51

kmeans算法并行化的mpi程序

大致过程如下：1、进程0为主节点，先从文件中读取数据集，然后将数据集划分并传给其他进程；2、进程0选择每个聚类的中心点，并发送给其他进程；3、其他进程计算数据块中每个点到
Random_0001·2022-12-28 21:17

MPI并行化实现K-means算法，使用zoo数据集

文章目录详细算法设计算法流程主要函数及其功能说明输入及输出文件格式程序运行实验结果算法源代码该算法的并行化中使用了zoo数据集，数据集地址:(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Zoo)详细算法设计采用主从方式，由一个进程充当主节点负责数据的划分与分发，其他进程完成本地数据的计算，并将结果返回给主节点做聚合。1、选定进程0为主节点，首先调用loadDate
枫2333·2022-12-28 21:46

常见的PCA、tSNE、UMAP降维及聚类基本原理及代码实例

常见的降维方法基本原理及代码实例0.前言：什么时候要降维聚类？
爱做饭的电饭煲·2022-12-28 20:43

VFH

VFH：viewpointfeaturehistogram,视点特征直方图原理：由FPFH变化而来，是一种全局特征描述子，用于聚类识别和姿态估计（1）以物体中心点与物体表面其他所有点之间的点对来计算FPFH
xinxiangwangzhi_·2022-12-28 19:21

基于VFH特征的聚类识别

//#include//VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL);#include#include#include#include//直通滤波#include#include#include#include///获取外包盒极点#include#include#include#include#include#include#include#include#include
Upupup6·2022-12-28 19:16

【PCL自学：Feature5】视点特征直方图VFH概念及使用 (持续更新)

一、视点特征直方图（VFH）原理  这篇博文描述了视点特征直方图(ViewpointFeatureHistogram[VFH])描述符，在一些其他文章也称为视角特征直方图，这是一种用于聚类识别和6DOF
斯坦福的兔子·2022-12-28 19:43

两种聚类方法——K均值聚类（K-means）算法和模糊C均值聚类（FCM）算法的简述与在MATLAB中的实现

目录1.K-means算法1.1算法流程1.2程序实现1.3实验结果原始数据集聚类结果2.FCM算法2.1算法流程2.2程序设计FCM子函数主函数2.3实验结果原始数据集聚类结果目标函数J的变化在科学计算领域
空出来的时间·2022-12-28 19:08

神经网络与傅立叶变换到底有没有关系？

从数据分析到预测建模，一般情况下都会有数学原理的支撑，比如：欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。傅里叶变换是一种众将函数从一个域转换到另一个域的数学方法，它也可以应用于深度学习。
Imagination官方博客·2022-12-28 18:06

医疗图像分割技术（一）

医疗图像与其他领域相比，虽万变不离其宗，但仍有独特之处，所以想针对医疗领域图像分割再写一个系列的文章，希望对从事医疗算法的同行有所帮助，本系列文章分为如下四部分：**医疗图像分割概述和基本理论**基于模糊聚类的医疗图像分割基于可形变模
计算机视觉大讲堂·2022-12-28 17:47

数据挖掘：聚类算法CURE、SNN和ROCK

文章目录Hierarchicalclustering:revisitedCURE:anotherhierarchicalapproachCUREcannothandledifferingdensitiesGraph-BasedClusteringGraph-Basedclustering:sparsificationLimitationofcurrentmergingschemesChameleo
Cachel wood·2022-12-28 16:49

数据挖掘的聚类算法

数据挖掘的聚类算法层次化聚类（树聚类算法）典型：BIRCH算法，CURE算法，NN算法定义：首先将每个样本看成单个簇，然后采取自下而上或是自上而下的策略，按照接近度来组合，形成类似树形的聚类结构。
caojinlei123456·2022-12-28 16:16

【机器学习】一文弄懂k-means算法原理

问题k-means算法可以说是机器学习中大家最耳熟能详也是最基础的聚类算法，面试中也常常被问起，由浅至深，没有扎实的理论基础是很难过得了这一关的，因此，我们必须得梳理梳理并且深入理解它。
秋天的波·2022-12-28 16:14

【机器学习】k-means与KNN及GMM的区别与联系

与KNN的区别：KNN为分类，K-means为聚类；KNN为监督学习，K-means为无监督学习；KNN的输入样本为带label的，K-means的输入样本不带label；KNN没有训练过程，K-means
秋天的波·2022-12-28 16:14

计算机方面英语文献翻译（学习记录更新中）

在万方找的英文文献摘要，自己翻译的1.考虑到时间序列数据的高维度和复杂性给数据挖掘带来的困难以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性，本文总结了国内外时间序列数据聚类的研究现状。
dlz456·2022-12-28 16:09

数据挖掘：聚类算法

聚类算法聚类是无监督学习的典型算法，不需要标记结果。试图探索和发现一定的模式，用于发现共同的群体，按照内在相似性将数据划分为多个类别使得内内相似性大，内间相似性小。
vzvzvzv·2022-12-28 16:06

人脸识别测试图片_人脸识别或将到达瓶颈，有监督的聚类算法探索新思路

本文提出一种有监督的Metric用于人脸聚类，来部分解决无标注数据内部结构复杂、依赖特定Metric、缺乏Outlier控制，以及时间复杂度等问题。本文来自MMLab香港中文大学-商汤科技联合实验室。
weixin_39551554·2022-12-28 14:48

TF-IDF原理及多国语言应用

此外TF-IDF还可以帮助我们对文档进行分类和聚类。例如我们可以使用关键词来将文档分类为不同的类别，或者将相似的文档聚在一起。因此学习TF-IDF对于自然语言处理
Mr数据杨·2022-12-28 14:00

数据挖掘的任务，主要有哪些？

聚类分
人工智能爱好者·2022-12-28 04:22

数据挖掘-分类与聚类相关的算法

分类与聚类定义及区别分类方法聚类方法分类与聚类定义及区别分类：是一种有指导（有监督）的学习（SupervisedLearning），即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识
^LiuYttt·2022-12-28 04:21

数据挖掘的基本任务与要解决的问题(数据挖掘入门)

数据挖掘技术的基本任务主要体现在：1)分类与回归2)聚类3)关联规则4)时序模式5)偏差检测一、分类与回归分类：指将数据映射到预先定义好的群组或类。
u012507022·2022-12-28 04:50

数据挖掘技术基本任务

数据挖掘技术基本任务1.分类与预测2.聚类分析3.关联规则4.时序模式4.偏差检测5.智能推荐1.分类与预测定义分类：构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别
dancy_hou·2022-12-28 04:19

机器学习中的模型选择和评估

机器学习中的模型选择和评估1.介绍2.模型拟合效果2.1欠拟合与过拟合表现方式2.2避免欠拟合与过拟合的方法3.实例分析3.1鸢尾花数据集3.2对鸢尾花数据进行聚类1.介绍在机器学习系统中，如何训练出更好的模型
大作家佚名·2022-12-28 04:58
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