K-means

Python 机器学习入门之ID3决策树算法

机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外Python机器学习入门之K-Means
bug别找我·2023-10-21 18:23

第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法

机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外Python机器学习入门之K-Means
bug别找我·2023-10-21 18:17

机器学习必刷题-手撕推导篇(1)：逻辑回归与k-means

手撕逻辑回归image手写k-means算法算法原理：(1)初始随机选取k个中心点；(2)遍历每个样本，选取距离每个样本最近的中心点，归为该类；(3)更新中心点为每类的均值；(4)重复(2)(3)迭代更新
arrnos·2023-10-21 06:07

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means
如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

Python 机器学习入门之K-Means聚类算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归K-Means聚类算法系列文章目录前言一、K-Means简介1、定义2、例子3、K-Means与KNN二、K-Means实现1、步骤2、优化2.1初始化优化之
bug别找我·2023-10-20 15:21

机器学习-计算数据之间的距离

目录欧氏距离欧氏距离应用场景：聚类分析：在聚类算法中(K-means)中，可以使用欧式距离来衡量数据点之间的相似性或距离，以便于将他们划分到不用的簇中。
林苏泽·2023-10-20 03:39

36 机器学习（四）：异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习

正则化的介绍api介绍------LinearRegressionapi介绍------SGDRegressor岭回归和Lasso回归逻辑回归基本使用原理介绍正向原理介绍损失函数与反向更新接口介绍聚类算法初识k-means
Micoreal·2023-10-19 23:43

无监督学习之K均值算法

K均值（K-Means）算法在无监督学习中，我们希望将一系列未加任何标记的数据能够通过聚
此间不留白·2023-10-19 20:37

K-Means算法

c^(i)：xi分配到第i个簇μ：质心μci：即第xi个样本分配到的簇的质心Step1.从样本中随机选取K个点作为簇质心2.每个点都指向离它最近的簇质心3.遍历结束后，重新计算K值，即计算K个簇的平均值作为新的质心重复23直到质心不再发生变化或达到指定迭代次数简单实例importnumpyasnpdefkmeans(data,k,max_iters=100):#随机初始化k个质心centroids
怎么全是重名·2023-10-19 10:25

Day39 机器学习算法基础 回归算法 K—means聚类算法

目录逻辑回归（是一种分类算法）线性回归判断肿瘤良性恶性样例总结（仅能的到二分类问题，是或者否）k-means(聚类算法）目的当数据没有目标值时，做在分类之前，创建类别客户分类实例聚类效果分析评判
拽紧哥的腿毛·2023-10-19 05:42

机器学习之回归与聚类算法

回归与聚类算法线性回归欠拟合与过拟合分类算法-----逻辑回归与二分类模型保存和加载无监督学习----K-means算法目录回归与聚类算法线性回归线性回归的损失和优化原理优化损失线性回归API欠拟合与过拟合正则化岭回归分类算法
芒着可爱·2023-10-18 07:36

【黑马程序员】机器学习

、机器学习算法分类1、监督学习：（1）目标值是类别：分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归（2）目标值是连续型的数据：回归问题线性回归、岭回归2、非监督学习：（1）没有目标值聚类k-means
我感觉。·2023-10-18 07:08

Udacity 数据分析进阶课程笔记L39：聚类

K-Means算法讲解：确定聚类（簇）中心，通过计算各点到中心的距离，迭代优化中心的位置；一个在线演示链接；确认要聚类的数量，是使用K-Means算法时遇到的挑战之一；在一些情况下，多次使用K-Means
有刺客·2023-10-18 05:18

机器学习实战 城市居民消费水平

31省城市居民消费水平分类k-means算法采用默认距离即欧式距离。
让时间来沉淀吧·2023-10-18 01:01

机器学习算法的分类

1.按学习方式分类1）监督学习应用场景：分类、回归、排序常见算法：分类，Logistic回归/SVM/NN回归，线性回归排序，GBDT2）非监督学习应用场景：聚类、降维、关联规则的学习常见算法：聚类，K-Means
奔跑的何小鹿·2023-10-17 19:53

聚类算法

聚类概念无监督问题：我们手里没有标签聚类：相似的东西分到一组难点：如何评估，如何调参算法概述一、k-means算法基本概念：1.要得到簇的个数，需要指定k值2.质心：均值，即向量各纬取平均即可3.距离的度量
鬼马星mc·2023-10-16 11:24

幂迭代聚类

此算法最后一步为K-means聚类算法,所以先简单介绍下K-means聚类算法.K-means聚类算法简介目标K-means聚类算法的核心目标是将给定的数据集划分为K个簇,并给出每个数据对应的簇中心点.
kity_8322·2023-10-16 08:02

数据挖掘的十大算法

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法：K-Means，EM关联分析：Apriori连接分析：PageRankC4.5C4.5算法是得票最高的算法
楚小武·2023-10-14 01:36

K-means聚类算法Python实现及绘图

2021年美赛A题真菌种群K-means聚类算法Python实现及绘图importrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmath
穿越前列线打造非凡yt·2023-10-12 20:31

机器学习入门3 - 了解K-means

Hi，你好。我是茶桁。我们在机器学习入门已经学习了两节课，分别接触了动态规划，机器学习的背景，特征向量以及梯度下降。本节课，我们在深入的学习一点其他的知识，我们来看看K-means.当然，在本节课我们也只是浅尝即止，关于这些内容，后面我们还有更详细的内容等着我们去深入学习。淘宝的商品问题上节课的最后，我们学习的内容是梯度下降，在这里不得不再次强调一下，梯度下降是咱们以后非常非常重要的一个内容。那关
茶桁·2023-10-12 07:14

数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义（转载）

转载地址：数据科学中的10个重要概念和图表的含义1、偏差-方差权衡2、基尼不纯度与熵3、精度与召回曲线4、ROC曲线5、弯头曲线（K-Means）6、ScreePlot(PCA)7、线性和逻辑回归曲线8
小菜鸟上学校·2023-10-11 10:50

2020年 TPAMI长文， Ball k-means：一种无界的快速自适应精确k-means算法

k-means是人工智能领域最常用的快速基础算法之一，广泛用于聚类、数据预分析及与改进其他机器学习算法等。
xia_shuyin·2023-10-10 22:11

k-means聚类算法的原理

k-means聚类算法的原理K-means是一种聚类算法，其原理是将数据集划分为k个簇，使得每个数据点都属于最近的簇，并且簇的中心是所有数据点的平均值。
小白脸cty·2023-10-10 20:27

kmeans算法的k值选择

确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的K值非常重要。
小白脸cty·2023-10-10 20:27

matlab的listbox选择多行_MATLAB LISTBOX 折腾了我两个小时

事件：用GUI做K-Means聚类算法目的：试图将每次迭代过程中各类的类心在listbox中显示以前的思维：在VB或VC中都可以很方便的用add方法现状：Matlab中不支持这样的处理方式，matlab
白话期权·2023-10-09 23:54

spark2.4.5计算框架中各模块的常用实例

SparkCoreRDD以及PairRDD的常用算子SparkSQLRDD转换为DataFrameDataFrame与MySQL的交互SparkMLlib流水线pipeline的基本用法决策树K均值K-means
编程方法论·2023-10-09 00:10

大数据毕设 航空公司客户价值分析

案例背景2.传统方法存在的缺陷3.原始数据说明4.挖掘目标5.分析方法与过程5.1数据抽取5.2探索分析5.3数据预处理5.3.1数据清洗5.3.2属性规约5.3.3数据变换5.4模型构建5.4.1客户K-Means
DanCheng-studio·2023-10-07 06:14

KNN算法与SVM支持向量机

这种方法的效果好，但是也有弊端，与K-means聚类算法一样，需要先预定设置k的值，k值的选择会影响分类的性能。
会的东西有点杂·2023-10-05 15:31

python导入数据聚类分析实例_聚类分析实战解析与总结 - 数据分析

聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，
weixin_39974400·2023-10-05 13:26

聚类分析基础知识总结及实战解析

聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，
weixin_30889885·2023-10-05 13:56

k-Means聚类原理及实现

聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，
£•€•×·2023-10-05 13:53

聚类分析总结 & 实战解析

聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，
绝对不要看眼睛里的郁金香·2023-10-05 13:52

机器学习 | 聚类分析总结 & 实战解析

聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，
伙伴几时见·2023-10-05 13:51

Debezium日常分享系列之：使用数据库中的数据流进行在线机器学习

Debezium日常分享系列之：使用数据库中的数据流进行在线机器学习一、背景介绍二、数据集准备三、使用ApacheFlink进行分类四、使用Debezium和Kafka作为源数据流五、构建Flink流k-means
最笨的羊羊·2023-10-03 13:07

《数据分析实战》总结二之聚类算法：K-Means，EM

1K-MeansK-Means是一种非监督学习，解决的是聚类问题。K代表的是K类，Means代表的是中心，本质是确定K类的中心点，当找到了这些中心点，也就完成了聚类。需要解决三个问题：1如何确定K类的中心点？其中包括了初始的设置，以及中间迭代过程中中心点的计算。在初始设置中，会进行n_init次的选择，然后选择初始中心点效果最好的为初始值。在每次分类更新后都需要重新确认每一类的中心点，一般采用均值
木棉上的光·2023-10-02 15:49

python数据分析与挖掘之 聚类算法

第五章数据建模(一)聚类分析1、主要方法2、距离分析度量样本之间的相似性，采用距离算法：文档相似性度量3、K-means分类#-*-coding:utf-8-*-#使用K-Means算法聚类消费行为特征数据
bduwps8393·2023-10-02 15:18

EM聚类（上）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《K-Means（下）：数据分析|数据挖掘|十大算法之一》，相信大家对K-Means（下）都有一个基本的认识
秋无之地·2023-10-02 15:47

地理空间探测器保姆级教程-含实现程序-少理论多操作

（X可能多个）数据，需要离散化，eg，使用门槛值，将0K-means
Wency(王斯-CUEB)·2023-10-02 11:22

K-Means（上）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️作者：秋无之地简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《KNN（下）：数据分析|数据挖掘|十大算法之一》，相信大家对KNN（下）都有一个基本的认识。下面我讲一下，
秋无之地·2023-10-02 10:35

K-Means（下）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《K-Means（上）：数据分析|数据挖掘|十大算法之一》，相信大家对K-Means（上）都有一个基本的认识
秋无之地·2023-10-02 10:35

文章标题

k-means聚类hadoop平台思路1.1在参考了《数据算法-hadoop、spark》289页；文章ResearchonParallelk-meansAlgorithmDesignBasedonHadoopPlatform
浩海紫冰·2023-10-02 03:07

k-means 聚类hadoop 平台

数据算法-hadoop、spark》289页；文章ResearchonParallelk-meansAlgorithmDesignBasedonHadoopPlatform基于云计算平台Hadoop的并行k-means
浩海紫冰·2023-10-02 03:37

欢迎使用CSDN-markdown编辑器

k-means聚类hadoop平台1.1在参考了《数据算法-hadoop、spark》289页；文章ResearchonParallelk-meansAlgorithmDesignBasedonHadoopPlatform
浩海紫冰·2023-10-02 03:37

聚类（kmeans，DBSCAN，OPTICS）

聚类K-means聚类样本集，聚类簇数k。从D中随机选择k个样本作为初始均值向量令forj=1,2,...m计算样本与各均值向量的距离距离最近的均值向量，就确定了的簇标记，并加入相应的簇中。
Jasmine晴天和我·2023-10-01 12:09

4.3.3 连续属性离散化

等频法将相同数量的记录放进每个区间，每个区间数据值个数相同基于聚类分析的方法一维聚类的方法包括两个步骤，首先将连续属性的值用聚类(如K-Means算法)进行聚类，然后再将聚
WeDataScience·2023-10-01 06:43

机器学习——k-均值算法（聚类）

机器学习专栏：机器学习专栏文章目录k-均值（k-means）聚类1、k-均值算法2、k-均值算法的代价函数3、k-均值算法步骤4、初始化聚类中心点和聚类个数5、sklearn实现k-means算法k-均值
Tao_RY·2023-10-01 00:33

有监督学习 与 非监督学习 差异

包括所有的聚类算法，例如k-means等。深度学习：只是指结构有深度的算法。既可以无监督学习，又可以有监督学习。例如卷积神经网络CNN是有监督学习。
低调的风·2023-09-29 14:57

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLO的道路交通标志识别（续）

目录改进的S-YOLO交通标志识别算法4.1二分K-means聚类算法4.1.1聚类算法4.1.2二分K-means重聚类锚框<
林聪木·2023-09-29 13:43

[Machine Learning] 稀疏编码和矩阵分解

文章目录字典学习(DictionaryLearning)主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis,PCA)K-means非负矩阵分解(Non-negativeMatrixFactorisation
华北小龙虾·2023-09-27 17:06

机器学习算法基础--K-means应用实战--图像分割

目录1.项目内容介绍2.项目关键代码3.项目效果展示1.项目内容介绍本项目是将一张图片进行k-means分类，根据色彩k进行分类，最后比较和原图的效果。
温柔济沧海·2023-09-27 14:27
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