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K-means
图像聚类
(1)利用主成分分析后选取主成分利用
k-means
算法进行聚类(2)提取图像的灰度直方图,利用直方图作为特征向量聚类。
顽皮的石头7788121
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2024-02-08 12:34
sklearn-第五节(
K-means
算法)
1.k-means聚类算法思想kmeans算法又名k均值算法,
K-means
算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述
~一段浮华
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2024-02-08 03:16
sklearn
算法
kmeans
python实现
K-means
的代码
importpandasaspdfromdatetimeimport*fromsklearn.clusterimportKMeansfromscipy.spatial.distanceimportcdistimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport*mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']mpl.rcParam
噶噶~
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2024-02-04 21:14
统计学
机器学习
python
kmeans
机器学习
2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods
将多个输入抽象成一种类型(2)Generation(无中生有):输入一个code,得到一个样本一个上来就分类,一个是先画快在分类大树变成抽象的树二,Clustering:聚类聚类中最常用的方法有:(1)
k-means
是汤圆啊
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2024-02-03 15:38
K-means
算法的原理简介
K-means
是数据科学和商业的基本算法。只需4分钟即可了解需要4周时间才弄清楚的内容。让我们深入了解一下。1.K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。
GIS工具-gistools2021
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2024-02-02 22:26
算法
kmeans
机器学习
改进的
K-Means
聚类方法介绍
引言数据科学的一个中心假设是,紧密度表明相关性。彼此“接近”的数据点是相似的。如果将年龄、头发数量和体重绘制在空间中,很可能许多人会聚集在一起。这就是k均值聚类背后的直觉。我们随机生成K个质心,每个簇一个,并将每个数据点分配给与该数据点最近的质心对应的簇。然后,我们生成新的质心,每个质心都是属于该簇的所有点的平均值。然后重复这个过程直到收敛。我们可以使用欧几里德距离作为距离度量并计算每个数据点与质
小Z的科研日常
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2024-02-02 14:52
python
神经网络
人工智能
聚类
分层聚类和
K-means
聚类
hierarchicalclustering:分层聚类通过连续不断地将最为相似的群组两两合并,来构造出一个群组的层级结构。其中的每个群组都是从单一元素开始的。在每次迭代的过程中,分层聚类算法会计算每两个群组间的距离,并将距离最近的两个群组合并成一个新的群组。这一过程会一直重复下去,直至只剩一个群组为止。来源参考:https://blog.csdn.net/sysu_xiamengyou/artic
刘相培在努力学习中
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2024-02-02 02:32
聚类分析的相关理论
其中最具代表意义的算法为
K-means
算法,因其简单的原理和较好的聚类效果被应用于诸多领域。样本相似度的度量方法为了将数据集中的样本分为类内相似,
Merry_hj
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2024-02-01 13:44
群智能算法
PyTorch][chapter 12][李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-1]
这里面介绍半监督学习里面一些常用的方案:
K-means
,HAC,PCA等目录:K-meansHACPCA一
K-means
【预置条件】N个样本分成k个簇step1:初始化簇中心点(随机从X中抽取k个样本点作为
明朝百晓生
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2024-01-31 07:46
深度学习
pytorch
人工智能
[机器学习]
K-means
——聚类算法
一.
K-means
算法概念二.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs
不知迷踪
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2024-01-31 05:26
机器学习
机器学习
算法
kmeans
聚类
网络信息检索(九)文本分类与文本聚类
文章目录一、文本分类和聚类概述1:文本分类概述2:文本聚类概述二、文本分类1:分类的学习算法2:使用相关反馈(Rocchio)3:最近邻学习算法4:贝叶斯理论三、文本聚类1:
K-Means
一、文本分类和聚类概述
Ordinary_yfz
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2024-01-30 22:22
网络信息检索
信息检索与数据挖掘 | (十二)聚类
算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义:聚类是一种无监督学习,样本没有标签,将一群样本划分到一个类中,使得:最大化类间距,最小化类内距离测量指标:四种聚类:基于质心的聚类,使用中心表示该簇(
K-means
啦啦右一
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2024-01-30 22:52
#
信息检索与数据挖掘
大数据与数据分析
数据挖掘
聚类
机器学习
【PostGIS】POSTGIS实现聚类统计提取外轮廓
1.聚类统计Postgis主要实现并提供了四种聚类方法,前两个为窗口函数,后两个为聚合函数:ST_ClusterKMeans–该函数是窗口函数,主要是用
K-means
(K均值聚类)算法进行聚类,算法原理比较简单
AI柱子哥
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2024-01-30 07:19
聚类
postgresql
4、K- 均值聚类(Clustering With
K-Means
)
用聚类标签解开复杂的空间关系。文章目录1、简介2、聚类标签作为特征3、k-均值聚类4、示例-加利福尼亚住房1、简介这节课和下一节课将使用所谓的无监督学习算法。无监督算法不使用目标;相反,它们的目的是学习数据的某些属性,以某种方式表示特征的结构。在预测的特征工程上下文中,你可以将无监督算法视为"特征发现"技术。聚类简单地意味着根据数据点之间的相似性将数据点分配到组中。聚类算法使得"物以类聚",可以这
AI算法蒋同学
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2024-01-30 07:40
数据特征工程
Feature
Engineering
均值算法
聚类
kmeans
算法模型之分类模型(无监督学习
K-means
)
2.无监督学习包含算法1.聚类算法:
K-means
(K均值聚类)2.降维:PCA3.K-means的原理(
K-means
的算法步骤)1.首先,随机寻找K个点(这里的K是想要分成的份数)2.第二步,把所有点
rookie-rookie-lu
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2024-01-28 17:56
机器学习
kmeans
聚类
无监督学习
机器学习
sklearn
[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》 聚类
#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址:CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例
K-Means
算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组
二进制怪兽
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2024-01-28 07:52
人工智障
聚类
机器学习
算法
数模.聚类模型
一、前言二、
K-means
聚类算法下面是针对量纲不同进行的操作三、系统聚类spass操作spass操作总结:最好使用系统聚类算法,在论文上写的的内容更加充实,图片也较多四、DBSCAN算法适用于这种比较有规律的
丰海洋
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2024-01-28 03:50
数学建模
聚类
数据挖掘
机器学习
1、什么是特征工程
你将学习如何:使用互信息确定哪些特征最重要在几个真实世界的问题领域中创造新的特征使用目标编码对高基数分类进行编码使用
k-means
聚类创建分割特征使用主成分分析将数据集的变化分解为特征动手练习将构建一个完整的笔记本
AI算法蒋同学
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2024-01-28 01:39
数据特征工程
Feature
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特征工程
数据分析
数据清洗
机器学习
算法之K-均值法简介
K-均值算法(
K-Means
)是一种无监督学习的聚类分析方法,用于将数据集中的样本划分成预设数量(K)的簇(cluster),使得每个簇内的数据点彼此相似度较高,而不同簇之间的数据点差异较大。
skyshandianxia
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2024-01-28 00:19
算法
均值算法
并行化
K-means
聚类算法的实现与分析
并行化
K-means
聚类算法并行化
K-means
聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语并行化
K-means
聚类算法的实现与分析在大数据时代
OverlordDuke
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2024-01-27 09:19
聚类算法
算法
kmeans
聚类
并行聚类算法
聚类分析 | 最优
K-means
聚类算法(Python)
无监督机器学习,特别是聚类(clustering)对各种实际业务分析项目至关重要。但是,部分聚类算法需要设置聚类的数量,这是聚类算法的重要挑战之一。通常,在处理数据时,使用迭代方法来决定最优簇群的数量。这意味着我们要多次进行聚类,每次使用不同数量的集群,并评估相应的结果。虽然这种技术很有用,但它也有局限性。yellowbrick是一个常用的工具,可以轻松识别最优集群的数量。然而,它也有一些缺点。一
天天酷科研
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2024-01-27 07:21
聚类分析算法(CLA)
算法
kmeans
聚类
数字图像处理(实践篇)二十八 使用OpenCV Python中的
K-means
对图像进行颜色量化处理
选择使用cv2.kmeans()函数对颜色量化应用
k-means
聚类。1颜色量化使用
K-means
聚类在图像中实现颜色量化的步骤如下:①导入依赖库
Jackilina_Stone
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2024-01-25 06:49
数字图像处理
数字图像处理
python
OpenCV
K-means
聚类分析(Python)
原理解决将空间中一些点分成K类的问题,K代表样本类别数Kind先假设K=2,即要分为两类:在空间中随机选定两个样本作为分类基准,计算比较其他样本与其距离,离谁近就归为哪一类。迭代,找到两个样本中中心,计算中心点与其他点的距离,按照距离远近再分类。重复迭代直到某次迭代结果与上次完全相同。推广到K就是:K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,
Sanchez·J
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2024-01-24 18:43
美赛
python
python
kmeans
机器学习
01 机器学习与深度学习
常见算法包括Apriori算法、
k-Means
幽径微澜
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2024-01-24 11:47
深度学习
python
pytorch
深度学习
笔记
MATLAB实现
K-means
聚类数学建模算法
K-means
聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的观测点划分为不同的组或簇。这个算法的目标是将数据点分配到k个簇中,使得每个数据点到其所属簇的中心的距离最小化。算法的步骤如下:1.
AI Dog
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2024-01-24 01:15
数学建模\MATLAB
数学建模
算法
matlab
kmeans
数据挖掘
数学建模——经典美赛O奖论文65123研读
65123论文解读一、原题目概述二、论文处理三、论文写作三.数学模型方法部分Ⅰ.
K-Means
聚类分析Ⅱ.主成分分析PCA方法步骤:Ⅲ.模糊评价Ⅳ.熵权法一、原题目概述这是美赛2017E题优秀论文。
清上尘
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2024-01-21 17:25
数学建模
算法
机器学习--
K-means
算法优化
主要的聚类算法可以划分为如下几类:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类(即每一个数据只能被归为一类,数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中),模糊聚类也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类(通过隶属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度,而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中,可以理解为每个样本是
YCzhao
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2024-01-21 08:36
聚类算法(KMeans)模型评估方法(SSE、SC)及案例
是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度:细聚类、粗聚类根据实现方法
K-means
:按照质心分类,主要介绍
K-means
,通用、普遍;层次聚类:对数据进行逐层划分,直到达到聚类的类别个数;DBSCAN聚类
小林打怪中
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2024-01-20 02:21
机器学习
人工智能
聚类算法
模型评估
机器学习笔记(十)聚类算法DBSCAN原理和实践
在前面的文章中,我们分别介绍了《
K-means
原理和实践》和《Birch和层次聚类》两种聚类算法,本文我们继续介绍另一种常用的聚类算法DBSCAN。
大白兔黑又黑
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2024-01-19 01:04
机器学习
聚类
机器学习
python
无监督学习 - 均值聚类(
K-Means
Clustering)
什么是机器学习
K-Means
聚类是一种无监督学习算法,用于将数据集分成K个不同的组(簇),每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高,而与其他组内的点相似度较低。
草明
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2024-01-18 14:11
数据结构与算法
学习
均值算法
聚类
机器学习
人工智能
算法
机器学习(八) —
K-means
model5—K-means1definitionrandomlyinitializeKclustercentroidsμ1,μ2,⋯\mu_1,\mu_2,\cdotsμ1,μ2,⋯repeat:assigneachpointtoitsclosestcentroidμ\muμrecomputethecentroids(averageoftheclosestpoint)2optimazationo
绘梨衣吖
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2024-01-18 10:38
机器学习
机器学习
kmeans
人工智能
深度学习常用代码总结(
k-means
, NMS)
目录一、
k-means
算法二、NMS一、
k-means
算法
k-means
是一种无监督聚类算法,常用的聚类算法还有DBSCAN。
BIT_Legend
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2024-01-17 07:00
深度学习--基本工具
深度学习
kmeans
人工智能
python
利用igraph包可视化基于KNN的单细胞聚类关系
1.png(2)在一篇文献中,作者使用另一种思路:利用
k-means
聚类,然后进行基于KNN(k-nearestneighbor)的可视化。
小贝学生信
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2024-01-16 11:55
机器学习学习笔记(吴恩达)(第三课第一周)(无监督算法,
K-means
、异常检测)
是一种无监督学习算法聚类与二院监督学习算法对比:无监督:(聚类是无监督学习算法之一)聚类算法应用:如相似的新闻文章组合,市场细分,DNA数据分析,天文数据分析(星系、天体结构)
K-means
算法是一种常用的聚类算法原理概述
kgbkqLjm
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2024-01-16 10:30
吴恩达机器学习2022
机器学习
算法
学习
毕业设计:基于python微博舆情分析系统+可视化+Django框架
K-means
聚类算法(源码)✅
1、项目介绍技术栈:Python语言+Django框架+数据库+jieba分词+scikit_learn机器学习(
K-means
聚类算法)+
vx_biyesheji0001
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2024-01-15 14:44
biyesheji0001
biyesheji0002
毕业设计
python
算法
课程设计
大数据
毕业设计
django
kmeans
K邻近和KNN
算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成,使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法,没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点K均值
K-Means
hema12138
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2024-01-15 10:37
传统机器学习
机器学习
人工智能
聚类算法之Kmeans聚类详解
聚类算法的分类:按照聚类细粒度分类:细聚类和粗聚类根据实现方法分类:
K-means
:按照质心分类,主要介绍
K-means
,通用、普遍层次聚类:对数据进行逐层划分,直到达到聚
进击的卡特琳娜
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2024-01-15 09:50
机器学习
聚类
kmeans
python
肘方法
轮廓系数法
机器学习 | 无监督聚类
K-means
和混合高斯模型
机器学习|无监督聚类
K-means
和混合高斯模型1.实验目的实现一个
K-means
算法和混合高斯模型,并用EM算法估计模型中的参数。
rookiexiong
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2024-01-15 08:23
机器学习
机器学习
聚类
kmeans
KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同
K-means
算法:思想:
K-means
是一种无监督学习聚类算法,将数据集划分为K个簇,使得每个数据点属于最近的簇
爱打网球的小哥哥一枚吖
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2024-01-14 19:32
信息检索
算法
kmeans
机器学习
工智能基础知识总结--聚类算法
下面
K-Means
的推导也会用到GMM。K均值聚类(K
北航程序员小C
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2024-01-14 09:53
深度学习专栏
人工智能学习专栏
机器学习专栏
算法
聚类
机器学习
半监督学习 - 半监督K均值(Semi-Supervised
K-Means
)
什么是机器学习半监督K均值(Semi-SupervisedK-Means)是K均值聚类算法的一种扩展,它结合了有标签数据和无标签数据进行聚类。在传统的K均值算法中,所有数据点都是无标签的,而在半监督K均值中,我们允许一部分数据点有标签,而另一部分数据点没有标签。以下是半监督K均值的基本思想和步骤:基本思想有标签数据:使用有标签的数据点初始化聚类中心。无标签数据:将无标签数据点分配到最近的聚类中心。
草明
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2024-01-14 06:17
数据结构与算法
均值算法
kmeans
机器学习
人工智能
四种无监督聚类算法说明
目录一、
K-Means
无监督学习(
K-Means
)的认识-CSDN博客二、Mini-BatchK-Means--Centroidmodels三、AffinityPropagation(Hierarchical
取名真难.
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2024-01-13 18:50
机器学习
算法
聚类
人工智能
机器学习
【目标检测】Anchor-based模型:基于
K-means
算法获取自制数据集的Anchor(yolo源码)
本篇文章首先介绍Anchor在目标检测模型中的作用;然后介绍
K-means
聚类算法;最后介绍yolo源码中自制数据集的Anchor的获取方法。
初初初夏_
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2024-01-13 15:07
目标检测
算法
目标检测
kmeans
YOLO
互联网加竞赛 基于大数据的股票量化分析与股价预测系统
文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理QTChartsarma模型预测
K-means
聚类算法算法实现关键问题说明4部分核心代码5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于大数据的股票量化分析与股价预测系统该项目较为新颖
Mr.D学长
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2024-01-12 18:49
python
java
基于
K-Means
聚类算法与随机森林模型评估信贷风险客户【500010101】
项目背景本数据集来自一家德国银行,由加州大学霍夫曼教授于2016年收集整理,每条记录代表了一个接受银行信贷的客户,这也就说明了,这些客户都是通过了贷款申请的,通过可视化分析对数据进行初步探索,并利用聚类分析将客户分为不同的风险群体,由于数据集中缺乏直接的客户贷款风险标签,我们无法直接评估风险分类的准确性,因此,再次采用聚类分析(不考虑客户贷款风险特征),将数据分为四个类别,分类结果与实际相符,可以
神仙别闹
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2024-01-12 15:47
Python
教程
算法
kmeans
聚类
随机森林
可视化
数模学习day10-聚类模型
说明,本文部分图片和内容源于数学建模交流公众号目录
K-means
聚类算法
K-means
聚类的算法流程:图解算法流程图评价K-means++算法基本原则算法过程Spss软件操作
K-means
算法的疑惑系统
WenJGo
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2024-01-10 23:19
数学建模
学习
聚类
数据挖掘
数学建模
【机器视觉】机器视觉实验二——图像分割基于颜色特征&基于纹理特征
给定一个有k个聚类中心点的矩阵meanFeatures(矩阵维度是kd),其中每个中心点都是一个d维的行向量(矩阵的一行),将输入图片中的每个像素映射到其所归属的
k-means
某
yuzhangfeng
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2024-01-10 22:22
深度学习实验
计算机视觉
人工智能
机器学习
聚类算法
k-means
(无监督学习)笔记
内容简介笔记记录了聚类算法
k-means
的实例过程:第1部分为建模流程:先构造包含5个中心点的随机训练集数据,并画图展现样本分布情况,最后导入新数据测试;第2部分介绍了几个常用参数和调优流程;第3、4部分别为评估方法和算法存在的问题
Avasla
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2024-01-10 10:23
机器学习算法
聚类
算法
python
手把手教你量化网络(2)权重参数的量化
@[TOC]一、量化算法1.1K-Means将一堆二维样本表示在坐标轴上,如下图左图所示:enterdescriptionhere若我们将其用
K-Means
分为3类,如上图右侧所示,分为了
雪天鱼
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2024-01-09 22:28
纽约Uber数据分析图形化和
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计算热点
K-means
是一种聚类算法,用于将一组样本分成预定数量的簇。它通过计算样本之间的距离,将它们分配到最近的簇中,然后根据分配的结果,更新簇的中心位置。
取名真难.
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2024-01-09 07:38
机器学习
数据分析
kmeans
机器学习
python
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