K-Means聚类第93页

Python机器学习期末总复习

目录人工智能基本概念KNN分类算法K-NN源代码K-means分类算法K-means源代码推荐算法概述回归分析神经网络基础模型BP神经网络（BackPropagatioon）人工智能基本概念智能的定义智能是人类智力和能力的总称

唯见江心秋月白、·2022-12-13 13:16

机器学习期末复习——重点内容详细总结

文章目录思维导图机器学习与传统技术有什么区别交叉验证KNN算法贝叶斯决策树集成学习的主要目的、Bagging与Boosting有什么区别支持向量机回归分析聚类第八章主要问题思维导图机器学习与传统技术有什么区别交叉验证

Desire..·2022-12-13 13:46

机器学习——期末复习

文章目录填空题第一章机器学习基础第二章数据预处理KNN算法支持向量机集成学习决策树聚类算法联结学习三种池化操作选择题计算题数据正规化Hopfield网络能量函数计算卷积、池化操作应用题决策树、朴素贝叶斯

一颗菜籽·2022-12-13 13:43

【感谢大家的支持】

目前研一，开学研二，研究方向是多视图聚类，自监督学习。我也是小菜鸡，希望和大家一起进步，之后会考虑出一些论文讲解，或者编程小知识的视频。

Titus W·2022-12-13 12:49

回归预测 | MATLAB实现ELM极限学习机多输入单输出

极限学习机是用于分类、回归、聚类、稀疏逼

机器学习之心·2022-12-13 11:16

GCN实现人脸聚类

首先介绍一下GCN实现人脸聚类这篇论文，然后记录一下作者开源代码的阅读心得（代码写的很nice！）

Shane Zhao·2022-12-13 10:00

EM算法和GMM

本文在原论文的基础上，增加了协方差的求解过程，和使用GMM进行聚类的Python代码。1。Jensen不等式回顾优化理论的一些概念。

zhengjihao·2022-12-13 10:22

gmm聚类python_GMM与EM算法的Python实现

高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型，通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。本教程中，我们自己动手一步步实现高斯混合模型。

weixin_39925959·2022-12-13 10:47

c4.5算法python实现_GMM与EM算法的Python实现

高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型，通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。本教程中，我们自己动手一步步实现高斯混合模型。GMM以及EM的完整python代码请看这里。

weixin_39609622·2022-12-13 09:46

EM算法在GMM中的应用与python实现

GMM中的应用2-1-1μ\muμ最优解2-1-2Σ\SigmaΣ最优解2-1-3π\piπ最优解2-2通过EM算法对混合高斯模型进行参数估计三、python代码实现一、混合高斯分布1-1GMM概要在k-means

dhj_tsukuba·2022-12-13 09:06

小白都能了解的聚类算法之一(Kmeans与GMM)

项目github地址：bitcarmanleeeasy-algorithm-interview-and-practice欢迎大家star，留言，一起学习进步1.标准Kmeans经典的标准kmeans算法无需多言，每个无监督学习的开场白一般都是标准kmeans算法。具体的原理不再多言，可以参考之前的文章：https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/detai

bitcarmanlee·2022-12-13 09:35

基于图注意力机制和Transformer的异常检测

异常检测对电力行业的发展有着重要的影响，如何根据大规模电力数据进行异常检测是重要的研究热点.目前，大多数研究通过聚类或神经网络进行异常检测.但是这些方法忽略了时序数据之间潜在的关联关系及某些特点的重要信息

数据派THU·2022-12-13 09:43

深度之眼Paper带读笔记NLP.9：基于CNN的词级别的文本分类.Baseline.05

文章目录前言论文总览学习目标导图研究意义第一课论文导读论文背景文本分类简介文本分类文本分类发展历史机器学习深度学习前期知识储备第二课论文精读论文整体框架摘要传统/经典算法模型Bag-of-words基于词向量的k-means

oldmao_2000·2022-12-13 09:12

SPSS集成学习算法与聚类分析

集成学习算法概念构建多个分类器来提高综合效能尽管每个分类器的性能可能都比较低下，但此算法通俗来讲就是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。类似于“集群”方法，以数量促成质变。最终，将这些分类器进行汇总取得最终的概括算法模型前提：基分类器之间相互独立（基分类器的数据来源之间不存在强相关就行，相关性越弱性能改善越好）且错误率要低于0.5运行的算法都一样为同质集成，不一样就是异质集成（Bagging、Boostin

翻斗大街翻斗花园胡图图·2022-12-13 07:36

大数据分析与应用（中级）数据挖掘概念及流程

5.简述常见的分类算法1.关联规则算法4类划分方式：2.聚类：3.分类：4.回归分析：6.选择数据挖掘工具时需要考虑的因素7.常用的数据挖掘工具1.机器学习PAI：2.SAS3.Stata4.Python5

长岛山没有雪·2022-12-13 07:30

DIP数字图像处理（二）超像素 SLIC简单线性迭代聚类 matlab实现（不调库）

SLIC观测常用五维向量z=(r,g,b,x,y)\textbf{z}=(r,g,b,x,y)z=(r,g,b,x,y)令nspn_{sp}nsp是所需要的超像素数，ntpn_{tp}ntp是图像中的像素总数。初始的超像素中心mi=[ri,gi,bi,xi,yi]T\textbf{m}_i=[r_i,g_i,b_i,x_i,y_i]^Tmi=[ri,gi,bi,xi,yi]T，i=1,2,⋯nsp

饼干妹妹324·2022-12-13 07:13

支持向量机算法模型

目录前言从数据的线性可分到间隔最大化对偶算法线性支持向量机与非线性支持向量机实践案例前言从这一期开始，我们准备介绍一系列经典机器学习算法模型，主要包括逻辑回归，支持向量机，决策树，因子分析，主成分分析，K-Means

帅帅de三叔·2022-12-13 06:57

通俗理解决策树

（C4.5算法）基尼指数（CART算法）熵VS基尼指数剪枝优缺点及适用场景参考文献前言从这一期开始，我们准备介绍一系列经典机器学习算法模型，主要包括逻辑回归，支持向量机，决策树，因子分析，主成分分析，K-Means

帅帅de三叔·2022-12-13 06:48

统计模型 | 学习笔记

一.概述任何统计模型都是对现实世界复杂联系的简化根据目的分类聚类方法（细分类模型）：市场细分，协同推荐预测方法：回归模型，时间序列模型关联归纳方法：购物篮分析，序列分析根据方法原理分类基于传统统计模型的推断性方法

奔跑的蜗牛君666·2022-12-13 06:47

机器学习的数学-回归

一、几个基本概念机器学习的一种分类方法：回归，分类，聚类。从下面的图应该能够大致理解三个概念的区别：用文字描述一下：回归（regression）就是在处理连续数据，如时间序列数据时使用的技术。

zx_glave·2022-12-12 23:17

基于自动模糊聚类的图像分割研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述通过最小化目标函数的聚类算法有一个明显的缺点，即必须手动设置聚类数。

荔枝科研社·2022-12-12 22:12

Python(jupyter notebook)--K-means聚类实例

Step1:导入所需的模块importcsvimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportpreprocessingfrommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dStep2：导入所需数据nodedata=pd.read_csv('node.data.txt')newn

张美瑜·2022-12-12 18:42

机器学习 jupyter Python无监督学习聚类 k-meas算法

2.聚类2.1聚类和分

十旬叶大叔·2022-12-12 18:41

Python实现 K-Means聚类(jupyter notebook)

目录聚类的概念聚类的要求应用领域K-Means算法步骤聚类结果性能度量优点缺点代码实现手写代码调用sklearn进行k-means聚类的概念聚类是把各不相同的个体分割为有更多相似性子集合的工作。

月未沉·2022-12-12 18:11

如何计算map？

py生成可以使用trainval_percent和train_percent的比例改变来修改实验比例的话是trainval_percent=0.9,train_percent=1根据我来看的代码，使用k-means

layandtry·2022-12-12 18:37

聚类分析详细解读python

Mahalanobis)距离1.6Camberra距离2.相似测度2.1角度相似系数（夹角余弦）2.2指数相似系数3.类间距离测度方法3.1最短距离法3.2最长距离法3.3中间距离法3.4重心法3.5平均距离法聚类准则函数

风逸尘_lz·2022-12-12 18:28

Opencv求取连通区域重心

步骤如下：1）合适的阈值二值化2）求取轮廓3）计算重心otsu算法求取最佳阈值otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大

蘇丶·2022-12-12 15:12

机器学习量子_量子机器学习：神经网络学习

和k-means聚类，这是

weixin_26746401·2022-12-12 13:01

机械学习使用兰氏距离的最小距离聚类法以及散点图展示

最短距离聚类法的原理相信大家都应该明白聚类算法的含义，所谓的最短距离聚类法，就是在给出n个距离中心的情况下分别将文本中的待训练数据和他们通过某种方式进行计算距离，这里是兰氏距离，当然也可以是欧式距离，曼哈顿距离

是阿千呀！·2022-12-12 11:16

MySQL 聚类合并算法_聚类算法-近邻聚类算法

—DraculaUntold近邻聚类法：近邻聚类法同样是一种基于距离阈值的聚类算法。

往里轰·2022-12-12 11:15

python生成树状图_python – 距离矩阵的树形图或其他图

我有三个矩阵可供比较.每个都是5×6.我最初想要使用层次聚类来聚类矩阵,以便在给定相似性阈值的情况下对最相似的矩阵进行分组.我在python中找不到任何这样的函数,所以我用手实现了距离测量,(p-normwherep

weixin_39774682·2022-12-12 11:15

聚类算法及python实现——层次聚类

聚类算法及python实现——层次聚类构建二叉树步骤step1：将每个样品都看作一类step2：计算每个样品两两之间的距离step3：合并距离最近的两类变成一个新的类step4：计算各个类之间的距离，合并

爱好喝酒吃肉的小张同学·2022-12-12 11:15

层次聚类pythonscipy_【python】利用scipy进行层次聚类

参考博客：https://joernhees.de/blog/2015/08/26/scipy-hierarchical-clustering-and-dendrogram-tutorial/层次聚类理论知识类从多减少的过程

童雅洋梨·2022-12-12 11:15

python绘制聚类分析树状图

何为聚类分析？聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。

呐喊6510·2022-12-12 11:14

10种Python聚类算法完整操作示例（建议收藏

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。

机器学习算法那些事·2022-12-12 11:43

使用python实现最短距离聚类

写在前面最近老师布置了一个作业，内容是对国内各省份生产总值与固定资产投资的数据，采用最短距离法进行聚类。

有态度的Giser·2022-12-12 11:13

基于PSO粒子群优化的kmeans的聚类仿真

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述聚类分析直观来说就是将众多对象聚为一个个的簇，其中有相同聚类特征的在同一个簇，特征差异明显的对象居于不同的簇。

Simuworld·2022-12-12 10:30

机器学习笔记

机器学习入门文章目录机器学习入门1.基本概念1.1什么是机器学习1.2数据集1.3学习和训练2.机器学习分类2.1有监督学习2.1.1回归问题2.1.2分类问题2.2无监督学习2.2.1聚类2.2.2降维

m0_73930236·2022-12-12 10:58

-文本分类

11.1文本分类的概念11.2文本分类语料库11.3文本分类的特征提取11.4朴素贝叶斯分类器11.5支持向量机分类器11.6标准化评测11.7情感分析11.8总结第11章文本分类上一章我们学习了文本聚类

ASS-ASH·2022-12-12 09:37

经典聚类算法——Kmeans详解

一、什么是聚类Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法。聚类的目的就是将大量数据中具有”相似”特征的数据或样本划分到同一个类别中。

白话机器学习·2022-12-12 08:20

机器学习之聚类算法Kmeans及其应用，调用sklearn中聚类算法以及手动实现Kmeans算法。

文章目录实现Kmeans算法实现聚类读取文件手动实现Kmeans算法处理数据绘制数据散点图绘制聚类中心调用sklearn中聚类算法绘制k-Means聚类结果对比效果：整合代码：实现Kmeans算法实现聚类要求

南蓬幽·2022-12-12 08:48

机器学习聚类算法总结

目录一、聚类算法简述二、K-Means算法实现案例一——简单实现三、K-Means算法实现案例二——案例实现四、K-Means算法实现案例三五、轮廓系数六、CH系数七、聚类实现图像压缩八、肘步法一、聚类算法简述二

Dragon Wu·2022-12-12 08:48

聚类算法kmeans学习笔记（输入输出参数）

kmeans参数说明kmeans中的初始聚类中心是随机的，但是对分类结果影响不大，只会影响到迭代的次数。

多笑一笑啊·2022-12-12 08:18

机器学习——kMeans聚类

kMeans算法是最常用的聚类算法，该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中。kMeans算法十分简单易懂而且非常有效，但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。

阿柠··2022-12-12 08:47

十大机器学习算法（三）—— 无监督聚类算法 KMeans

KMeansKMeans属于无监督（即无标签）聚类算法，在不知道数据没有具体的划分标准时，通过物以类聚的方法，将相似数据放在一起。

AwesomeDong·2022-12-12 08:16

【机器学习】聚类算法 kmeans

做一个代码实战，并用可视化的方法来展示kmeans的聚类效果。训练过程中如何选取最好的聚类结果？训练好后如何评价训练的的结果。k-means算法流程k-means算法的步骤：随机选取k个初始中心点。

Coder_preston·2022-12-12 08:15

以人为核心的交互式聚类数据分析

摘要聚类是许多数据分析任务的关键部分，但是却很难完全自动化。为了更好的整合领域知识，机器学习，人机交互，视觉领域，统计学的专家们已经独立引入众多的计算工具以通过交互式聚类来吸引用户。

Brice Loskie·2022-12-12 07:36

模糊聚类作业-鸢尾花分类

importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsdefFCM(X,c_clusters=3,m=2,eps=1e-2):#随机二维数组shape(150,3)，初始化隶属度矩阵membership_mat=np.random.random((len(X),c_clusters))#使Xi的隶属度总和为1，即Xi隶属于每个类别的数值求和为1membership_mat

苦蒸鱼·2022-12-12 07:25

OpenCV中的KeyPoint与DMatch

特征点邻域直径floatangle;//特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用floatresponse;intoctave;//特征点所在的图像金字塔的组intclass_id;//用于聚类的

不吃鸳鸯锅·2022-12-12 07:10

DBSCAN聚类算法的Python可视化

DBSCAN全称为“Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise”。我们可以利用sklearn在python中实现DBSCAN。首先，import相关的Library。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib

JW0601·2022-12-12 02:50

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