K-Means聚类

R语言-多元统计学分析课程报告

本文我们应用的软件为R语言，进行多元统计分析，所用的数据集为鸢尾花数据集；我们进行了Bayes判别、Fisher判别、系统聚类法、k-均值聚类和主成分分析。
qq_59382597·2022-12-12 02:19

r语言多重对应分析_R语言实战 多元统计分析Day3聚类分析（一）

R语言实战多元统计分析——聚类分析(一)聚类分析是一类将数据所对应研究对象进行分类的统计方法。聚类分析根据分类对象不同分为Q型聚类分析和R型聚类分析。
weixin_39667652·2022-12-12 02:19

【多元统计分析及R语言建模】附代码及word版表格，针对教材P212页的表格7-5，用系统聚类和快速聚类做聚类分析。

针对教材P212页的表格7-5，用系统聚类和快速聚类做聚类分析。
Toufu_·2022-12-12 02:47

数学建模——多元统计分析例题及程序

多元统计分析例题及程序主成分分析简述基本思想计算步骤例题程序程序理解因子分析相关性分析回归分析一元回归例题聚类分析主成分分析简述主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）
Hyacinth＆·2022-12-12 02:17

R语言聚类分析——代码解析

+（1）实验数据：iris鸢尾花数据datd(iris)head(iris)Sepal.LengthSepal.WidthPetal.LengthPetal.WidthSpecies15.13.51.40.2setosa24.93.01.40.2setosa34.73.21.30.2setosa44.63.11.50.2setosa55.03.61.40.2setosa65.43.91.70.4s
猿童学·2022-12-12 02:16

数学建模笔记（十五）：多元统计分析及R语言建模（判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析，含数据代码注释，均可供运行）

文章目录一、多元数据的数学表达1.多元分析资料的一般格式与矩阵化表示2.数据特征（一元数据与多元数据的均值和方差）二、R软件基本使用1.向量创建（c函数）2.行列合并（rbind，cbind）3.矩阵创建与维数查询（注意行列优先，正态随机生成）4.矩阵转置5.矩阵的标量运算6.矩阵运算（加减、乘法、点积点除）（一）加减（二）乘（三）点积点除7.对角矩阵（diag函数介绍）8.逆矩阵生成（solve
胡牧之.·2022-12-12 02:45

DBSCAN聚类

##DBSCANimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportDBSCAN#1.导入数据#data=pd.read_csv(’’)#2.数据预处理#略，最终生成x_train,x_testx_train=np.array([[1,2,3],[1,4,6],[1,0,9],[4,6,1],[7,8,9],[4,5,6],[5,1,3]
1289902828·2022-12-12 00:47

Python中的时序分析工具包推荐（1）

导读时间序列分析是一类经典问题，常见的场景需求包括时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。作为一名算法工程师，当调包遇上时间序列，有哪些好用的工具包呢？
小数志·2022-12-11 23:18

tslearn学习：快速入门

文章目录前言一、安装二、时间序列格式2.1格式化时间序列2.2读取标准数据集三、机器学习算法3.1分类3.2回归3.3最近邻搜索3.4聚类前言tslearn快速入门学习。
oax_knud·2022-12-11 23:05

【图像分割】基于Kmean聚类实现乳腺肿瘤分割附matlab代码

1简介乳腺癌作为当今女性最普遍的癌症之一,已经成为严重危害女性健康的罪魁祸首.如何有效地提高乳腺癌的诊断,治疗,进而最大可能地减少损害,已经成为当今女性健康所面临的一个急需解决的问题.为此,乳腺肿瘤分割的准确与否,不仅为临床诊断及放射治疗方式的选择提供重要依据,而且直接关系到患者的治疗效果.故如何提高乳腺CT图像肿瘤的分割准确率一直是相关人员研究的重点.2部分代码clcclearcloseall%
matlab科研助手·2022-12-11 22:14

【图像分割】基于Kmean聚类 分水岭、oust、粒子群算法优化脂肪肝图像分割附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍ParticleSwarmOptimization(PSO)ispopulationbasedstochasticalgori
Matlab科研工作室·2022-12-11 22:42

从机器学习到大模型（零基础）

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录前言一、机器学习1.监督学习（1）线性回归模型（2）多元线性回归模型（3）二元分类模型（4）注意事项（5）深度学习（6）模型评估（7）决策树2.非监督学习（1）聚类
啊哒哒哒哒大·2022-12-11 20:08

LDA模型原理学习及应用

利用文档中单词的共现关系来对单词按主题聚类，得到“文档-主题”和“主题-单词”2个概率分布。•LDA认为一篇文章的每个词都是通过以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语。
咕噜oo·2022-12-11 20:33

主题模型：LDA原理详解与应用

LDA算法简介：LDA是一种基于贝叶斯思想的无监督的聚类算法，广泛用于文本聚类，文本分析，文本关键词等场景。
爱吃腰果的李小明·2022-12-11 20:32

LDA模型代码分析

以笔者的想法来看，主题模型类似于聚类，例如对一堆文档进行聚类，猜测文档有K个主题，则经过一连串的计算，将这堆文档划分为K类。
BetaTeam·2022-12-11 20:31

【Data Mining】【第六章作业】

文章目录一.单选题二.多选题三.填空题四.判断题一.单选题1.下列几种数据挖掘功能中被广泛的用于购物篮分析的是()A.关联分析;B.分类和预测;C.聚类分析;D.演变分析正确答案:A2.某超市研究销售纪录数据后发现
爱笑的冷面鬼·2022-12-11 19:50

《数据挖掘基础》习题五

（1）PAM（2）STING（3）DBSCAN（1）PAM（PartitioningAroundMedoid），围绕中心点的划分）是最早提出的k-中心点算法之一，是聚类分析算法中划分法的一个聚类方法，它选用簇中位置最中心的对象作为代表对象
lazyn·2022-12-11 19:47

《数据处理与知识发现》章节测验复习

《数据处理与知识发现》章节测验第1章绪论章节测验第2章数据预处理章节测验第3章数据仓库章节测验第4章关联规则挖掘章节测验第5章聚类分析方法章节测验第6章分类规则挖掘章节测验首先我们要明白关联分析、聚类分析以及分类分析这三者的概念
kiro_1023·2022-12-11 19:46

《数据处理与知识发现》作业 复习用

作业复习第2章数据预处理作业第3章数据仓库作业第4章关联规则挖掘作业1新第4章关联规则挖掘作业2第5章聚类分析方法作业新第6章分类规则挖掘作业1第6章分类规则挖掘作业2第2章数据预处理作业一.简答题（共
kiro_1023·2022-12-11 19:43

点云快速分割

最新发现pcl自带的欧式距离分割（pcl::EuclideanClusterExtraction）耗时不稳定，见下图，所以调研看下有没有高效鲁棒的聚类分割的方法：PRBonn/depth_clustering
妄想出头的工业炼药师·2022-12-11 18:26

python机器学习

浅学皮毛机器学习是什么数据模型预测从历史数据当中获得规律机器学习算法分类监督学习目标值:类别-分类问题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:连续型的数据-回归问题线性回归,岭回归目标值:无-无监督学习聚类
爱吃鸡的小鸡·2022-12-11 18:54

机器学习（一）

2、聚类：用户细分精准营销。各类移动卡。3、朴素贝叶斯和决策树：垃圾邮件、信用卡欺诈。4、ctr预估和协同过滤：或联网广告(点击量预估)、推
3y先生·2022-12-11 17:44

自动驾驶之3D点云聚类算法调研

1.方法总共分为4类基于欧式距离的聚类Supervoxel聚类深度(Depth)聚类ScanlineRun聚类1.1基于欧氏距离的聚类思路:在点云上构造kd-tree,然后在某个半径阈值(例如0.5m)
mathlxj·2022-12-11 17:31

转载001--机器学习中的很多词语

常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等；常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等
堪培拉的小熊熊~·2022-12-11 16:12

机器学习 知识框架

机器学习分为四大块：classification(分类)，clustering(聚类),regression(回归),dimensionalityreduction(降维)classification&
qq_42337347·2022-12-11 16:41

机器学习集锦

机器学习分为四大块：classification(分类)clustering(聚类)regression(回归)dimensionalityreduction(降维)classification®ression
LLS9·2022-12-11 16:09

机器学习——应用场景 算法应用场景

常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等；常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等
baituixun1070·2022-12-11 16:39

【图像分割】基于Kmean聚类 分水岭、oust、粒子群算法优化脂肪肝图像分割附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍ParticleSwarmOptimization(PSO)ispopulationbasedstochasticalgori
matlab科研助手·2022-12-11 15:51

数学建模笔记预测

评价决策：模糊综合评价、动态加权综合评价、主成分、层次分析、方差分析、因子分析、协方差分析、优劣解距离法topsis;分类与判别：距离聚类、关联性聚类、贝叶斯判别、费舍尔判别关联与因果灰色关联分析，典型相关分析
qq_39472939·2022-12-11 15:16

基于Jupyter 完成聚类输出可视化效果+Excel数据处理输出分布饼图

基于Jupyter完成聚类输出可视化效果+Excel数据处理输出分布饼图一、根据计科18大类学生的成绩数据（选取两个特征：1、平均成绩GPA；2、面向对象程序设计成绩），将计科18大类学生分成3~4个类型
w²大大·2022-12-11 12:18

python数据挖掘之K-Means 二分K-means K-means++ 以及DBSCAN算法的实战应用(超详细必看）

需要完整代码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言二分K-means以及K-means++是K-means的两种变体，可以解决K-means算法质心敏感，过拟合等等问题运行环境是anaconda+pytorch
showswoller·2022-12-11 12:57

C++ opencv简单图像的分割

主要方法：基于阈值、基于区域、基于边缘、基于聚类、基于图论、基于深度学习。
花语月的喵喵·2022-12-11 11:13

基于竞争学习的混沌神经网络算法用于全局优化（Matlab代码实现）

很多工程领域都涉及到优化问题，如小规模负荷预测问题[1]、光伏模型参数识别[2]、作业车间调度问题[3]、机器人路径规划[4],风电预测[5],能源管理问题[6],彩色图像分割[7],联合能源-储备市场清洁问题[8],复杂网络聚类
荔枝科研社·2022-12-11 10:39

常用的机器学习算法（使用 Python 和 R 代码）

LogisticRegression）③决策树算法（DecisionTree④支持向量机算法（SVM）⑤朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）⑥K邻近算法（k-NearestNeighbors,kNN）⑦K均值算法（k-Means
氤氲流觞·2022-12-11 09:46

数据挖掘期末4

分类分类：什么是有监督和无监督学习，其之间的差别无监督的学习（关联规则、聚类分析）数据集中对象的类标记（概念）是未知的挖掘潜在的数据内部模式告诉机器怎么学监督学习（分类/预测）数据集中对象的类标记已知通过类标记的指导下学习数据中的模式利用获取的模式或者模型对新数据进行分类预测不告诉机器怎么学什么是生成模型
prajna2002·2022-12-11 09:41

数据挖掘期末5

聚类分析数据聚类及离群点检测：什么是聚类分析：聚类的功能聚类的分类：基于划分的方法（k-means)基于层次的方法（agens,dina)基于密度的方法（DBscan)基于网格的方法聚类：就是将数据分个簇
prajna2002·2022-12-11 09:40

基于机器视觉的表面缺陷检测方法研究进展(2022最新)

文章目录声明摘要1、传统图像处理方式2、基于机器学习的缺陷检测方法2.1无监督学习2.1.1.无监督特征学习2.1.2.聚类2.1.3.密度估计3.2有监督学习3.2.1非概率模型3.2.2概率判别模型
林嘉帅·2022-12-11 08:05

聚类算法的理解

5.应用步骤：（k-means聚类算法）(1)首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。
爱学习的人工智障·2022-12-11 07:22

【Kmeans】k均值聚类案例演示

Kmeans聚类方法原理：1.首先随机定出K个聚类中心；2.计算数据中每一个点到K个聚类中心的距离（欧氏距离），哪个最小就把这个点归到哪一个簇中；3.计算每一个簇中所有点的中心点（向量对应元素取平均），
小曹同学努力了吗·2022-12-11 07:45

k均值聚类算法(K Means)及其实战案例

算法说明K均值聚类算法其实就是根据距离来看属性，近朱者赤近墨者黑。其中K表示要聚类的数量，就是说样本要被划分成几个类别。
Qwertyuiop2016·2022-12-11 07:14

机器学习之KMeans聚类算法原理（附案例实战）

14天阅读挑战赛KMeans聚类什么是聚类任务1无监督机器学习的一种2目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇3簇内样本彼此之间越相似，不同簇的样本之间越不相似，就越好为什么叫KMeans聚类1也可以叫K
艾派森·2022-12-11 07:13

记录篇：【菜菜scikit-learn机器学习】sklearn中的聚类算法K-Means

目录1.无监督学习与聚类算法sklearn中的聚类算法2.KMeans簇内误差平方和的定义和解惑KMeans算法的时间复杂度3.sklearn.cluster.KMeans重要参数n_clusters聚类算法的模型评估指标当真实标签已知的时候当真实标签未知的时候
W_Yeee·2022-12-11 07:51

R语言：商业数据分析实例（2）【k-means, t-test】

使用到的数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1yhzQSdquizLayXamM0wygg提取码：3b7i前言：k-means实现k-means算法，是一种最广泛使用的聚类算法。
lzc1009840152·2022-12-11 06:17

Kmeans（K均值）与Kmeans++和KNN（K近邻）算法比较

K-Means介绍K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。
Kola_Abner·2022-12-11 02:29

CloudCompare&PCL添加算法(非插件式，点云DBSCAN聚类算法)

有时候想把自己之前编写的算法添加到CloudCompare中去，感觉这样更方便后面的使用，所以就研究了一下，下面是实现的效果。文章目录一、实现步骤二、实现效果三、小结一、实现步骤本过程以之前做的DBSCAN算法为例，如果对方法不是很清楚可以详看这篇文章：https://blog.csdn.net/dayuhaitang1/article/details/105882653。1、将算法的源码复制到C
BigFish_Galaxy·2022-12-11 01:21

变量的离散化——自然断点法

在数据的离散化中有很多方法，如聚类分析、均值划分等等。自然断点法也是一种常用方法，在空间计量中可能都是现成的软体如Arcgis、geoda等点一下就出来了，但对于一般数据的划分应该怎么办呢？
#温室里的土豆·2022-12-11 00:24

【R语言】——聚类热图行列分组信息注释热图2

上一期”【R语言】——聚类热图绘制（pheatmap)“介绍了R语言pheatmap包绘制聚类热图的基础代码，本期介绍当需要同时在热图上显示分组情况时，可利用pheatmap包构建分组信息，从而以不同的颜色等方式来展现分组情况
在打豆豆的小潘学长·2022-12-11 00:15

【R语言】——绘制环形热图 4（保姆级教程）

上一期“【R语言】——绘制按聚类结果分组的热图3”介绍了R语言pheatmap包绘制按聚类结果分组的热图，本期主要介绍使用ComplexHeatmap和circlize包绘制环形热图，环形热图可以将过长的热图变为环状
在打豆豆的小潘学长·2022-12-11 00:15

保姆级聚类热图绘制！（不用R语言！不用写代码！）

保姆级聚类热图绘制！（不用R语言！不用写代码！）现阶段主流热图用R进行绘制，然而部分专业例如环境专业的同学们基本不怎么会使用代码去得到自己想要的图形（当然也不排除有厉害的同学也是会的）。
有梦想的阿杨·2022-12-11 00:15

【R语言】——pheatmap包绘制聚类热图1（保姆级教程）

本质上其是由一个个用预设颜色表示数值大小的小方格组成的数据矩阵，并通过对因子或样本的聚类，观察不同样品数据间的相似性。
在打豆豆的小潘学长·2022-12-11 00:45
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