K-means聚类算法

第九节-聚类算法实验分析（第一章: 机器学习算法精进及其案例应用(课程笔记) ）

9.聚类算法实验分析聚类算法实践Kmeans与Dbscan算法半监督问题解决方案聚类评估方法环境：importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams
ZAE_·2023-12-29 08:19

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其有缺点

K-均值聚类算法的优点：1.简单易懂：K-均值算法易于理解和实现，是入门级的聚类算法。2.计算速度较快：K-均值算法的计算时间复杂度为O(tkn)，其中
weixin_45906460·2023-12-29 08:48

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法的优点包括：简单而直观：K-均值算法易于理解和实现。可扩展性：算法适用于大型数据集，并能够处理高维数据。可解释性：每个样本都被分配到一
程序猿～厾罗·2023-12-29 08:12

讲解机器学习中的K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，主要用于将数据集划分为K个不重叠的簇。其基本思想是将数据点划分到簇中，使得同一簇内的数据点之间的相似度最大化，不同簇之间的相似度最小化。
东北霸主劳德利·2023-12-29 08:09

无监督学习(上）

常用的聚类算法有两种，一种是K-means，另一种是DBSCA
歌者文明·2023-12-29 05:23

人工智能_机器学习077_Kmeans聚类算法_亚洲国家队自动划分类别_3维可视化实现---人工智能工作笔记0117

然后我们上一节使用聚类算法对,2006年世界杯,2010年世界杯,2007年亚洲杯,足球队进行了自动类别划分,然后这一节,我们使用代码对,聚类算法的划分结果,进行一下可视化plt.figure(figsize
脑瓜凉·2023-12-28 22:09

python专家用K-means算法，处理data.csv文件

好的，我会使用Python的sklearn库中的KMeans类来处理这个问题。首先，我们需要确保已经安装了所需的库。如果没有，你可以使用pip来安装：pipinstallnumpypandassklearn然后，你可以使用以下代码来处理data.csv文件：​importpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnp#读取数据dat
@小码农·2023-12-28 19:10

Kmeans聚类算法简介

1.Kmeans聚类算法简介由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。
aikiliger·2023-12-28 15:06

数据挖掘--聚类

2.聚类分析应用将相关的文档分组便于浏览将具有相似功能的基因和蛋白质分组将具有相似价格波动的股票分组3.聚类的类型划分聚类（非嵌套层次聚类（嵌套4.聚类算法4.1划分式聚类算
全是头发的羊羊羊·2023-12-28 12:10

数据挖掘（作业3

任务一对以下数据集使用K均值聚类算法：1）观察实验结果是否符合预期；2）利用SSE标准确定K值；3）自行调参并观察对聚类结果的影响。注意：需要把类别信息去掉。
全是头发的羊羊羊·2023-12-28 11:59

Python遥感影像深度学习指南(4)-利用层次聚类方法实现高分辨率影像分类（水体识别）

我们选将研究一种非监督聚类算法来识别与水体。在接下来的章节中，我将简要介绍K-Means和聚类算法。1、K-Means遥感常用的聚
gis收藏家·2023-12-28 11:05

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数
Kilig*·2023-12-28 11:29

人工智能_机器学习078_聚类算法_概念介绍_聚类升维_降维_各类聚类算法_有监督机器学习_无监督机器学习---人工智能工作笔记0118

classification这个分类我们学完了,然后就是regression回归我们也学完了对吧,其实我们现实生活中的,大部分问题就是这两种问题就可以解决了.然后我们再来看一个:clustering,这个就是聚类对吧.聚类算法就是对数据
脑瓜凉·2023-12-27 11:23

模型系列：聚类_五个聚类算法比较综述

文章目录介绍1.聚类算法的类型2.设置2.1数据集2.2导入库2.3导入数据2.4一些可视化展示2.5特征工程2.6异常值检测异常值检测模型选择2.7数据伸缩3.确定最佳聚类数3.1肘部法则3.2Silhouette
愤斗的橘子·2023-12-27 11:18

聚类 | KMeans理论与算法实现

01物以类聚经过半年的不懈努力，我们已经学习并实践了经典的分类算法和经典的回归算法，下面我们开始学习经典的聚类算法(兴奋~~~)目前打算对三种聚类算法进行学习和代码实操(俗称“造轮子”)：KMeansAprioriFP-Growth
Sudden·2023-12-27 05:04

图像识别SLIC、Haralick texture features（自备）

SLIC简单线性迭代聚类(SLIC),它采用k-means聚类方法来有效地生成超像素。
hx2024·2023-12-27 02:12

Python手撕kmeans源码

参考了两篇文章K-Means及K-Means++算法Python源码实现-CSDN博客使用K-means算法进行聚类分析_kmeans聚类分析结果怎么看-CSDN博客#定义kmeans类fromcopyimportdeepcopyfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassk
cuier520·2023-12-26 19:40

K-means 聚类算法

以下是有关K均值聚类的要点摘要：目的：最小化集群内差异：K-means旨在最小化数据点与其各自的聚类质心之间的平方距离之和。它通过迭代地将数据点分配给聚类并更新聚类质心来实现此目的。
不做梵高417·2023-12-26 06:58

聚类分析

"""scipy.cluster是scipy下的一个做聚类的package,共包含了两类聚类方法:1.矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vectorquantization和k-means
护国寺小学生·2023-12-25 10:39

数学建模之聚类模型详解

K均值聚类算法算法流程一、指定需要划分的簇[cù]的个数K值（类的个数）;二、随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是我们的样本点）
Cr不是铬·2023-12-25 01:34

聚类算法汇集

1，k均值的k如何确定K-means怎么选K?数据科学家必须了解的六大聚类算法：带你发现数据之美|机器之心用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？
HELLOTREE1·2023-12-24 21:27

聚类算法归纳与整理＞_＜

聚类算法整理介绍相似性度量常见的相似性度量算法聚类算法的分类传统聚类划分聚类K-Means:混合密度聚类：图聚类：模糊聚类：基于密度的划分聚类：层次聚类智能聚类人工神经网络聚类核聚类介绍由于课题研究需要聚类算法
杨路xz329·2023-12-24 00:42

聚类算法_kmeans_层次聚类

聚合聚类算法：输入：nnn个样本组成的样本集合及样本之间的距离；输出：对样本集合的一个层次化聚类。计算nnn个样本两两之间的欧氏距离{dij}\{d_{ij}\}{dij}，记作矩阵D=[d
沉住气CD·2023-12-23 12:03

K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别，每个类别由其内部的数据点表示。
天玑y·2023-12-23 07:42

如何使用自动编码器生成图像

最着名的无监督算法是K-Means，它
Adam坤·2023-12-23 00:36

基于K-means和形态学算法的叶子病虫害检测

基于K-means和形态学算法的叶子病虫害检测叶子病虫害是农作物生产中常见的问题，它们会导致作物生长受限、减产甚至死亡。为了及时发现和识别叶子上的病虫害，科学家们开发了各种图像处理算法。
PixelCoder·2023-12-22 23:41

【模式识别】探秘聚类奥秘：K-均值聚类算法解密与实战

个人主页：SarapinesProgrammer系列专栏：《模式之谜|数据奇迹解码》⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。目录1初识模式识别2K-均值聚类2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1算法原理介绍2.3.2数据集准备2.3.3实验步骤2.3.4结果分析2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，从中提取模式并做
Sarapines Programmer·2023-12-22 20:43

K-means 算法 简介

聚类算法是无监督学习算法.无监督就是事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成不同的类别。
草明·2023-12-22 20:10

（九）密度聚类、层次聚类和轮廓系数[机器学习代码实现]

文章目录问题需求代码一（密度聚类）代码2（层次聚类）代码3（轮廓系数）总结问题需求现有如下样本：(0,0),(2,1),(2,-1),(2.1,0)，(4.1,0),(5,0)1、请使用密度聚类算法DBSCAN
Windalove·2023-12-22 15:10

密度聚类与层次聚类的基本概念理解

DBSCAN是一种著名的密度聚类算法，它基于一组邻域（对于xj，其邻域包含的样本集与xj的距离不大于ε）参数来刻画样本分布的紧密程度。
刘星星儿·2023-12-22 15:09

机器学习——聚类——密度聚类法——OPTICS

基于此，学者们提出了新的聚类算法OPTICS
AI小小白·2023-12-22 15:38

Numpy实现K-means算法

Numpy实现K-means算法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefkmeans(X,k,max_iters=1000,tol=1e-4):"""
小小程序○·2023-12-22 15:08

机器学习 | 密度聚类和层次聚类

DBSCAN算法介绍与划分和层次聚类方法不同，DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法
小小程序○·2023-12-22 15:37

五分钟学完k-means

聚类算法有很多种，K-Means是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。
你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:24

4--贝叶斯 聚类算法

本周学习内容：学习贝叶斯网相关知识学习集成学习部分内容学习聚类任务及其相关算法1贝叶斯网半朴素贝叶斯中规定每一个特征可以依赖于另外一个特征，贝叶斯网络在半朴素贝叶斯的基础上更进一步，认为每个特征都可以依赖于另外多个特征。贝叶斯网络实际上是一个有向无环图，图中包含贝叶斯网络的结构和参数，带有方向的边从父特征出发，指向子特征，代表子特征依赖于父特征。贝叶斯网中三个变量之间的典型依赖关系如图1所示：图1
pepsi_w·2023-12-22 15:36

K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的类别。下面是K-均值聚类算法的步骤：随机选择K个初始聚类中心。将每个样本分配到离其最近的聚类中心。
He_wc·2023-12-22 12:37

机器学习 | K-means聚类

K-means聚类基本思想图中的数据可以分成三个分开的点集(称为族)，一个能够分出这些点集的算法，就被称为聚类算法算法概述K-means算法是一种无监督学习方法，是最普及的聚类算法，算法使用个没有标签的数据集
小小程序○·2023-12-21 19:32

手写算法系列（Python实现）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、K-Means二、pass总结前言锻炼自己实现算法的能力，提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、K-MeansK-Means
LotusQ·2023-12-21 17:51

机器学习---聚类（原型聚类、密度聚类、层次聚类）

著名的原型聚类算法：k均值算法、学习向量量化算法、高斯混合聚类算法。给定数据集，k均值算法针对聚类所得簇划分，最小化平方误差：其中，是簇的均值向量。值在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇均值向
三月七꧁ ꧂·2023-12-21 04:50

聚类算法及可视化方法的实践与探索

簇内平方和表示数据点到其簇内质心的距离的平方和，公式如下：其中，是k簇数，ni是第i个簇的样本数，xij是第i个簇中的第j个样本。import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.datasets import make_blobs# 生成模拟数据X, _ = make_blobs(n_sam
观北海·2023-12-21 03:22

《斯坦福数据挖掘》八大算法+

文章目录介绍：八大算法+TF.IDF相似项发现PageRank链路分析聚类（层次聚类+K-means聚类）层次聚类K-means聚类完美匹配社交网络挖掘介绍：八大算法+课程：《大数据技术概论》教材：《斯坦福数据挖掘
inch-whf·2023-12-21 02:05

【手撕算法系列】k-means

k-meansk-means算法介绍k-means算法介绍K-means算法是一种用于聚类的迭代算法，它将数据集划分为K个簇，其中每个数据点属于与其最近的簇的中心。
Nastu_Ho-小何同学·2023-12-20 17:57

K-means聚类

1.Supervisedvs.Unsupervisedlearning（监督学习与无监督学习）1.1Supervisedlearning训练数据包括输入数据和相应的标签或目标输出使用模型预测与实际标签之间的误差来学习模型参数目标是建立一个从输入到输出的映射，使得模型能够根据输入数据准确地预测或分类输出结果常见的监督学习任务包括分类（Classification）和回归（Regression）任务。
搁浅丶.·2023-12-19 18:47

什么是深度学习的无监督学习与有监督学习

例子：K-means,层
稻壳特筑·2023-12-19 12:02

机器学习入门二（无监督学习中的聚类算法）

目录1.前言2.聚类算法简介3.K-Means聚类3.1算法实现3.2算法实战4.密度聚类DBSCAN4.1算法介绍4.2DBSCAN实战（还是鸢尾花数据集不过是datasets里的）5.小结1.前言上一篇文章我们已经知道了无监督学习中分为两个大类别
朱笨笨·2023-12-19 06:21

K均值聚类

K-均值聚类算法1.什么是K均值聚类算法K均值聚类（k-means）是基于样本集合划分的聚类算法。
Chloe-Hao·2023-12-19 04:46

机器学习--K均值聚类

策略2.2.3算法2.3案例讲解2.4Python实现2.4.1导入数据处理相关库以及读取数据2.4.2查看相关数据并进行可视化展示2.4.3导入sklearn并训练模型2.4.4评估模型三、常用的其他聚类算法
Anonymous&·2023-12-19 04:14

K-均值聚类算法

1.k-means概念及特性K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。该算法通过计算每个数据点与其所属簇的中心点之间的距离来确定哪些数据点属于哪些簇。
统计猿栋栋·2023-12-19 04:14

机器学习 | K均值聚类(K-means Clustering)

本文从概念、应用场景、原理、工作流程、优缺点、应用实践、代码、可视化等几方面诠释K均值聚类模型概述K-Means是一种无监督的聚类算法，其目的是将n个数据点分为k个聚类。
Devon_musa·2023-12-19 04:12

聚类算法之K-均值聚类

他首先收集了每个商店的位置信息、营业额和经营类型等数据，然后运用K-均值聚类算法对商店进行聚类。经过多次迭代，最终得到了3个聚类，分别是：商业区：其中包括超
Uingll·2023-12-19 04:41
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