K-Means聚类第99页

【聚类K-Means应用图像分割】K-Means应用图像分割实例

目标：利用Kmeans对图像像素点颜色进行聚类实现简单的图像分割输出：同一聚类中的点使用相同颜色标记，不同聚类颜色不同#目标：利用Kmeans对图像像素点颜色进行聚类实现简单的图像分割#输出：同一聚类中的点使用相同颜色标记

Koma_zhe·2022-12-07 02:59

基于KMeans(K均值)的图像分割matlab程序

其主要思想就是首先随机（起始值其实很重要）选取K个特征值作为聚类中心，然后对于每个像素点计算其到各聚类中心的距离，将其划归到距离最近的类中（也可以进行软分类，即给出其属于各类的概率），然后计算各类中元素的

光电学子·2022-12-07 02:59

Kmeans方法——图像分割

Kmeans算法是非常经典的聚类算法，在数据挖掘中kmeans经常用来做数据预处理，在图像处理中也可以用作图像的分割。

倔强的石头。·2022-12-07 02:28

无监督学习KMeans学习笔记和实例

KMeans算法是一种简单的算法，能够快速，高效的对数据集进行聚类，一般只要通过几次迭代即可。KMeans可以作为一种聚类工具，同时也可以作为一种降维的方式进行特征降维。

羊咩咩咩咩咩·2022-12-07 02:28

基于Kmeans聚类算法实现图像分割（从原理开始实现）

一、Kmeans聚类算法基本原理K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。

Leitein·2022-12-07 02:58

基于KMeans算法的图像分割例子

文章目录一、理论基础1、KMeans算法2、图像分割二、实验过程1、图片2、实验步骤3、Python代码（1）导包（2）读取图像数据（3）处理图像数据（4）KMeans聚类（5）可视化展示（6）完整代码三

心️升明月·2022-12-07 02:27

Python数据挖掘与机器学习-01 初识数据挖掘

1数据挖掘与数据分析简介数据挖掘（DataMining,DM)：是指从大量有噪声的、不完全的、模糊的和随机的数据中，通过应用聚类、分类、回归和关联规则分析等技术，提取出隐含在其中的事先不知道但具有潜在利用价值的信息的过程

leizisanshi·2022-12-06 23:03

(10)stata的基本使用--短面板数据处理

面板数据处理数据描述数据预览：告诉计算机这是面板数据：描述变量：查看其他变量：绘图：混合回归聚类稳健标准误cluster后的变量表示聚类标准，表示使用以state变量聚类的聚类稳健标准误。

小蜗笔记·2022-12-06 22:21

聚类调整标准误笔记

1.何为聚类标准误标准误在统计推断中发挥着至关重要的作用，直接影响着系数的显著性和置信区间，并最终影响到假设检验的结论。因此，正确地估计标准误在实证分析的过程中显得尤为重要。

celine0227·2022-12-06 22:19

Stata：双重机器学习-多维聚类标准误的估计方法-crhdreg

全文阅读：Stata：双重机器学习-多维聚类标准误的估计方法-crhdreg|连享会主页目录1.背景简介2.crhdreg命令2.1命令安装2.1命令语法3.Stata实操4.结语5.参考资料6.相关推文

arlionn·2022-12-06 22:18

聚类标准误（cluster standard errors）是什么，什么情况下需要聚类，控制了固定效应（fixed effect）还需要聚类吗？

Clusterstandarderrors又称orLiang-Zegerstandarderrors。1.Intuition-一个经典的例子如果想考察一项新的教学方式，如引入课堂投影仪对学生成绩的影响。将全国的学校分为实验组和控制组，实验组的班级里老师开始使用投影仪，而控制组则未使用。当使用计量模型分析引入投影仪对学生成绩的影响时，我们可能保留student-level的数据，核心解释变量就是是否

Jane_Hann·2022-12-06 22:47

Stata：聚类调整标准误

Stata命令White(1980)异方差稳健型标准误*-截面数据regyx,robust*-面板数据加入反应个体效应的虚拟变量aregyx,absorb(id)robust一维聚类调整异方差-序列相关稳健型标准误

hellolijunshy·2022-12-06 22:16

聚类稳健标准误

一、为什么？对样本做回归分析的核心是使用最小二乘法去估计模型里的参数，比如核心解释变量前面的系数。我们通过最小二乘法使得残差平方和最小，求得样本估计系数。如果进行一次估计，由于干扰项e的存在，估计值与真实值之间一定存在差异。样本估计值与真实值之间的差别中，误差项起了关键作用。误差项是一个随机变量，每次估计都会得到不同的差异值。关于样本估计系数性质的讨论，都以误差项为核心。我们希望样本估计系数特别好

celine0227·2022-12-06 22:46

C#，人工智能，机器学习，聚类算法，训练数据集生成算法、软件与源代码

摘要：本文简述了人工智能的重要分支——机器学习的核心算法之一——聚类算法，并用C#实现了一套完全交互式的、可由用户自由发挥的，适用于聚类算法的训练数据集生成软件——Clustering。

深度混淆·2022-12-06 21:23

使用C# 探索 ML.NET 中的不同机器学习任务

安装ML.NET支持自动ML的任务二元分类多类别分类回归推荐排名其他解决方案类型预测时间序列数据聚类异常检测图像分类物体检测结论什么是ML.NET？

寒冰屋·2022-12-06 21:23

机器学习实战：利用随机森林回归树来预测不同经纬度的无线电电磁波

它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，本文利用sklearn的RandomForestRegressor模型对无线电电磁波场强做数据预测。

勋章DhR·2022-12-06 20:12

scanpy学习笔记-细胞类型合并

最开始参考【公众号：BBio】里的方法，失败了分析流程||scanpy单细胞分析流程2-降维聚类及差异基因鉴定#不支持多个cluster是同一种细胞类型的格式,换一种方式添加细胞类型new_cluster_names_unique

id_gjie·2022-12-06 19:40

《机器学习实战》—K-means聚类

机器学习实战—K-means聚类K-means聚类算法原理及其相关概念聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，类似全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。

leanzhi·2022-12-06 18:01

【arXiv2022】GroupTransNet: Group Transformer Network for RGB-D Salient Object Detection

：https://arxiv.org/abs/2203.10785目录一动机二方法三网络框架3.1模态纯化模块（MPM）3.2尺度统一模块(SUM)3.3多Transformer解码器(MTE)3.4聚类集成单元

小羊咩~·2022-12-06 13:16

把机器学习神器 Scikit-Learn给图解了！

SKLearn中有六大任务模块，如下图所示：分别是分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。

数据不吹牛·2022-12-06 13:02

三维点云学习（3）8- 实现Spectral

三维点云学习（3）8-实现Spectral谱聚类谱聚类代码参考课堂谱聚类理论笔记效果图原图效果图前三种为自写的聚类算法，分别是KMeans、GMM、Spectral,后面为sklearn自带的聚类算法库步骤

KaHoWong·2022-12-06 12:19

核函数和激活函数和异常检测和聚类（outlier detection）

文章目录一、核函数1.1Linear核函数1.2RBF高斯核函数1.3sigmoid核函数1.4多项式核函数1.5选择核函数的方法1.6核函数对应的参数1.7聚类初始质心的选取1.8聚类算法停止条件1.9

小麦粒·2022-12-06 12:17

黑马程序员——三天快速入门python机器学习（六）

回归与聚类算法（2）分类算法——逻辑回归与二分类逻辑回归应用场景逻辑回归原理逻辑回归API案例：癌症分类：良/恶性乳腺癌肿瘤预测分类的评估方法ROC曲线与AUC指标模型保存和加载sklearn模型保存和加载

多学两分钟·2022-12-06 12:45

R实现K-means

课堂笔记一定要记住系统聚类和k-means的流程图K-means又叫做快速聚类>health=read.csv("2011社会发展数据.csv",row.names=1)>km=kmeans(scale

司马平雋·2022-12-06 12:14

K-Means专题01

KMeans原理1.sklearn.cluster.KMeans2.KMeans的重要参数，属性及接口1.sklearn.cluster.KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotasplt#创造数据集x,y=make_blobs(n_samples=500,n_features=2,centers=4,ran

Winfred_Bo·2022-12-06 12:43

K-Means专题02

K-Means案例KMeans的矢量量化应用KMeans的矢量量化应用KMeans聚类的矢量量化本质是一种降纬运用，但它与我们之前学的降维算法的思路都不相同，特征选择的降纬是直接选取对模型贡献最大的特征

Winfred_Bo·2022-12-06 12:43

【菜菜的sklearn课堂笔记】聚类算法Kmeans-基于轮廓系数来选择n_clusters

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili我们通常会绘制轮廓系数分布图和聚类后的数据分布图来选择我们的最佳n_clustersfromsklearn.metricsimportsilhouette_samples

烧灯续昼2002·2022-12-06 12:42

(学习笔记)K-Means算法原理及其python实现

1.基本K-Means算法K-Means算法是较为常用的聚类算法,其目标是将数据点划分为K个类簇。

lytlysll·2022-12-06 12:56

吴恩达机器学习笔记-无监督学习

机器学习-无监督学习一、什么是无监督学习二、聚类算法(无监督学习)1、聚类算法的应用2、K-Means算法算法流程--图例算法流程--文字描述K-means分离不佳簇问题K-means代价函数K-means

快乐活在当下·2022-12-06 12:17

Keras深度学习实战（39）——音乐音频分类

Keras深度学习实战（39）——音乐音频分类0.前言1.数据集与模型分析1.1数据集分析1.2模型分析2.歌曲流派分类模型2.1数据加载与预处理2.2模型构建与训练3.聚类分析小结系列链接0.前言音乐音频分类技术能够基于音乐内容为音乐添加类别标签

盼小辉丶·2022-12-06 12:47

40 个机器学习面试问题（文末福利送书）

4.解释KNN和k-means聚类的区别5.什么是贝叶斯定理？我们为什么用它？6.什么是朴素贝叶斯分类器？我们为什么要使用它们？7.解释第一类错误和第二类错误的区别8.判别模型和生成模型有什么区别？

川川菜鸟·2022-12-06 12:44

单细胞转录组基因表达模式聚类-Mfuzz包 2022-12-06

适用条件和背景Mfuzz包最初是为了研究具有时间序列特征的转录组和蛋白组数据中基因或蛋白表达的时间趋势的一个工具包，能将具有相似表达模式的基因或蛋白进行软聚类，从而可以了解不同组别的基因集或蛋白集在生物学上的动态模式与功能的联系

黄甫一·2022-12-06 10:37

纯干货！埃森哲的大数据分析框架分享-part 2

中提到的几种分析方法以及每种方法的实现方式”0、简述在我们做数据分析或者数据挖掘时肯定要借助一些分析方法来得到我们想要的结果，我们根据PPT的内容主要介绍几种主要的分析方法，具体内容：1.1分类与回归1.2聚类分析

数据札记倌·2022-12-06 10:59

两种点云分割（一）— RANSAC分割平面

最直接的点云分割方法就是聚类，八种点云聚类方法（一）—DBSCAN_Coding的叶子的博客-CSDN博客这个在前面几节之中已经进行了详细介绍。本节将简要介绍另外几种点云分割的方法。

Coding的叶子·2022-12-06 09:57

八种点云聚类方法（二）— KMeans

传统机器学习聚类的方法有很多种，并且很多都能够应用在点云上。这是由于聚类方法一般是针对于通用样本，只是样本的维度有所不同。对于三维点云来说，其样本的维度为3。

Coding的叶子·2022-12-06 09:26

Open3d实现点云上采样、点云聚类、点云分割以及点云重建

这篇文章主要是介绍点云采样与聚类的实现。

Clichong·2022-12-06 08:49

YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)

2.车辆检测数据集说明（1）车辆检测数据集（2）自定义数据集3.基于YOLOv5的车辆检测模型训练（1）YOLOv5说明（2）准备Train和Test数据（3）配置数据文件（4）配置模型文件（5）重新聚类

AI吃大瓜·2022-12-06 07:36

python 余弦相似度计算(faiss)

faissfaiss是为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类的框架。由FacebookAIResearch研发。

supergxt·2022-12-06 07:02

无监督学习

聚类（clustering）K-meansclustering工作原理维度降低（Dimensionalityreduction）主要成分的分析（principalcomponentanalysis）如何评价子空间的好坏怎么学习主要成分总结无监督学习为什么

无规则@lucio·2022-12-06 07:27

计算智能课程设计(遗传算法求解无约束单目标优化问题)

写在前面前天写完了基于传递闭包的模糊聚类，今天准备写“遗传算法求解无约束单目标优化问题”。昨天和npy玩了一下午，去齐白石艺术学院看了画展，一起在最高处看了夕阳，并在落日前接吻。

宁小胡·2022-12-06 07:40

计算智能课程设计(基于传递闭包的模糊聚类)

实验题目基于传递闭包的模糊聚类背景知识实验目的掌握建立模糊等价矩阵的方法，会求传递闭包矩阵；掌握利用传递闭包进行模糊聚类的一般方法；会使用Python进行模糊矩阵的有关运算。

宁小胡·2022-12-06 07:40

智能优化算法课程设计

用智能优化算法的聚类分析，采用了Javapythonmatlab三种语言，knnsvm人工神经网络三种聚类方法，白酒，乳腺癌，鸢尾花三个UCI数据集针对智能优化算法进行总结GitHub-longsongline

long_songs·2022-12-06 07:40

Python做聚类分析时报错 AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘

问题描述在使用python做聚类分析时，产生错误：错误如下：在网上查看相应的文章，因为不是相同情况，所以解决方法均不合适。

一翦流光未曾剩许多·2022-12-06 01:20

Python 里的随机种子random.seed()

（2）聚类算法，例如K-means算法的初试聚类中心；（3）随机森林中牵涉到的数据或特征抽样；（4）随机抽取训练集测试集时，不使用随机种子第一次和第二次随机抽取的数据集会不同；使用随机种子，第一次第二次随机抽取的数据集就会相同

玛丽莲茼蒿·2022-12-06 00:35

Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解

Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下：输入：参数0--存储样本数据的文本文件inputfile；参数

Ninina1992·2022-12-05 23:46

R语言学习笔记9_多元统计分析介绍

目录九、多元统计分析介绍9.1主成分分析与因子分析9.1.1主成分的R通用程序9.1.2因子分析R通用程序9.2判别分析9.2.1距离判别9.2.2Fisher判别法9.2.3R通用程序9.3聚类分析9.3.1

skye_s_·2022-12-05 22:23

k-means算法实现，--python

k-means算法思想：第一步，从文件中读取数据，点用元组表示，点集用列表表示。第二步，初始化聚类中心。

TOM_wangc·2022-12-05 22:18

使用竞争神经网络实现数据聚类

目录摘要：1.竞争神经网路介绍：2.仿真实验：3.Matlab相关代码：摘要：基于Matalb平台，构建竞争神经网络模型，并实现无监督的数据聚类。

电力系统建模与分析技术·2022-12-05 20:45

【数据聚类】基于杂草算法优化Kmean聚类算法实现数据聚类附matlab代码

1内容介绍随着计算机技术和信息技术的迅猛发展,人们的生活沉浸在了数据和信息的海洋,人类社会已步入数字时代。人们需要丰富的数据和信息引导社会活动和方便生活,尤其在商业领域、企业生产过程和诸多工程领域等要以大量的数据信息为基础,获取商业利润的决策信息,实现工业生产的在线监控、辨识、诊断,以及完成控制策略的构思。因此,数据挖掘的概念应运而生,它作为一种能够有效地从海量数据信息中挖掘潜在的有用的价值信息的

matlab科研助手·2022-12-05 20:15

使用竞争神经网络实现数据聚类（Matlab代码实现）

目录摘要：1.竞争神经网路介绍：2.仿真实验：3.相关代码：摘要：基于Matalb平台，构建竞争神经网络模型，并实现无监督的数据聚类。

电气辅导帮·2022-12-05 20:44

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