K-Means聚类第89页

Sklearn机器学习基础（day02基础入门篇）

（Sklearn)算子API调用分步曲数据分析分步曲分类算法KNN算法网格优化KNN案例（预测facebook签到位置）数据清洗KNN处理预测完整代码朴素贝叶斯算法决策树案例可视化决策树随机森林回归与聚类算法线性回归正规方程梯度下降岭回归逻辑回归与二分类

Huterox·2022-12-16 16:10

sklearn-KMeans聚类分析-汽车分类

数据集：链接:https://pan.baidu.com/s/15iFV5NY2OWvhpDkGc2EtbA提取码:qb6j02|KMeans算法k均值聚类算法（k-me

冷淡的蛋黄酱·2022-12-16 15:07

分类——K-Means聚类分析

1、作用聚类分析是一种基于中心的聚类算法（K均值聚类），通过迭代，将样本分到K个类中，使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小。

路Lu727·2022-12-16 15:07

对商品类别进行聚类

packagetest;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileWriter;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStreamReader;importjava

靖-Drei·2022-12-16 15:36

Matlab中实现K-means聚类算法

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。

Annieyan1010·2022-12-16 15:06

KMeans聚类实例分析（汽车产品聚类分析

天池比赛——汽车产品聚类分析（KMeans+PCA前言这是天池中一个关于产品聚类分析的比赛，题目给了一个车购买表，整体数据量不大，分析起来比较简单，还是比较有代表性的。

lzzzzzzm·2022-12-16 15:05

离群点检测方法_密度聚类算法——离群点检测

检测离群点可以提高聚类精度。离群点检测的基本思想是从给定的包含个数据对象的数据

软工苏·2022-12-16 15:19

聚类分析（七）离群点分析

一、什么是离群点分析1、什么是离群点？在样本空间中，与其他样本点的一般行为或特征不一致的点，我们称为离群点。2、离群点产生的原因？第一，计算的误差或者操作的错误所致，比如：某人的年龄-999岁，这就是明显由误操作所导致的离群点；第二，数据本身的可变性或弹性所致，比如：一个公司中CEO的工资肯定是明显高于其他普通员工的工资，于是CEO变成为了由于数据本身可变性所导致的离群点。3、为什么要对离群点进行

fufeng_andy·2022-12-16 15:47

异常值检测方法（考试版7）

基于聚类的异常值检测方法继上次餐馆老板同学们帮忙对客户数据进行分组后，老板发现部分顾客被划归为某些簇中，而这些顾客是异常的。为此需要对此数据进行异常值检测并删除，然后再对清洗后的数据进行分组。

聆听我的召唤，菜鸟进化·2022-12-16 15:46

同济子豪兄-机器学习基础

监督学习（有标签）分类问题回归问题无监督学习（无标签）聚类问题降维问题（把高维的数据降维到二维三维使人便于理解）学习中断，暂时不是很需要这些知识。以后用到再去学习。

只会写bug的菜鸡·2022-12-16 15:42

模式识别导论大作业(k均值算法，感知器算法，fisher算法，贝叶斯决策，特征提取)

模式识别导论大作业一、K均值聚类1.功能描述：利用K-均值算法将150个模式样本分成3类别。分别计算最后算法所用的迭代次数，最终聚类中心以及每个类别中对应模式样本的序号。

喝可乐怕蛀牙·2022-12-16 13:18

日撸 Java 三百行学习笔记day5657

K-Means聚类算法：K-Means是迭代动态聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。

贾思乐·2022-12-16 13:42

读书笔记：“集体智慧编程”之第三章：“发现群组”的 k均值聚类

分级聚类的缺点此前学习的分级聚类、与列聚类，有二个缺点：计算量大，数据越大运行越缓慢。没有确切的将数据分成不同的组，只是形成了树状图。虽然我倒觉得如果写过多的代码这一点还是可以搞定的。

silent狼·2022-12-16 12:38

读书笔记：“集体智慧编程”之第三章：“发现群组”的列聚类

什么是列聚类？对博客数据使用了分级聚类的方式分析，我们可以又学的一种聚类方式：列聚类。刚刚的分级聚类就是对行进行了一个聚类。行是什么？行就是一个又一个的博客名，列是什么？

silent狼·2022-12-16 12:08

《集体智慧编程》读书笔记2

第二部分聚类-发现群组监督学习和无监督学习利用样本输入和期望输出来学习如何预测的技术称为监督学习法。

weixin_30429201·2022-12-16 12:37

《集体智慧编程》第三章发现群组学习笔记

啦啦啦聚类算法~这一章我学得比较迷糊，还需要反复理解琢磨。

weixin_30657999·2022-12-16 12:37

读书笔记---《集体智慧编程》第3章：发现群组

1.关于聚类的理解聚类实际上就是分类，对一些样本（样品）进行归类分组。本章第一个例子是对99篇博客进行聚类，也就是说每一篇博客便是一个样本。要分类就要有分类的标准（指标）。

lxy孙悟空·2022-12-16 12:07

集体智慧编程_3发现群组

例如，聚类，非负矩阵因式分解，自组织映射等大概结构：有监督学习（分类，回归）↕半监督学习（分类，回归），transductivelearning（分类，回归）↕半监

小八一的梦想·2022-12-16 12:07

机器学习实战之集体智慧编程学习笔记(2):聚类

聚类的作用监督学习与无监督学习监督学习无监督学习数据源聚类分类分级聚类k-均值聚类对偏好的聚类二维聚类思维导图由于代码中都有很详细的注解所以没有做过多的解释有问题请留言或私信解决聚类的作用通过聚类,我们可以跟踪统计消费者信息

冷鸢J·2022-12-16 12:36

《集体智慧编中文版》读书笔记——第三章：发现群组

关于分级聚类分级聚类的算法比较简单，主要步骤如下：1.从原数据集中挑选最接近的两个样本作为一个组。2.生成该组的中心作为一个赝本加入原数据集中。3.重复1，直到数据集只有一个样本。

潜水的飞鱼baby·2022-12-16 12:36

《集体智慧编程》读书笔记 1 聚类简介

1、聚类算法的目的是采集数据，然后从中找出不同的群组。2、UniversalFeedParser可以方便地解析RSS订阅源，即从RSS或Atom订阅源中得到标题、链接和文章的内容。

a512977208·2022-12-16 12:06

集体智慧编程——发现群组

目录1.监督学习和无监督学习2.对博客用户进行聚类2.1建立单词向量2.2层次聚类2.3列聚类2.4K-均值聚类3.以二维形式展现数据1.监督学习和无监督学习监督学习：利用样本输入和期望输出来学习如何预测

阿泽的学习笔记·2022-12-16 12:06

《集体智慧编程》第3章发现群组个人笔记

第3章发现群组1、分级聚类分级聚类通过连续不断地将最为相似的群组两两合并，来构造出一个群组的层级结构。

Amber07·2022-12-16 11:35

《集体智慧编程》笔记（3 / 12）：发现群组

DiscoveringGroups文章目录监督学习和无监督学习监督学习无监督学习单词向量对博客用户进行分类对订阅源中的单词进行计数分级聚类绘制树状图列聚类K-均值聚类针对偏好的聚类获取数据和准备数据BeautifulSoup

巨輪·2022-12-16 11:05

机器学习算法基础6-模型保存与加载、逻辑回归、Kmeans(聚类)

逻辑回归介绍2.逻辑回归损失函数3.逻辑回归API4.LogisticRegression回归案例-良／恶性乳腺癌肿瘤预测5.LogisticRegression总结6.判别模型与生成模型三、k-means-聚类

哎呦-_-不错·2022-12-16 11:16

scikit-learn机器学习笔记——KMeans聚类

scikit-learn机器学习笔记——KMeans聚类KMeans步骤KMeansAPIKMeans性能评估指标Kmeans性能评估指标APIKMeans应用实例KMeans步骤1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心

学习爱好者fz·2022-12-16 11:44

机器学习算法基础8-模型保存与加载、逻辑回归、Kmeans(聚类)

逻辑回归介绍2.逻辑回归损失函数3.逻辑回归API4.LogisticRegression回归案例-良／恶性乳腺癌肿瘤预测5.LogisticRegression总结6.判别模型与生成模型三、k-means-聚类

qq_42749341·2022-12-16 11:10

大数据挖掘有哪些技术

数据挖掘技术虽是一项新兴的数据处理技术，但其发展速度十分迅猛，至今已经形成了决策树、神经网络、统计学习、聚类分析、关联规则等多项数据挖掘技术，极大的满足了用户的需求。

中琛源科技·2022-12-16 11:40

机器学习中如何处理样本不均衡问题

假定样本数目A类比B类多，且严重不平衡：1.A类欠采样(Undersampling)1）随机欠采样2）A类分成若干子类，分别与B类进入ML模型3）基于聚类的A类分割2.B类过采样(Oversampling

aa_JamesJones·2022-12-16 11:38

阅读笔记：《机器学习》西瓜书（9）——聚类

聚类聚类任务性能度量外部指标内部指标距离计算有序属性的距离计算无序属性的距离计算原型聚类k均值算法学习向量量化高斯混合聚类密度聚类DBSCAN层次聚类AGNES聚类任务在无监督学习中，由于训练样本并没有标签

努力变强的EE狗·2022-12-16 11:08

机器学习基础算法（逻辑回归、k-means、模型的保存与加载）

逻辑回归用来解决二分类问题：是否为垃圾邮件？肿瘤、癌症诊断是否是金融诈骗？给定一些输入，输出结果是离散值逻辑回归公式首先逻辑回归的模型与线性回归基本相同，w为待求的参数：与线性回归不同的地方在于，logistic回归通过函数S将wTx对应到了另一个状态p=S(wTx)，然后根据p的大小决定因变量的值。这里的S函数就是Sigmoid函数：通过函数S的作用，我们可以将输出的值限制在区间[0,1]上；p

Bro_Jun·2022-12-16 11:37

【人工智能与机器学习】——聚类（学习笔记）

无监督学习有很多技术方向，聚类（clustering）是其中一个重要的方向。聚类的本质就是把特征相近的数据样本放到一起，达到

HinsCoder·2022-12-16 11:36

机器学习算法基础 6 模型保存与加载、逻辑回归、Kmeans(聚类)

模型的保存与加载#sklearn模型的保存与加载fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressio

eddiechen10081·2022-12-16 11:36

模式识别Eigenface_PCA

方法人脸识别PCA降维Eigenface算法MATLAB代码程序结果PCA降维●为什么要降维：原始观察空间中的样本具有极大的信息冗余；样本的高维数引发分类器设计的“维数灾难”；数据可视化、特征提取、分类与聚类等任务需求

overwhelmed#·2022-12-16 10:25

som神经网络聚类简单例子_机器学习算法推导&手写实现07——SOM网络

其聚类的基本思想和KMeans算法相似，都是将距离小的个体集合划分为同一类别，将距离大的个体集合划分为不同的类别。SOM网络结构比较简单，只有输入层和输出层（输出层我们通常

weixin_39778582·2022-12-16 10:46

som神经网络聚类简单例子_机器学习中的聚类算法演变及学习笔记

[认真看图][认真看图]【补充说明】聚类算法可以作为独立方法将数据聚成不同簇，也可以作为数据挖掘任务(例如分类、关联规则等)的预处理！

weixin_39947314·2022-12-16 10:46

Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法

参考链接自组织映射神经网络，即SelfOrganizingMaps(SOM)，可以对数据进行无监督学习聚类。它的思想很简单，本质上是一种只有输入层–隐藏层的神经网络。

BruceCheen·2022-12-16 10:14

聚类与神经网络

51C-均值算法：是动态聚类方法中的一个典型方法。其目的是将一数据集,按自然密集程度划分成C个聚类，它的准则函数是对所有C个聚类中每个数据到其各自均值的距离平方和的总和为最小。

叶在风间·2022-12-16 10:44

【聚类】专题总结——概览 + 划分聚类

目录一、聚类的概念二、聚类分析中需要考虑的关键问题：三、详细介绍1.数据相似性2.聚类优化方法（1）划分聚类（partitioningclustering）（2）层次聚类（hierarchicalclustering

bit_100·2022-12-16 10:44

第一章回归，分类 & 聚类

回归，分类和聚类在机器学习问题上是三种最主要的数据评估方式，这三种模式是最常见的，也是本节的重点，下面将为你介绍分类，回归和聚类。

MisterZhang666·2022-12-16 10:13

基于图神经网络的聚类研究与应用

如果，你也有同样的感受，本文将基于图神经网络的聚类研究，带你一起探索其背后的实现原理。划分用户群体是门大学问对互联网广告来说，让不同的用户看到不同的广告是一件特别基本、也特别重要的事。

Datawhale·2022-12-16 10:43

自组织神经网络聚类算法,神经网络聚类预测分析

1、bp神经网络BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP

aifans_bert·2022-12-16 10:12

matlab实现谱聚类法图像分割代码,一种基于谱聚类的图像分割方法与系统与流程...

本发明是一种基于谱聚类的图像分割方法与系统，涉及聚类、机器学习和人工智能领域。

weixin_39765697·2022-12-16 09:54

谱聚类算法python代码_14 聚类算法 - 代码案例六- 谱聚类(SC)算法案例-阿里云开发者社区...

weixin_39628498·2022-12-16 09:24

聚类方法学习（五）谱聚类算法Spectral Clustering与案例

谱聚类算法概述详情请参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.htmlSpectralClustering算例fromsklearn.clusterimportspectral_clusteringimportnumpyasnpfromsklearnimportmetricsfromsklearn.preprocessingimportStandard

呆萌的代Ma·2022-12-16 09:23

python谱聚类算法_谱聚类Spectral clustering(SC)

在之前的文章里，介绍了比较传统的K-Means聚类、AffinityPropagation(AP)聚类、比K-Means更快的MiniBatchK-Means聚类以及混合高斯模型GaussianMixtureModel

weixin_39576133·2022-12-16 09:23

关于距离，K-means，层次聚类，密度聚类以及谱聚类

目录相似度/距离k-Means算法衡量聚类（轮廓系数）层次聚类密度聚类谱聚类之前博客中讲的模型基本上都是分类以及回归模型，他们都是属于有监督学习的，意为所有的样本都有一个结果值提供，我们所要做的就是在原有结果值的指导

rexyang97·2022-12-16 09:52

聚类案例分析全流程汇总

2.分析目的本案例对游泳运动员调查的数据进行聚类，以便分项，预计姿势按姿势分为蝶泳、仰泳、

spssau·2022-12-16 09:49

机器学习算法之 K-means、层次聚类，谱聚类

k-means和层次聚类都属于划分聚类，实际中最常用的是k-means，k-means效果不好的情况下才会采用其他聚类K-means算法K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，是一种使用广泛的最基础的聚类算法假设输入样本为

奔跑的大西吉·2022-12-16 09:49

图像聚类-谱聚类

因此，比较容易想到，对于无标签又需要分类的图像数据，可以尝试先采用聚类来解决.下面的内容是译自JanErikSolem的《ProgrammingComputerVisionwithPython》的第6章

小胖子小胖子·2022-12-16 09:17

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