K-Means聚类第96页

聚类分析实验

前言：这是学校多元统计分析课程布置的实验（包括基于python的线性代数运算、线性回归分析实验、聚类分析、因子分析和主成分分析），这里分享出来，注解标注的比较全，供大家参考。

Xin Deng·2022-12-09 20:30

OPTICS聚类算法详解

DBSCAN算法对于邻域半径eps和最小样本数minPoints这两个参数比较敏感，不同的参数取值会产生不同的聚类效果。

生信修炼手册·2022-12-09 18:37

optics算法matlab实现,OPTICS聚类算法的matlab实现

优质解答OPTICS聚类算法代码,从http://www.pudn.com/downloads238/sourcecode/math/detail1113278.html该处下载.

weixin_39991531·2022-12-09 18:07

聚类算法——OPTICS

阅读此文需要了解“聚类”，“基于密度聚类”和DBSCAN算法的前置知识。

丁丁去学习·2022-12-09 18:03

常见聚类算法及使用--Affinity Propagation（AP）

june_francis·2022-12-09 18:01

常见聚类算法及使用--均衡的迭代并减少聚类中心的层次聚类（BIRCH）

前言前面文章给大家介绍了关于层次聚类算法的实现，那么本文给大家继续介绍层次聚类的优化算法BIRCH。

june_francis·2022-12-09 18:01

机器学习笔记（十一）聚类算法OPTICS原理和实践

OPTICS聚类算法是基于密度的聚类算法，全称是Orderingpointstoidentifytheclusteringstructure。

大白兔黑又黑·2022-12-09 18:31

密度聚类算法OPTICS实现

基于密度聚类算法OPTICS最关键的是得到样本点聚类顺序图，相比于另一个密度聚类算法DBSCAN，OPTICS对输入的参数eps和MinPts不敏感。

unique2cxy·2022-12-09 18:29

sklearn聚类算法OPTICS

本文的csdn链接：https://blog.csdn.net/Jinyindao243052/article/details/107544145知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/163218826算法TheOPTICS(OrderingPointsToIdentifytheClusteringStructure)algorithmsharesmanysimila

patrickpdx·2022-12-09 18:59

聚类算法OPTICS的理解及实现

前言前面给大家介绍到了聚类算法中比较经典的DBSCAN算法，对于数据量小而且相对比较密集、密度相似的数据集来说，是比较合适的。

june_francis·2022-12-09 18:58

基于python分析航空公司客户价值《数据挖掘》课程实验报告

一、实验目的1）了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。2）利用pandas快速实现数据z-score(标准差）标准化以及用scikit-learn的聚类库实现K-Means聚类。

孙志攀·2022-12-09 18:56

利用Python分析航空公司客户价值

常见的数据挖掘模型有：分类与预测、聚类分析、关联规

程序员在旅途·2022-12-09 18:25

航司的客户等级分类及价值分析

文章目录项目背景一、数据分类目的二、数据选定及预处理1.选定模型及数据2.读入数据3.浏览数据在这里插入图片描述4.数据预处理5.K-Means算法聚类消费行为特征数据6.作图并展开数据分析项目背景对客户分类

Fuelliott·2022-12-09 17:55

python实践项目航空公司客户价值分析

了解客户价值分析1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程2.预处理航空客户数据任务描述与分析2.1处理数据缺失值与异常值2.2构建航空客户价值分析关键特征2.3标准化LRFMC五个特征2.4任务实现3.使用K-Means

数据闲逛人·2022-12-09 17:55

人工智能算法分类

基于统计的机器学习算法(MachineLearning)和深度学习算法(DeepLearning)总的来说，在sklearn中机器学习算法大概的分类如下：纯算法类(1).回归算法(2).分类算法(3).聚类算法

能量守恒洛·2022-12-09 17:18

kemean

即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。

Mick..·2022-12-09 16:58

【论文阅读】PGCL：Prototypical Graph Contrastive Learning

Cziun·2022-12-09 16:55

《白话大数据与机器学习》

白话大数据与机器学习第四章高斯距离曼哈顿距离同比和环比高斯分布（正态分布）泊松分布伯努利分布第六章信息论信息量香农公式信息熵多维空间第八章回归（分类算法）线性回归过拟合欠拟合第九章聚类9.1K-means

薯饼__·2022-12-09 15:24

机器学习（二）之无监督学习：数据变换、聚类分析

文章目录0本文简介1无监督学习概述2数据集变换2.1预处理和缩放2.2程序实现2.3降维、特征提取与流形学习2.3.1主成分分析2.3.2非负矩阵分解2.3.3用t-SNE进行流形学习3聚类3.1K均值聚类

什么是快乐星球！？·2022-12-09 15:52

聚类算法-学习笔记整理

聚类算法一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。

吃一口桃酥·2022-12-09 15:22

KMeans算法------学习笔记

KMeans算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为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。

GRFire·2022-12-09 15:51

利用武汉市遥感影像进行土地利用分类分析

结论1.2几何校正（1）影像之间的相对几何校正与镶嵌基本原理与操作步骤（2）基于同名控制点的绝对几何校正基本原理与操作步骤（3）结论1.3计算机解译1.3.1监督分类（最大似然法）1.3.2非监督分类（K-Means

「已注销」·2022-12-09 13:21

机器学习-sklearn第七天——笔记

目录sklearn中的聚类算法K-Means1概述1.1无监督学习与聚类算法1.2sklearn中的聚类算法2KMeans2.1KMeans是如何工作的2.2簇内误差平方和的定义和解惑2.3KMeans

鹿衔草啊·2022-12-09 13:44

sklearn机器学习——day07

无监督学习：聚类，分类聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）sklearn当中的聚类算法有两种表现形式：类、函数KMeans是如何工作的重要参数n_clustersn_clusters

非畅6 1·2022-12-09 13:12

机器学习思维导图（基于sklearn）

机器学习算法分类机器学习开发流程特征工程数据集特征工程介绍分类算法sklearn转换器和估计器K-近邻算法模型选择与调优朴素贝叶斯算法决策树集成学习方法之随机森林回归与聚类算法线性回归过拟合与欠拟合带有

Gavid-jh·2022-12-09 13:10

sklearn学习 6.聚类算法K-Means

一.概述1.无监督学习与聚类算法学习了决策树，随机森林，PCA和逻辑回归，他们虽然有着不同的功能，但却都属于“有监督学习”的一部分，即是说，模型在训练的时候，即需要特征矩阵X，也需要真实标签y。

smile~。·2022-12-09 13:33

sklearn基于轮廓系数来选择n_clusters

通常使用绘制轮廓系数分布图和聚类后的数据分布图来选择最佳的n_clusters。

学习不易·2022-12-09 13:03

机器学习sklearn-KNN

目录1概述2sklearn中的聚类算法2.1聚类算法的模型评估指标2.2重要参数init&random_state&n_init初始化质心2.3重要参数max_iter&tol：让迭代停下来3Kmeans

kongqing23·2022-12-09 13:57

sklearn学习笔记4：聚类算法 K-Means

聚类算法在sklearn中有两种表现形式，一种是类（和学过的分类算法及数据预处理方法都一样），需要实例化，训练并使用接口和属性来调用结果。

奔跑的蜗牛君666·2022-12-09 13:26

Python_无监督学习_基于轮廓系数法的K-means聚类实现

K-means算法属于无监督学习，根本思想是将数据集中数据分为k组，计算各组元素到其聚类中心的欧氏距离。

羊羊麾下的发电站·2022-12-09 13:56

基于轮廓系数来选择n_clusters（Kmeans聚类分析）

1、导库fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_samples,silhouette_scoreimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmascm#colormapimportnumpyasnp#基于我们的轮廓系数来选择最佳的n_clusters#想要知

bingbangx·2022-12-09 13:25

Sklearn K均值聚类

SciKit-Learn数据集基本信息SciKit-Learn使用matplotlib可视化数据SciKit-Learn可视化数据:主成分分析(PCA)SciKit-Learn预处理数据SciKit-LearnK均值聚类

abcd4491·2022-12-09 13:54

K-Means欠采样处理不平衡样本python实现

K-Means欠采样python实现1.K-Means欠采样原理为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。

SQAHJSW·2022-12-09 12:32

【主色提取】模糊C均值(FCM )聚类算法和彩色图像快速模糊C均值( CIQFCM )聚类算法

系列文章目录第一章主色提取入门之FCM和CIQFCM目录系列文章目录前言一、FCM聚类算法1基本思想编辑2FCM的缺陷二、CIQFCM聚类算法1集群空间映射1.1基本思想1.2压缩聚类样本2初始类中心的确定方法

晓亮.·2022-12-09 11:11

sklearn中使用calinski_harabaz_score

做聚类的时候使用到calinski_harabaz_score。

liyuanjunfrank·2022-12-09 11:03

高斯混合模型的解释及Python实现

聚类是一种无监督学习问题，我们希望在数据集中找到具有某些共同特征的点的聚类。假设我们有这样一个机器学习数据集:我们的工作是找到一组看起来很接近的点。在这种情况下，我们可以清楚地识别出两组点，我们将

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-09 11:53

机器学习：Python实现聚类算法(三)之总结

考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用

格格巫 MMQ!!·2022-12-09 11:53

层次聚类python实现_Python机器学习——Agglomerative层次聚类

层次聚类(hierarchicalclustering)可在不同层次上对数据集进行划分，形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。

weixin_39734048·2022-12-09 11:53

机器学习之高斯混合模型(GMM)及python实现

高斯混合模型高斯混合模型简介:高斯混合模型是一种无监督聚类算法，一般使用EM算法进行求解。KmeansVSGMM：Kmeans算法本质上用的也是EM算法求解的。

董蝈蝈·2022-12-09 11:53

请和我一起学习机器学习算法（高斯混合聚类）

1.高斯混合聚类的原理分析高斯混合的含义高斯混合聚类有一个重要的前提：假定样本集是从若干个（需要聚类的个数）满足高斯分布的集合中按照一定的比例随机抽取生成的。

栗子树下·2022-12-09 11:52

机器学习强基计划7-4：详细推导高斯混合聚类(GMM)原理(附Python实现)

目录0写在前面1高斯概率密度2混合高斯分布3GMM算法3.1定义3.2参数估计4Python实现4.1算法流程4.2E步4.3M步4.4可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测

Mr.Winter`·2022-12-09 11:21

小孩都看得懂的 HMM

weixin_38753422·2022-12-09 09:12

GAN简介及其常见应用

转自：https://www.toutiao.com/a6665986672145990156/很长一段时间，只有人类有能力创造，人工智能唯一的好处是解决回归，分类和聚类等问题，但随着生成网络的引入，人工智能研究人员能够使机器生成相同的内容或与人类同行相比质量更高

steveyg·2022-12-09 09:40

【机器学习】小孩都看得懂的 GAN

风度78·2022-12-09 09:05

机器学习（聚类四）——K-Means的优化算法

K-Means算法是最基本的一种聚类算法，也会有一些问题，前面的博客《机器学习（聚类二）——K-Means》中有介绍，这里就不详细说了。

张连海·2022-12-09 08:20

机器学习 K-均值算法

一.概述1.概念:"k-均值算法"(k-MeansAlgorithm)是1种常用聚类算法,属于"基于划分的聚类算法",也是数据挖掘十大经典算法之一.该算法是应用最广泛的聚类算法,可作为其他聚类算法(如谱聚类

EdVzAs·2022-12-09 08:19

机器学习之聚类算法：K均值聚类（二、算法案例）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt("kmeans.txt",delimiter="")定义函数：计算距离、初始化聚类中心和更新聚类中心函数

梅菜扣肉鱼丸粗面·2022-12-09 08:17

k均值聚类

机器学习之k均值聚类什么是聚类K均值聚类过程怎么样设置合理的K值计算距离的几种方式欧式距离：曼哈顿距离：切比雪夫距离余弦距离(CosineDistance)python实现参考文献什么是聚类所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法

ithinking110·2022-12-09 08:13

数据科学/机器学习python——聚类模型【K-means聚类举例】

聚类模型无标签、无监督学习可以简化数据，有助于寻找数据的内部结构基于相似度【能把不同领域的数据相似度的度量融合进去，还可加入核函数】；基于特征【可以直接考虑原始的数据，避免因为度量距离而丢失某些信息】平坦聚类

Gadus_·2022-12-09 08:41

【数据聚类】第三章第三节2：类K-Means算法之K-中值算法（K-medians）

文章目录一：算法思想二：算法流程三：Python实现四：效果展示五：与K-中心点算法区别一：算法思想KKK-MediansMediansMedians算法：该算法与KKK-MeansMeansMeans的区别主要有①：KKK-MediansMediansMedians算法采用计算每个簇中值的方法取代了KKK-MeansMeansMeans算法中计算均值。相比于均值，中值受到离群点的干扰程度相对较小

快乐江湖·2022-12-09 08:09

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