K-Means

【Python】sklearn中的K-Means聚类

文章目录初步认识初值选取小批初步认识k-means翻译过来就是K均值聚类算法，其目的是将样本分割为k个簇，而这个k则是KMeans中最重要的参数：n_clusters，默认为8。
微小冷·2022-12-23 12:02

使用sklearn的cross_val_score 迭代 寻找K-means 参数

fromsklearnimportdatasets#自带数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,cross_val_score#划分数据交叉验证fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#一个简单的模型，只有K一个参数，类似K-meansimportmatplotlib.pyplo
SamWang_333·2022-12-23 10:17

【ML实验6】K-means（图像压缩）

实验代码获取githubrepo山东大学机器学习课程资源索引实验目的实验内容code[m,n,color]=size(A);k=16;%簇数center=zeros(k,3);%随机采样图像中16个pixel作为初始中心点fori=1:krp=randperm(m,2);center(i,:)=A(rp(1),rp(2),:);end%迭代maxiter=60;label=zeros(m,n);%
u小鬼·2022-12-23 01:25

【一起入门MachineLearning】中科院机器学习-期末题库-【计算题13+简答题3,22+单选题58,82+多选题19】

目录计算题13简答题3单选题82单选题58多选题19简答题22知识点可以参考这篇博客：【一起入门MachineLearning】中科院机器学习第*课-聚类算法：K均值（K-means）计算题13不想计算距离的话直接画图会更加快
vector<>·2022-12-22 17:21

K-means聚类 实验报告

K-means聚类实验报告1.任务定义2.实验环境3.方法描述3.1数据切分3.2模型训练3.2.1读取数据3.2.2初始化K个中心点3.2.3计算点到聚类中心点的距离3.2.4模型训练3.2.5绘制聚类图
回锅肉炒肉·2022-12-22 14:34

Python sklearn中的K-Means聚类使用方法浅析

目录初步认识初值选取小批初步认识k-means翻译过来就是K均值聚类算法，其目的是将样本分割为k个簇，而这个k则是KMeans中最重要的参数：n_clusters，默认为8。
·2022-12-22 12:30

数据挖掘学习笔记02——算法（分类、聚类、回归、关联）

数据挖掘——算法前言分类算法KNN算法决策树朴素贝叶斯支持向量机人工神经网络实践1：使用XGB是实现酒店信息消歧聚类算法K-meansDBScan实践2：使用word2vec和k-means聚类回归算法线性回归和逻辑回归实践
显然易证·2022-12-22 11:59

【数据挖掘】K-Means聚类算法

源代码数据挖掘的过程聚类分析聚类分析是根据数据本身结构特征对数据点进行分类的方法。实质是按照彼此距离的远近将数据分为若干个类别，以使得类别内数据的“差异性”尽可能小(即“同质性”尽可能大)，类别间“差异性”尽可能大。聚类算法聚类的目标：将一组数据分成若干组，组内数据是相似的，而组间数据是有较明显差异。与分类区别：分类与聚类最大的区别在于分类的目标事先已知，聚类也被称为无监督机器学习。聚类手段：①划
cout0·2022-12-22 11:55

Spark 3.0 - 14.ML 高斯混合聚类理论与实战

目录一.引言二.高斯混合模型理论1.高斯模型GM2.高斯混合模型GMM三.高斯混合模型实践1.数据准备2.模型训练3.获取多个GM四.总结一.引言前面提到的K-means是发现数据对应簇的硬聚类方法，即分配一个点其固定分配到某个簇
BIT_666·2022-12-22 10:52

IEEE Trans 2006 使用K-SVD构造超完备字典以进行稀疏表示（稀疏分解）

K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式，K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示，而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。
weixin_30877493·2022-12-22 08:27

YOLO论文总结

1.4YOLOv1的一些说明二、YOLOv22.1多种技术2.1.1BatchNorm2.1.2HighResolutionClassifer2.1.3Convolutionalwithanchor2.1.4采用k-means
wolf_king_586·2022-12-22 07:37

模式识别和机器学习重点算法总结篇

1.2影响网络性能的因素：1.3卷积神经网络权重计算2，Adaboost算法的设计思想和主要计算步骤：2.1设计思想：2.2计算步骤：3，k_means聚类算法：3.1从混合高斯密度函数估计的角度，简述K-Means
程序媛JD·2022-12-21 18:00

简述isodata算法的原理_【机器学习】聚类算法：ISODATA算法

在之前的K-Means算法中，有两大缺陷：(1)K值是事先选好的固定的值(2)随机种子选取可能对结果有影响针对缺陷(2)，我们提出了K-Means++算法，它使得随机种子选取非常合理，进而使得算法更加完美
weixin_39593340·2022-12-21 10:56

ISODATA分类法

ISODATA分类法介绍作者：liangdas出处：简单点儿，通俗点儿，机器学习http://blog.csdn.net/liangdas/article/details/39805815引言：上一篇K-Means
liangdas·2022-12-21 10:55

机器学习算法优化

算法优缺点2K-means++3二分k-means4k-medoids（k-中心聚类算法）5Kernelk-means6ISODATA7MiniBatchK-Means8小结1Canopy算法配合初始聚类k-means
赵广陆·2022-12-21 10:25

C#+GDAL实现K-means非监督分类

1、K-means简介k-means是一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中，它是一种聚类分析（clusteranalysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法
Rese-cxk·2022-12-21 09:31

模式识别与机器学习（国科大2021-2022秋季学期课程）-基础概念及算法

贝叶斯决策问题贝叶斯最小错误率判别贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器线性判别函数特征提取与降维PCA主成分分析（K-L变换）Fisher线性判别机器学习经典模型支持向量机硬间隔支持向量机逻辑回归模型隐马尔科夫模型聚类算法基本理论经典聚类算法K-means
sunzhihao_future·2022-12-21 07:30

随机森林和决策树区别_机器学习算法：决策树、随机森林、k-means

一、决策树1、原理：决策数是非常常用的算法，算法原理比较容易理解，通过决策节点的条件进行判断，通过决策节点来判断走向，满足条件进入到下一个节点，决策树需要搜索到叶子节点才结束。它是一个预测模型，用于解决二分类问题。例如下图：决策树举例图2、优化方法：如何选择决策节点的顺序，方法是怎么样的？每个决策节点可以有多种选择，比如上图中，在第一层除了“是否取健身房”我们还可以选择“是否有好看的电影”，那么我
weixin_39588104·2022-12-20 21:34

数据挖掘的11大算法及python实现（个人笔记整理，非教学用）

聚类算法：K-Means，EMl。关联分析：Aprioril。
浪漫的数据分析·2022-12-20 20:17

【Python机器学习基础教程】第三章第五节：聚类

聚类1.k均值聚类（k-means）1.1k均值的失败案例1.2矢量量化，或者将k均值看作分解2.凝聚聚类2.1层次聚类与树状图2.23.DBSCAN4.聚类算法的对比与评估4.1用真实值评估聚类4.2
调参侠鱼尾·2022-12-20 19:39

『ML』用Python实现聚类效果的评估（轮廓系数、互信息）

关于K-Means聚类请看利用K-Means聚类算法对未标注数据分组导航效果评估综述轮廓系数互信息参考文章效果评估综述  这里直接贴上聚类算法初探（七）聚类分析的效果评测  它摘自于中国科学院计算技术研究所周昭涛的硕士
来日凭君发遣·2022-12-20 19:06

K-means聚类算法第6关：高斯混合聚类的核心思想

任务描述本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：高斯混合分布；高斯混合聚类的核心思想。高斯混合分布高斯混合聚类认为数据集中样本的产生过程是由高斯混合分布所给出的。那什么是高斯混合分布呢？其实很简单，以下面三个图为例：白色的样本点由高斯分布A产生、蓝色的样本点由高斯分布B产生、灰色的样本点由高斯分布C产生。这3个高斯分布可能如下图所示：如果仅仅想用一
畜牧当道·2022-12-20 19:32

K-means聚类算法第5关：组合已实现的函数完成K-means算法

本关任务本关综合前面四个关卡的内容来实现K-means聚类算法。
畜牧当道·2022-12-20 19:02

K-means聚类算法第3关：计算各聚类中心

K-means算法是一个迭代优化算法，每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法np.mean(x,0)来计算均值。
畜牧当道·2022-12-20 19:31

K-means聚类算法第4关：评估聚类效果

本关任务本关实现准确度评估函数，来评估聚类算法的效果。相关知识在前三个关卡中，我们学习了K-measn聚类算法中，三个比较关键的组成部分，包括欧几里得距离计算公式、找出每个样本的最近邻簇中心和重新计算每个簇的聚类中心。本关卡中，我们将学习评估聚类算法优劣的方法。通常对于一个具有K个簇的数据集{(x,y)}，x是单个样本，y（1<=y<=K）是其所在的簇标识。我们的聚类算法会针对每个样本x输出一个他
畜牧当道·2022-12-20 19:59

特征 工程

您将学习如何：利用互信息确定哪些特征最重要在多个实际问题域中发明新特性使用目标编码对高基数分类进行编码用k-means聚类创建分割特征用主成分分析法将数据集的变化分解为特征这些实践练习构成了一个完整的笔记本
吾爱吾师，吾更爱真理。·2022-12-20 18:13

机器学习课堂笔记-1

平时40回归算法、神经网络分类、聚类算法、降维算法机器学习学习流程图如下：1.回归分析：线性回归非线性回归2.分类算法：神经网络支持向量机朴素贝叶斯K-近邻决策树(随机森林)深度神经网络3.聚类算法：K-means
Cole～～·2022-12-20 12:37

sklearn学习之KNN

二、KNN原理三、使用步骤1.引入库以及参数说明2.应用场景（鸢尾花分类）四、KNN的优缺点五、k临近（KNN）与K-means的区别？
月疯·2022-12-20 08:27

数据挖掘回顾十：聚类算法之 K均值 (K-Means) 算法

由此，跨入无监督学习。即从此没有训练集和测试集之说，无监督学习只有一个数据集。并且，在分类或回归算法中(有监督学习)，数据集中的一条数据包含两个信息：各特征属性值、类别标签或目标值。而聚类算法的数据集中每一条数据只包含一个信息：各特征属性值。聚类，顾名思义，就是聚类，呵呵。即把数据集中的数据凝聚成一个或多个小类，这些各个小类自己内部的数据之间有相似的特征属性。K均值算法，顾名思义，包括两个方面：一
石贤芝·2022-12-19 23:39

聚类 k-means、yellowbrick和信用卡用户实例 -- 023

若有问题或建议，请公众号留言;内容目录一、K-means、畸变程度（SSE）、成本函数、内聚度、分离度、肘部法则和轮廓系数简介二、k-means介绍和原理1、简介2、K-means算法三、实例信用卡用户聚类
小麦粒·2022-12-19 17:38

计算思维与数据科学 K-Means聚类模型信用卡用户风险评估 python连接数据库来处理数据

实验目的1、处理信用卡数据异常值1）读取信用卡数据；2）丢弃逾期、呆账、强制停卡、退票、拒往记录为1、瑕疵户为2的记录；3）丢弃呆账、强制停卡、退票为1、拒往记录为2的记录；4）丢弃频率为5、刷卡金额不等于1的数据；2、构造信用卡客户风险评估关键特征1）根据特征瑕疵户、逾期、呆账、强制停卡记录、退票、拒往记录，构建历史行为特征(使用PCA降维)；2）根据特征借款余额、个人月收入、个人月开销、家庭月
qq_45770502·2022-12-19 17:08

MATLAB数字图像处理 实验四:图像分割

2、掌握阈值法、K-means聚类方法、边缘提取及区域生长和分裂方法进行图像分割。
zombotany智咏·2022-12-19 15:37

【Matlab】基于K-means的乳腺癌转移识别

本文的解决思路是：首先对已有数据进行清洗、归一化处理，然后通过Relief算法对特征信息进行筛选，再用K-means算法对数据进行聚类，最后根据聚类结果来判别乳腺癌的转移与
DwD-·2022-12-19 15:32

Python|使用深度神经网络的 K-Means 聚类进行短期风电预测

目录1引言2问题描述3目的4重要性5创新点6Python代码7结果1引言可再生能源的开发利用一直是世界上最热门的热点之一。风力发电由于清洁和广泛的可用性，正迅速向大规模产业发展，并具有波动性和间歇性电力的特点。准确可靠的风电预测方法对于电能质量、可靠性管理以及降低旋转备用供电成本至关重要.2问题描述风能预测对应于对近期一个或多个风力涡轮机的预期产量的估计。在电网中，任何时候都必须在用电量和发电量之
电气辅导帮·2022-12-19 15:54

Python|使用深度神经网络的 K-Means 聚类进行短期风电预测

目录1引言2问题描述3目的4重要性5创新点6Python代码7结果1引言可再生能源的开发利用一直是世界上最热门的热点之一。风力发电由于清洁和广泛的可用性，正迅速向大规模产业发展，并具有波动性和间歇性电力的特点。准确可靠的风电预测方法对于电能质量、可靠性管理以及降低旋转备用供电成本至关重要.2问题描述风能预测对应于对近期一个或多个风力涡轮机的预期产量的估计。在电网中，任何时候都必须在用电量和发电量之
@橘柑橙柠桔柚·2022-12-19 15:24

文本聚类分析算法_读书笔记（8）kmeans聚类算法及应用

而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用
weixin_39568659·2022-12-19 13:37

唐宇迪学习笔记19：聚类算法——Kmeans

目录一、KMEANS算法概述聚类概念k-means算法二、KMEANS工作流程工作流程优缺点优点缺点三、KMEANS迭代可视化展示一、KMEANS算法概述聚类概念无监督问题：我们手里没有标签了聚类：相似的东西分到一组难点
小丑呀~·2022-12-19 13:35

数据挖掘基础

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、数据挖掘定义及用途1.定义：2.用途：二、决策树1.理论知识（1）概念（2）算法一般过程（C4.5为例）2.小结三、关联规则1.概述2.关联分析3.小结四、聚类分析（K-means
归尘@Holden·2022-12-19 11:31

一文详解层次聚类（Python代码）

首先要说，聚类属于机器学习的无监督学习，而且也分很多种方法，比如大家熟知的有K-means。层次聚类也是聚类中的一种，也很常用。
Python数据挖掘·2022-12-19 10:22

基于Spark MLib的鸢尾花数据聚类项目实战案例

聚类算法是机器学习（或者说是数据挖掘更合适）中重要的一部分，除了最为简单的K-Means聚类算法外，比较常见的还有层次法（CURE、CHAMELEON等
秃头崽崽·2022-12-19 10:21

Spark 3.0 - 13.ML Kmeans 聚类理论与实战

目录一.引言二.Kmeans理论1.算法基础2.算法示例三.K-means实战1.数据准备2.构建K-means模型3.模型评估4.获取聚类中心四.总结一.引言聚类是一种数据挖掘领域中常见的无监督学习算法
BIT_666·2022-12-19 10:50

[吴恩达机器学习课程笔记] week three 无监督学习

K-means算法最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。K的数量选择最好的办法：手动选择。
mossfan·2022-12-19 10:29

大数据挖掘实践——K-Means聚类算法

大数据挖掘实践K-Means聚类算法引言：有n个数据D={X1,X2,…,Xn}，我们想把这些数据分成K个类。这个问题的关键在于K为多大时分类是合适的，并且我们也不好选择一个好的初始点。
Chill-W·2022-12-19 08:27

《Hadoop与大数据挖掘》——2.5　K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现

2.5K-Means算法原理及HadoopMapReduce实现2.5.1K-Means算法原理K-Means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表。
weixin_34288121·2022-12-19 08:55

数据挖掘经典算法——K-means算法

算法描述K-means算法是一种被广泛使用的基于划分的聚类算法，目的是将n个对象会分成k个簇。
weixin_30437847·2022-12-19 08:54

数据挖掘算法之 k-means

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
fuli2492·2022-12-19 08:51

数据挖掘Java——Kmeans算法的实现

一、K-means算法的前置知识k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。
近景_·2022-12-19 08:49

【Python机器学习】层次聚类AGNES、二分K-Means算法的讲解及实战演示（图文解释 附源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~层次聚类在聚类算法中，有一类研究执行过程的算法，它们以其他聚类算法为基础，通过不同的运用方式试图达到提高效率，避免局部最优等目的，这类算法主要有网格聚类和层次聚类算法网格聚类算法强调的是分批统一处理以提高效率，具体的做法是将特征空间划分为若干个网格，网格内的所有样本看成一个单元进行处理，网格聚类算法要与划分聚类或密度聚类算法结合使用，网格聚类算法
showswoller·2022-12-19 08:18

如何确定K-means算法中的k值？

1.K-means算法k-means算法是机器学习中常用的聚类算法，原理简单实现容易，内存占用量也比较小。但使用这个方法时，需要事先指定将要聚合成的簇数。在先验知识缺乏的情况下，想要确定是非常困难的。
Sun_Sherry·2022-12-18 18:41

【Python机器学习】K-Means、DBSCAN、GMM三种聚类的对比演示（附源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面给出一个从多方面综合分析划分聚类，密度聚类和模型聚类。以及聚类算法内部评价指标的示例，该示例先生成三种二维平面上的实验数据和一种高维空间中的实验数据，然后分别用kmeans，DBSCAN，GaussianMixture三种算法对它们进行聚类，并计算SCDBICHZQ四个指标，展示实验样本点的分布与聚类算法实用性，评价指标值有效性的关系。三种二
showswoller·2022-12-18 16:16
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