KMEANS 第11页

pytorch模型构建（五）——各种工具函数介绍（NMS, Kmeans）

一、简介：本节主要介绍NMS、k-meansanchors二、非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)：NMS:对目标检测任务的输出结果(候选框)进行筛选。NMS一般流程：（1）根据最小、最大的宽高阈值，滤除超小和超大的anchor；（2）根据置信度(是否是一个目标的置信度，obj_conf)，滤除背景目标和置信度极低的目标；（3）根据类别置信度(cls_score=o

要坚持写博客呀·2023-01-04 10:28

机器学习常用算法

一、线性回归二、逻辑回归三、决策树四、随机森林五、梯度提升数adaboostxgboost六、贝叶斯七、KNN最近邻八、聚类1.kmeans2.dbscan3.mean—shift九、降维PCA十、支持向量机

cxb1998·2023-01-04 10:57

机器学习课后题——聚类

答：原型聚类：代表算法：K-means、K-中心点、高斯混合聚类密度聚类：代表算法：DBSCAN、OPTICS、CURE层次聚类：代表算法：HAC、BIRCH、DIANA9.2Kmeans初始类簇中心点的如何选取

Yuetianw·2023-01-04 08:57

kmeans算法python源码_详解K-means算法在Python中的实现

K-means算法简介K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。K-MEANS算法是输入聚类个数k，以及包含n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满

weixin_40008566·2023-01-04 07:03

Python实现K-means算法

scikit-learn案例地址：http://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html#k-means部分来自：scikit-learn源码解读之Kmeans

Cindy0812·2023-01-04 07:31

python中使用DBSCAN对国家数据集聚类

#coding=utf-8importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearnimportmetricsfromsklearn.datas

masbbx123·2023-01-03 10:47

通过成绩来做人员分类 by K-均值聚类

#kMeans.pyimportkMeans#加载数据score_excel=pd.read_excel('0803-np.x

i see the future·2023-01-03 10:47

python使用k-means算法代码案例-Python实现的Kmeans++算法实例

frommathimportpi,sin,cosfromcollectionsimportnamedtuplefromrandomimportrandom,choicefromcopyimportcopytry:importpsycopsyco.full()exceptImportError:passFLOAT_MAX=1e100classPoint:__slots__=["x","y","gro

weixin_37988176·2023-01-03 10:09

Kmeans算法解决问题

题目描述：现在有部分餐饮客户的消费数据存于数据文件：consumption.xls其中R表示最近一次消费时间间隔，F表示消费频率，M表示消费总金额编程实现K-Means聚类算法，将客户分类成3类客户群，并评价这些客户群的价值数据集如下：解题思路：这是一个使用K-Means聚类算法的Python程序。简单来说，K-Means算法是一种聚类算法，它的目的是将数据集划分成K个聚类，使得每个聚类内的数据点

就是木子呀·2023-01-03 10:33

python实现Kmeans++算法

K-Means++是一种用于初始化K-Means聚类的方法，它的目的是通过选择合理的初始点来优化K-Means聚类的性能。K-Means算法的基本流程是：随机选择K个初始聚类中心对于每个数据点，计算它到每个聚类中心的距离，并将其分配到距离最近的聚类中心对于每个聚类，计算所有数据点的平均值，并将其作为新的聚类中心重复步骤2和3直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数K-Means++算法的基本思路是：

就是木子呀·2023-01-03 10:27

基于matlab的彩色图像分割,基于Matlab的彩色图像分割

调用函数kmeans()来实现；4)显示分割后的各个区域。用三副图像分别来显示各个

Young斯基·2023-01-03 09:53

k-means算法进行数据分析应用

简介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。

进步小白·2023-01-02 11:57

python中fit用法_Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~clf=KMeans(n_clusters=5)#创建分类器对象fit_clf=clf.fit(X)#用训练器数据拟合分类器模型clf.predict(X)#也可以给新数据数据对其预测

weixin_39834328·2023-01-01 15:22

R语言--聚类分析

系统聚类Kmeans聚类二、实验要求为了比较我国31个省、市、自治区2013年和2007年城镇居民生活消费的分布规律，根据调查资料作区域消费类型划分，并将2013年和2007你的数据进行对比分析,提交数据分析过程报告

爱吃香菜的斌斌·2023-01-01 12:11

R 聚类分析

4.kmeans聚类4.1.分2类进行kmeans聚类，查看分类结果，画散点图，并标出各类的聚类中心。4.

BoBo玩ROS·2023-01-01 12:07

DBSCAN聚类算法原理以及代码

对噪声敏感，更容易找到噪声代码#导入包fromsklearn.clusterimportKMeans#算法fromskl

小皮麻花·2023-01-01 10:25

手写算法-python代码实现DBSCAN

手写算法-python代码实现DBSCAN原理解析代码实现实例演示与sklearn对比总结原理解析上篇文章我们优化了Kmeans聚类算法，最后留下一个问题：Kmeans只适合处理凸样本集，不适合处理非凸样本集

Dream-YH·2023-01-01 10:23

DBSCAN算法(python代码实现)

DBSCAN上次学了kmeans基于划分的方法，这次学一个基于密度的聚类算法：DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）一个例子想象有一个很大的广场

平平平安喔·2023-01-01 10:50

python：使用机器学习算法对卫星遥感影像进行分类

之前写过一篇使用R语言对卫星影像进行kmeans聚类的文章，本文来个python版本的。

公众号学一点会一点·2022-12-31 17:22

python 如何对于海洋气象数据进行k-mean聚类

python中提供了KMeans库，可以方便我们对数据进行相应的聚类分析。下面举个对于气温数据进行聚类分析的例子，数据来自ERA-5，可以自行从官网下载。

简朴-ocean·2022-12-31 15:59

k-means聚类 python实现

kmeans算法又名k均值算法。

Tomator01·2022-12-31 15:57

k-mean聚类的python实现

文章目录介绍KMeans()函数介绍实例导入相关包整理数据手肘法确定分类个数创建模型绘制结果分为3类的结果作者：张双双介绍sklearn.cluster模块提供了常用的非监督聚类算法。

zoujiahui_2018·2022-12-31 15:27

kmeans及模型评估指标_机器学习模型评估指标示例

机器学习模型评估指标示例选择正确的度量来评估机器学习模型我们什么时候评估我们的机器学习模型呢?答案不是只有一次。通常，我们在实际的数据科学工作流中两次使用机器学习模型验证指标:模型比较：为您的任务选择最佳机器学习(ML)模型模型改进：调整超参数为了更清楚地了解这两者之间的区别，让我通过机器学习(ML)实现的工作流程来解释。在为任务y设置所有特征X后，您可以准备多个机器学习模型作为候选。那么你怎么才

学校砍了我的树·2022-12-31 00:46

机器学习-无监督算法

KmeansKmeans++相对于Kmeans的改进：除了第一个初始聚类中心随机选取外，其他初始聚类中心的选择离现有聚类中心越远越好ISODATA相对于Kmeans而言，无需确定聚类中心个数，通过动态的拆分类别或聚合类别达到聚类的目的

hionechance·2022-12-30 22:25

八种点云聚类方法（三）

DBSCAN和KMEANS聚类已在前两节介绍。skit-lean各个聚类算法的简要介绍请查看sklearn聚类方法详解_飞奔的帅帅的博

Coding的叶子·2022-12-30 14:45

PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29480作者：XingshengYang最近我们被客户要求撰写关于链家租房数据分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。1利用python爬取链家网公开的租房数据；2对租房信息进行分析，主要对房租相关特征进行分析，并搭建模型用于预测房租任务/目标利用上海链家网站租房的公开信息，着重对月租进行数据分析和挖掘。上海租赁数据此数据来自Lianjia.

·2022-12-30 00:06

matplotlib inline报错的小解决办法

关于%matplotlibinline报错的修改方法最近在做python的学习，在写kmeans算法的时候，发现%matplotlibinline一直报错，解决方法就是把这句话注释掉，然后在所有画图的语言下面加上

Java 王·2022-12-29 23:30

3w+深度盘点：机器学习面试知识点梳理！

(KMeans、DL)监督学习回归线性回归所谓的线性回归，就是要找一个

我爱Python数据挖掘·2022-12-29 23:28

目标检测算法yolo anchors聚类(kmeans)生成

代码下载：https://github.com/pakaqiu/yolov3_simple视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1MK4y1X74Q?p=1yolo已经出到了第5代，在CV目标检测领域中yolo一直在速度和精度两者保持着很不错的性能，而且一代比一代更优秀，不得不服作者的良心大作。这段时间在研究yolo，发现anchors生成这块东西网上一堆的相

pikaqiu_n95·2022-12-29 21:19

opencv kmeans (C++)

kmeans函数原型doublecv::kmeans(InputArraydata,intK,InputOutputArraybestLabels,TermCriteriacriteria,intattempts

1037号森林里一段干木头·2022-12-29 13:50

面向数据规模可扩展的并行优化KMeans算法

基于HadoopMap-Reduce的改进算法，要求较高的硬件资源配置，否则因为Hadoop分布式框架本身的通信，调度开销，甚至会低于单台机器的聚类效率传统的KMeans算法及背景NP-Hard问题：NP

MasanoYu·2022-12-28 21:22

kmeans算法并行化的mpi程序

用c语言写了kmeans算法的串行程序，再用mpi来写并行版的，貌似参照着串行版来写并行版，效果不是很赏心悦目~并行化思路：使用主从模式。

Random_0001·2022-12-28 21:17

数据挖掘：聚类算法

KMeansK-means的算法步骤为：1.选择初始化的k个样本作为初始聚类中心2.针对数据集中每个样本计算它到k个聚类中心的距离并将其分到距

vzvzvzv·2022-12-28 16:06

图像分割系列10_绿幕视频的背景替换

OpenCV图像分割实战视频教程全套资料（包含配套视频、配套PPT的PDF文件、源码和用到的图片素材等）案例实战——绿幕视频背景替换关键知识点分割算法选择背景融合–高斯模糊遮罩层生成算法选择GMM或者Kmeans

亦我飞也·2022-12-27 21:53

KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取转

KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点

weixin_33955681·2022-12-27 20:07

kmeans python自定义初始聚类中心_部分定义scikitlearn KMeans聚类的初始质心

在唯一的可能是提供一个随机的第7个特征值，或者类似于Kmeans++所能达到的效果。

INONNTANNC·2022-12-27 20:07

KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取

KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点

brilliantyoho·2022-12-27 20:06

KMeans笔记 K值以及初始类簇中心点的选取

KMEANS算法原理：1、从D中随机取k个元素，作为k个簇的各自的中心。2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的欧氏距离，将这些元素分别划归到相异度最低的簇。

ZhikangFu·2022-12-27 20:35

利用sklearn中的Kmeans对seeds_dataset数据集进行分类分析

目录前言一、k-means主要步骤二、数据集三、不使用PCA降维1.读入数据2.找簇心3.训练以及评估4.完整代码四、使用PCA降维五、对比结果前言本篇文章是主要讲述利用sklearn库中的Kmeans

ggbooo·2022-12-27 08:57

国科大模式识别导论作业4：K均值聚类与模糊K均值聚类

目录题目代码kmeans.pyfuzzy_kmeans.py结果整理一下近期作业中的编程题，仅供交流学习。题目对如下的30个数据进行K-均值聚类，聚类个数设置为K=4。

ChessZH·2022-12-27 07:07

机器算法基础——回归分析

内容大纲1、回归算法-线性回归分析2、线性回归实例3、回归性能评估4、分类算法-逻辑回归5、逻辑回归实例6、聚类算法-kmeans7、k-means实例Q：如何判断是分类算法还是回归算法由目标值特征来决定使用分类

咸鱼2K·2022-12-26 23:42

sklearn kmeans_[精]Kmeans应用与特征选择

1实验在介绍完kmeans的方法之后，我们找了真实的数据集来做算法实验。

weixin_39558754·2022-12-26 21:23

k-means算法的matlab代码实现_教程 | matlab实现kmeans聚类算法

kmeans聚类算法是一种简单实用的聚类算法，matlab自带函数kmeans可直接对数据进行kmeans聚类。

weixin_39574140·2022-12-26 21:23

python实现kmeans算法并可视化_机器学习（一）Kmeans算法+简单可视化展示

0.我们导师的土味理解均值聚类算法通俗解释有一个黑社会，总共有10个人，分别是p1~p10，每个人都有智商，力量，情商，颜值四项打分。现在要选两个大佬，首先，p1与p2自高奋勇要当大佬，这时，其他人开始评估自己和两位大佬的各项差距，一部分人觉得他和p1差距较小，就成p1的小弟，另一部分人觉得和p2差距较小，就成了p2的小弟，这时分别计算两群人各项属性的均值，获得的均值就成为虚拟的大佬v1和v2，这

weixin_40002009·2022-12-26 21:23

k-means可视化

fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerX

ACE-Mayer·2022-12-26 21:52

机器学习：kmeans可视化

接着上回的工作，对kmeans的结果进行可视化，搜索了一波，普遍认为tsne能够将高维数据降到低维（2,3维），这样可视化之后，就能观察发现该组数据是否可以聚类我这边，已经聚类过了，用tsne降维可视化一下参考了这位小伙伴的博客

skyFish*·2022-12-26 21:52

聚类尝试-kmeans-step2聚类模型训练及结果可视化

step1:https://blog.csdn.net/nikita_zj/article/details/122342746https://blog.csdn.net/nikita_zj/article/details/1223427461.数据导入importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportpreprocessing

nikita_zj·2022-12-26 21:52

kmeans聚类可视化

使用matplotli包对kmeans聚类结果可视化聚类使用sklearn包中的kmeans算法，数据使用numpy随机生成数据生成代码如下：1.随机生成100*2的numpy二维数组da1=np.random.rand

hpy丸子·2022-12-26 21:20

spark厦大----KMeans聚类算法 -- spark.mllib

来源：http://mocom.xmu.edu.cn/article/show/586df21caa2c3f280956e7b3/0/1聚类（Clustering）是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。与监督学习

小丁丁_ddxdd·2022-12-26 14:46

利用Spark MLlib实现Kmeans算法实例(Python)

聚类-spark.mllib聚类是一种无监督的学习问题，我们的目标是根据一些相似的概念将实体的子集相互分组。聚类通常用于探索性分析和/或作为分层监督学习管线（其中针对每个群集训练不同的分类器或回归模型）的组成部分。该spark.mllib软件包支持以下模型：K-meansGaussianmixturePoweriterationclustering(PIC)LatentDirichletalloc

糖小豆子·2022-12-26 14:44

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