K-Means聚类

K-means

importnumpyasnpimportmathpoint=np.array([[0,0],[3,8],[2,2],[1,1],[5,3],[4,8],[6,3],[5,4],[6,4],[7,5]])#任选K个初始聚类中心
煮提·2022-12-08 03:25

文献阅读——神经网络剪枝技术（二）

如利用k均值聚类、低秩分解、权重采样等。但可能会因为过分追求模型压缩比导致模型精度的下降。1.3量化量化方法通过降低权重所需要的比
黄小米吖·2022-12-08 02:47

笔记d005

sklearn数据集划分需要分离train和testset用训练集评估难以得出有效结论默认9：1分类回归聚类评估标准都不一样Load自带fetch从网上下载datasetbunchtraintestsplit
astastya·2022-12-08 02:46

[精读论文]《DE‐SLAM: SLAM for highly dynamic environment》&&《The STDyn-SLAM: A Stereo Vision and Semantic

提出：带有运动检查的轻量级语义检测网络(MobileNetV2SSD)来检测和评估关键帧中STD元素的实时运动状态，同时设计了一个高效的自适应粒子滤波器和粒子聚类算法来追踪非关键帧中的STD元素。
Rush_Coding·2022-12-08 01:02

监督学习和无监督学习概念

聚类：通过无标签数据，自动生成不同的类别，相似的点会出现在一起。监督学习无监督学习适用于：回归、分类适用于：聚类需要输入：x，y需要输入：x回归分类聚类举例：房价预
疋瓞·2022-12-07 22:42

文本聚类与分类

数据预处理1.加载数据2.加载停用词3.分词二、数据转换(tf-idf词袋模型)2.1文本转换成词袋模型(词频作为统计指标)2.2词频统计指标转换tf-idf统计指标2.3对词频向量进行降维（PCA）三、文本聚类
锴笑口常开·2022-12-07 22:28

NLP：文本聚类【PCA--＞K-means】

什么是文本聚类？文本聚类是将一个个文档由原有的自然语言文字信息转化成数学信息，以高维空间点的形式展现出来，通过计算那些点距离比较近来将那些点聚成一个簇，簇的中心叫做簇心。
u013250861·2022-12-07 22:58

文本聚类算法总结

一、文本聚类算法总结1.划分法(partitioningmethods)：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K
listwebit·2022-12-07 22:58

机器学习实战（一）：Document clustering 文档聚类

机器学习实战（一）：Documentclustering文档聚类1.简介2.数据解析3.符号化和词根化4.词向量化5.Kmeans6.绘图1.简介  文档聚类是指根据文档的文本和语义背景将其归入不同的组别
Jasper0420·2022-12-07 22:58

文本聚类学习过程简述

文本处理1.去空格，换行符，去停用词defdelstopwordslist(classsstr):stopwords=[line.strip()forlineinopen('stop.txt',encoding='UTF-8').readlines()]outstr=''classsstr=classsstr.split('')forwordinclasssstr:ifwordnotinstopw
这是一个死肥宅·2022-12-07 22:58

python 文本聚类-Python之 文本聚类

importreimportosimportstringimportjiebaimportloggingimportsysimportcodecsimporttracebackimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearnimportfeature_extractionfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidf
weixin_40002336·2022-12-07 22:27

文本聚类简单实现

引用:CoreConcepts—gensim>一、简介文本聚类(textclustering，也称文档聚类或documentclustering)指的是对文档进行的聚类分析，被广泛用于文本挖掘和信息检索领域
lllhhhv·2022-12-07 22:26

六种常用的文本聚类算法介绍

文本聚类算法介绍分类和聚类都是文本挖掘中常使用的方法，他们的目的都是将相似度高的对象归类，不同点在于分类是采用监督学习，分类算法按照已经定义好的类别来识别一篇文本，而聚类是将若干文本进行相似度比较，最后将相似度高的归为一类
科研小站·2022-12-07 22:26

自然语言处理学习笔记十（文本聚类）

一、概述文本聚类是聚类在文本上的应用，即在不需要标注语料的情况下，在文档层级上，用无监督方法自动找出文档与文档间的关联。
犀利哗啦760596103·2022-12-07 22:56

学习笔记 |《白话机器学习的数学》

一、开始二人之旅机器学习擅长的三个任务：回归（regression）:处理连续数据如时间序列数据时使用分类（classification）:只有两个类别的问题称为二分类，有三个及以上的问题称为多分类聚类
专注认真努力·2022-12-07 21:24

【NIPS 2020】Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID

其中，混合内存动态生成源域类级、目标域聚类级和无聚类实体集的监督信号。2，self-paced方法可以生成更加可信的聚类来精炼混合内存和学习目标。
_Summer tree·2022-12-07 21:21

密度峰值聚类（Density Peak Cluster,DPC）——Python实现

密度峰值聚类（DensityPeakCluster,DPC）——Python实现时间：2022/6/29文章目录密度峰值聚类（DensityPeakCluster,DPC）——Python实现1.算法描述
木桷·2022-12-07 21:50

英特尔oneAPI—开发生物序列聚类工具

摘要本文介绍了基于oneAPI平台开发的生物序列聚类应用，文章结构如下。应用背景：这里介绍聚类应用nGIA，介绍了为什么开发这个应用，以及它解决了什么问题。这部分非生信领域的同学可以跳过。
juzhen1991·2022-12-07 19:55

数据分析与建模知识点总结（二）——聚类

数据分析与建模知识点总结（二）——聚类一、聚类1、定义聚类是指在没有训练标号样本的情况下，按照某种准则，将样本集划分为若干簇。
马小颖·2022-12-07 18:28

matlab自带kfcm函数,KFCM算法的matlab程序

KFCM算法的matlab程序在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法，现在用matlab程序对iris数据库进行简单的实现，并求其准确度。
鬼游·2022-12-07 17:54

SCS【14】单细胞调节网络推理和聚类 (SCENIC)

点击关注，桓峰基因桓峰基因公众号推出单细胞系列教程，有需要生信分析的老师可以联系我们！单细胞系列分析教程整理如下:Topic6.克隆进化之CanopyTopic7.克隆进化之CardelinoTopic8.克隆进化之RobustCloneSCS【1】今天开启单细胞之旅，述说单细胞测序的前世今生SCS【2】单细胞转录组之cellrangerSCS【3】单细胞转录组数据GEO下载及读取SCS【4】单细
桓峰基因·2022-12-07 17:14

有监督学习和无监督学习

无监督学习无监督学习是不知道数据具体的含义，比如给定一些数据但不知道它们具体的信息，对于分类问题无监督学习可以得到多个不同的聚类，从而实现预测的功能。
cyy1104·2022-12-07 16:03

论文研究 | 快速自动模糊 C-均值聚类彩色图像分割算法

2所提算法传统FCM算法计算复杂度高且无法自动确定聚类数目，本实验组提出了一种快速自动的FCM彩色图像分割算法。首先通过改进的SLIC超像素算法预分割图像，
太阳碎片Bella·2022-12-07 16:59

2021 年“泰迪杯”数据分析技能赛 B 题 肥料登记数据分析 （视频讲解+解题源码）、数据挖掘、数据分析实战

2021年“泰迪杯”数据分析技能赛B题肥料登记数据分析（视频讲解+解题源码）、数据挖掘、数据分析实战前言：整理了2021年“泰迪杯”数据分析技能赛B题，代码丰富，pyecharts画图、k-means聚类
丶凉介·2022-12-07 16:18

机器学习方法--分类、回归、聚类

原创2017-07-27马文辉MATLAB作者简介马文辉，MathWorks中国应用工程师，南开大学工学博士，在大数据处理与分析领域有多年研究与开发经验；曾就职于Nokia中国研究院，Adobe中国研发中心以及IBM中国。近年来，全国赛的题目中，多多少少都有些数据，而且数据量总体来说呈不断增加的趋势，这是由于在科研界和工业界已积累了比较丰富的数据，伴随大数据概念的兴起及机器学习技术的发展，这些数据
weixin_34185320·2022-12-07 15:27

（论）知网参考论文

1.一种新的基于超像素聚类的图像分割算法【基于密度的聚类方法对超像素分割的结果进行聚类，提高感兴趣区域提取的准确性】2.基于SLIC的自适应多主体图像分割算法【针对图像多个主体的分割问题提出，超像素自适应图像感兴趣区域分割算法
cocapop·2022-12-07 14:44

数据挖掘 期末超重点习题含答案（必考）

(A)A.关联规则发现B.聚类C.分类D.自然语言处理2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
大大硕王·2022-12-07 14:59

【聚类】超详细的性能度量和相似度方法总结

目录1.外部指标1.1RI（兰德系数）1.2ARI（调整兰德系数）1.3AMI（调整的互信息指数）1.4同质性，完整性和V-measure1.5Fowlkes-Mallows分数2.内部指标2.1轮廓系数（SilhouetteCoefficient）2.2Caliniski-Harabaz指数2.3DB指数（Davies-BouldinIndex）3.相似度算法总结3.1距离计算3.2余弦相似度计
allein_STR·2022-12-07 13:14

机器学习基本知识（1）

主要分为：聚类任务、降维任务。半监督学习任务：用大量的未标记训练数据
机器猫001·2022-12-07 13:34

机器学习基础知识总结！

机器学习包括如聚类、分类、决策树、贝叶斯、神经网络、深度学习（DeepLearning）等算法。
数据不吹牛·2022-12-07 13:29

Machine Learning机器学习（学习记录）

MachineLearning机器学习目录MachineLearning机器学习聚类K-Means基本思路k均值算法流程k均值算法的特点k-均值算法的优点：k-均值算法的缺点：sklearn实现KMeansK-Means
树下一朵云·2022-12-07 13:27

机器学习算法----支持向量机SVM (软间隔、核函数、拉格朗日乘子法) (学习笔记)

文章目录距离计算优化目标拉格朗日乘子法软间隔(soft-margin)核函数学习参考昨天整理了一下聚类算法的笔记----------各种聚类算法总结今天整理一下同为分类的另一个算法（有监督）:支持向量机
深度不学习！！·2022-12-07 13:24

无监督学习(1)

无监督学习（UnsupervisedLearning）可以分为两种：化繁为简1、聚类2、降维无中生有对于无监督学习（unsupervisedlearning）来说，通常我们会知道(x,y^)(x,\hat
weixin_45540546·2022-12-07 12:04

【数学建模常用模型】无监督学习篇

今天我们主要介绍聚类分析和关系规则这两种常用方法，除此之外应用较为广泛的还有纬度缩减（如主成分分析、因子分析等降维方法，使用spss、matlab软件均可较为方便地实现，这里就不再赘述）。
数模乐园—分享官·2022-12-07 12:01

什么是无监督学习？

最典型的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析阶段用于发现隐藏的模式或者对数据进行分组。给定数据，寻找隐藏的结构。
地瓜稀饭不加糖·2022-12-07 12:58

C++实现k-means算法

原理略，代码如下：#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;#defineFLT_MAXX3.402823466e+38FclassSolution{public:vector>init_pos(vector>&positions,intk){vector>ans;for(inti=0;i&pos,vecto
ayitime·2022-12-07 12:00

模糊C均值聚类（FCM）算法介绍及其Python实现

这篇文章是楼主老早之前做课后作业写的，如果有问题的话建议米娜桑自行解决哦~目录一、理论介绍二、算法实现思路三、FCM算法核心代码的python实现四、使用示例1.对数据进行聚类2.图片分割五、实现时出现的错误总结六
渊桑·2022-12-07 11:15

KMeans算法实现步骤介绍及Python代码

文章目录一、KMeans算法的步骤二、KMeans实现过程中需要注意的地方1.初始聚类中心的确定2.常用的距离度量3.聚类效果的衡量SSE4.迭代结束条件5.空簇的处理三、结果展示1.样本的聚类2.图片压缩四
渊桑·2022-12-07 11:45

第九章 聚类

9.1聚类任务在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律。为进一步的数据分析提供基础。此类学习任务中研究最多、应用最广的是“聚类”。
高自期许·2022-12-07 11:00

2022年历史最全可信图神经网络论文、工具、资源等整理分享

图神经网络（GraphNeuralNetwork，GNN）是指使用神经网络来学习图结构数据，提取和发掘图结构数据中的特征和模式，满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务需求的算法总称。
lqfarmer·2022-12-07 11:54

时间序列聚类算法论文《k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series》

ABSTRACT  聚类是最流行的数据挖掘方法之一。这不仅仅是因为聚类问题具有很强的探索性，还因为它可以作为其他技术的预处理步骤或子过程。本文提出一种的新的时间序列聚类算法——K-shape算法。
Chauncy__xu·2022-12-07 10:14

周志华《机器学习》第九章复习（带例题）

考点：1.常用的性能度量指标，距离度量2.连续属性和离散属性的距离计算方法3.原型聚类（选择、填空、问答）K均值聚类、学习向量量化、高斯混合聚类，这三种聚类方法的特点和方法思路4.密度聚类（选择、填空、
FitzFitzFitz·2022-12-07 10:18

边境的悍匪—机器学习实战：第九章 无监督学习任务

第九章无监督学习任务文章目录第九章无监督学习任务前言一、思维导图二、主要内容1、聚类2、高斯混合模型三、课后练习四、总结前言我们在解决实际问题的时候会遇到很多没有标签的数据，但是给实例打上标签又是一个费时费力的过程
doubleZ7·2022-12-07 10:15

《统计学习方法》学习笔记 第十三章 无监督学习概论

目录13.1无监督学习基本原理13.2基本问题13.3无监督学习三要素13.4无监督学习方法13.1无监督学习基本原理无监督学习是从无标注的数据中学习数据的统计规律或者说内在结构的机器学习，主要包括聚类
LittleFish0820·2022-12-07 10:15

第9章 无监督学习

章网络优化与正则化第8章注意力机制与外部记忆第9章无监督学习第10章模型独立的学习方式第11章概率图模型第12章深度信念网络第13章深度生成模型第14章深度强化学习第15章序列生成模型文章目录系列文章目录前言9.1聚类
zaiziwamei·2022-12-07 09:41

NLP相关概念汇总

目录1.XX学习对比学习相关模型相关损失度量学习对比聚类相关模型课程学习2.XX语言模型MLM（掩码语言模型）相关模型相关损失CLM（因果语言模型）PPLM（即插即用语言模型）相关模型VLP（Vision-LanguagePre-training
Meilinger_·2022-12-07 07:36

数据挖掘笔记：聚类算法

啥是聚类？
a44267113·2022-12-07 05:05

python kmeans图像分割

google19890102/article/details/52911835一、理论准备1.1、图像分割图像分割是图像处理中的一种方法，图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合，其实质可以看成是一种像素的聚类过程
xxuffei·2022-12-07 02:31

python和机械结合_《Python与机器学习》笔记（8）

无监督学习1.基于聚类的“图像分割”实例编写图像分割图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相似性，在不同的区域之间存在明显的差异性
weixin_39802020·2022-12-07 02:29

使用K-Means做图像分割

前面我们介绍过了K-Means，知道在机器学习中经常使用它做聚类。那么在计算机视觉中，也有使用这个算法的应用，那就是图像分割。
Hogan180·2022-12-07 02:29
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