KMEANS 第6页

20数学建模C-中小微企业的信贷决策

全过程使用的语言为Python，数据预处理pandas库，可视化pyecharts库，模型用到了RFM，KMeans，KNN，Logit。题目及数据先来

木下瞳·2023-08-05 03:40

使用深度学习模型对视频进行聚类分析-Pytorch、Skleran、Matplotlib

fromsklearn.datasetsimportmake_circlesfromsklearn.clusterimportKMeans,DBSCAN,SpectralClustering,Birch

MarkJhon·2023-08-02 10:53

数据挖掘实战：基于KMeans算法对超市客户进行聚类分群（文末送书）

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录一、研究背景二、算法原理三、实验步骤3.1加载数据集3.2数据预处理3.3确定聚类参数k3.4kmeans聚类3.5聚类结果四、总结完整代码文末推荐文末福利一

艾派森·2023-08-01 21:11

了解聚类是什么。聚类方法：k-means、核聚类、层次聚类、谱聚类

聚类1.什么是聚类2.聚类方法2.1划分式聚类方法k-meansk-means++bi-kmeans基于密度的方法DBSCANOPTICS算法层次化聚类算法核聚类支持向量聚类谱聚类引言优缺点步骤参考文档

小葵向前冲·2023-07-31 10:29

机器学习-----聚类kmeans肘部图、轮廓图的绘制、以及聚类和聚类中心散点图的绘制

1.kmeans肘部图和轮廓图importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_score

小飞龙程序员·2023-07-29 19:00

使用Kmeans算法完成聚类任务

聚类任务聚类任务是一种无监督学习任务，其目的是将一组数据点划分成若干个类别或簇，使得同一个簇内的数据点之间的相似度尽可能高，而不同簇之间的相似度尽可能低。聚类算法可以帮助我们发现数据中的内在结构和模式，发现异常点和离群值，简化数据表示，以及为进一步的分析提供基础。聚类任务在现实世界中有很多应用场景，以下是其中的一些例子：市场细分：聚类可以帮助将市场分成不同的细分市场，以便更好地针对消费者需求制定营

taoli-qiao·2023-07-28 13:02

26. 日月光华 Python数据分析 - 机器学习 - 聚类

fromIPython.displayimportImageimage.png如上图，kmeans并没有很好的分类importpandasaspdimpor

薛东弗斯·2023-07-26 06:14

Day 56 kMeans 聚类

importjava.io.FileReader;importjava.util.Arrays;importjava.util.Random;importweka.core.Instances;/***kMeansclustering

Bobbyeyy·2023-07-26 02:18

python使用K-Means算法对用户画像特征进行聚类，使用轮廓系数法确定最佳的聚类数量。...

然后，可以使用scikit-learn中的KMeans类来实现K-Means算法，并使用训练数据来构建模型。

红廉骑士兽·2023-07-25 09:53

【MATLAB第58期】基于MATLAB的PCA-Kmeans、PCA-LVQ与BP神经网络分类预测模型对比

【MATLAB第58期】基于MATLAB的PCA-Kmeans、PCA-LVQ与BP神经网络分类预测模型对比一、数据介绍基于UCI葡萄酒数据集进行葡萄酒分类及产地预测共包含178组样本数据，来源于三个葡萄酒产地

随风飘摇的土木狗·2023-07-24 23:22

KMeans算法的多种实现方法及MATLAB代码

KMeans算法的多种实现方法及MATLAB代码KMeans算法是一种常用的数据聚类算法，其核心思想是将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的数据之间的距离较近，而不同簇之间的距离较远。

qq_39605374·2023-07-21 14:59

python生成图像分割color图_使用pixel_labels，如何按颜色分离图像中的对象，这将在python中产生三个图像...

IamusingKmeansalgorithmforcreatingclustersinanimagebutIwantedtodisplayseperateclustersofanimage.ExampleifvalueofK

weixin_39769740·2023-07-21 02:18

sentence_transformers加载使用预训练bert模型；向量KMeans聚类

sentence_transformers使用参考：https://www.sbert.net/docs/quickstart.htmlsentence_transformers基于transformers库fromsentence_transformersimportSentenceTransformer,util##cache_folder指定保存路径model1=SentenceTransf

loong_XL·2023-07-20 02:34

Spark MLlib快速入门(1)逻辑回归、Kmeans、决策树、Pipeline、交叉验证

SparkMLlib快速入门(1)逻辑回归、Kmeans、决策树案例除了scikit-learn外，在spark中也提供了机器学习库，即SparkMLlib。

undo_try·2023-07-18 13:07

分布式kmeans(scala原码实现)

scala分布式kmeans1.分布式Kmeans算法设计思路2.分布式Kmeans算法代码实现2.1Driver（主要负责分配、汇总数据）2.2Executor（主要负责计算）2.3Executor2

好记性＋烂笔头·2023-07-18 08:45

深入浅出KNN算法（一）介绍篇

一.KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法

大数据_zzzzMing·2023-07-17 18:04

雷达点迹聚类Kmeans C++演练--Apple的学习笔记

不过发现kmeans是我之前学机器学习课程中KNN分类用的。

applecai·2023-07-17 13:02

【机器学习】scikit-plot机器学习可视化图表基本使用

二、安装三、使用1.混淆矩阵2.ROC曲线3.学习曲线4.特征重要性5.多模型比较6.KMeans分类K值选择总结前言例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习

泪懿·2023-07-16 23:15

【机器学习】聚类算法-DBSCAN基础认识与实战案例

目录前言一、DBSCAN算法原理二、基础使用三、DBSCAN与Kmeans处理比较总结前言在机器学习中，聚类是一种常见的无监督学习方法，它的目标是将数据集中的数据点分成不同的组，每个组之间具有相似的特征

泪懿·2023-07-16 23:44

「聚类分析」16聚类分析之KMeans算法与K中心点算法

1.聚类聚类属于无监督式学习。在无监督式学习中，训练样本的标记信息是未知的，算法通过对无标记样本的学习来揭示蕴含于数据中的性质和规律。聚类算法的任务是根据数据特征将数据集相似的数据划分到同一簇。2.聚类分析聚类分析是将物理的或者抽象的数据集合划分为多个类别的过程，聚类之后的每个类别中任意两个数据样本之间具有较高的相似度，而不同类别的数据样本之间具有较低的相似度。3.聚类算法常用分类①划分聚类方法②

林拂晓·2023-07-16 00:11

Kmeans、DBSCAN聚类算法的时间复杂和空间复杂度分析

聚类分析分通过分析大量含有一定规律但杂乱数据，得到数据间内在的逻辑，将杂乱的数据按照所得的数据规律划分成不同的种类。K-measn、DBSCAN和层次是当前广泛使用的三种聚类方法。以下对三种方法进行分析，选择适合的聚类方法。方法K-means凝层次DBSCAN类型基于原型的、划分的、完全的层次的、完全的基于密度的、划分的、部分的基本原理以样本非中心点到其所属的中心点的距离的平方和最小为目标来划分相

骑着单车去流浪·2023-07-15 22:56

tf-idf kmeans文本聚类

文本聚类数据集THUnews中文新闻文本分类方法jieba分词后，使用tf-idf提取特征，提取时使用停用词表删除停用词，最后使用kmeans进行聚类。

be_humble·2023-07-15 15:28

FutureWarning:解决方法

运行代码时候出现这样的警告信息，想解决它，一条代码搞定d:\软件\python3.8\lib\site-packages\sklearn\cluster\_kmeans.py:870:FutureWarning

苏苏不是叔·2023-07-15 11:16

无监督学习-K均值聚类

1.基于收入与年龄进行人群聚类importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportscaledefcreate

闲庭信步的空间·2023-07-15 11:44

Kmeans错误py:870: FutureWarning: The default value of `n_init` will change from 10 to ‘auto‘ in 1.4.

sklearnKmeans聚类算法遇到的错误py:870:FutureWarning:Thedefaultvalueofn_initwillchangefrom10to‘auto’in1.4.Setthevalueofn_initexplicitlytosuppressthewarningwarnings.warn

计机小白羊·2023-07-15 11:42

127在线民宿 UGC 数据挖掘实战--基于词向量的主题聚类挖掘

基于词向量的主题聚类挖掘数据准备参考《旅游民宿基本要求与评价》标准中的评级指标辅助定义用户评价主题，本次实验将使用基于Word2Vec和KMeans主题词聚类的方式研究顾客评论中的主题分布情况。

Jachin111·2023-07-15 00:16

机器学习（12）--K-Means

目录一、聚类二、机器学习中的距离三、sklearn中的聚类算法四、KMeans簇内平方和和时间复杂度五、sklearn中的KMeans1、建立一个数据集2、使用K-Means进行聚类操作3、根据上面的模型绘散点图观察分类效果

Struart_R·2023-07-14 09:59

零基础学习Kmeans聚类算法的原理与实现过程

内容导入：聚类是无监督学习的典型例子，聚类也能为企业运营中也发挥者巨大的作用，比如我们可以利用聚类对目标用户进行群体分类，把目标群体划分成几个具有明显特征区别的细分群体，从而可以在运营活动中为这些细分群体采取精细化、个性化的运营和服务；还可以利用聚类对产品进行分类，把企业的产品体系进一步细分成具有不同价值、不同目的的多维度的产品组合，在此基础分别制定和相应的开发计划、运营计划和服务规划。这都将提升

·2023-06-24 10:09

10、数字数据集上的K-均值聚类（PCA约简数据）

fromtimeimporttimeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.decomposit

凌晨思索·2023-06-22 18:12

【机器学习与遥感】sklearn与rasterio实现遥感影像监督分类

这里使用python语言，基于机器学习库sklearn与遥感影像处理库rasterio，使用kmeans动态聚类方法实现非监督分类。

GIS开发者·2023-06-22 10:13

Python|数据透视表+cut切分+Kmeans聚类

目录1背景2数据预处理2.1读入数据2.2删去缺失值3需求1：把娱乐/明星八卦单独拉出来3.1检验一下人数3.2针对score进行降序排列3.3看分布3.4分区间段进行统计人数3.5直接分成三块3.6等人数的分块3.7给这部分进行打标签4需求2：聚类4.1先根据娱乐的id将所有含娱乐标签的用户均返回4.2对反斜杠进行处理4.3统计2469用户的兴趣点频数4.4测试迭代器中的组合函数4.5两两组合5

写代码的阿呆·2023-06-21 17:23

机器学习之KNN算法：基于pytorch在MNIST数据集上实现数据分类预测

KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和Kmeans相似（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。KNN算法基于实例之间的相似性进行分类或回归预测。

AI医疗·2023-06-19 05:04

极大似然估计 EM算法 Kmeans收敛性

极大似然估计估计类条件概率的一种常用策略是先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。贝叶斯决策首先先看贝叶斯公式p(w)为先验概率，表示了每一种标签类别分布的概率p(x|w)表示条件概率，表示了在某种类别的前提下，出现某类特征的概率p(w|x)表示后验概率，表示出现了某些特征，并且此时这个样本属于某一类别的概率，可以根据后验概率的大小，进行分类极大似然估计极大似然

ID3·2023-06-18 09:23

K-means算法

2.3K-means++2.4算法终止条件3.K-means算法特点4.K-means算法应用场景5.K-means算法的Python应用5.1K-means算法的Python实现5.2sklearn.cluster.Kmeans

crossoverpptx·2023-06-18 06:35

Aprioi关联算法

国际权威的学术会议IEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)评选出了数据挖掘领域的十大经典算法，他们分别是：C4.5、kMeans、SVM、Apriori

Moshow郑锴·2023-06-18 01:41

python大数据分析电影评分与时长等等

pwd=2222提取码：2222一.利用Kmeans分析时长与评分的关系导入相关库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromdatetim

BreakAndCreate·2023-06-16 22:07

R语言KMEANS均值聚类和层次聚类：亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析和选择最佳聚类数

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24198简介《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告，该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的预期寿命，自由选择生活，慷慨，对腐败的看法以及人均GDP，来探索亚

·2023-06-16 00:18

基于MapReduce实现的Kmeans算法(非调库)

简单基于MapReduce实现了下KMeans。算法思路KMeans算法作为一种划分式的聚类算法，利用MapReduce进行实现的主要难点在于满足KMeans每次迭代划分过程的中间结果保存。

回炉重造P·2023-06-15 13:18

5.2.4 聚类可是化工具-TSNE

提供了一种有效的数据降维方式，让我们可以在2维或者3维的空间中展示聚类结果对餐饮客户群聚类分析后的客户群数据可视化importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.manifoldimportTSNEimport

WeDataScience·2023-06-15 08:21

天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析

天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析文章目录天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析0.写在前面1.聚类分析1.1聚类分组1.2kmeans算法0.写在前面Windows：Windows10Python：Python3.9

WHYBIGDATA·2023-06-14 11:46

民航数据分析_案例

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportsilhouette_scorefromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.clusterimportKMeans

嘉陵妹妹·2023-06-11 04:09

二分 KMeans，Bisecting KMeans 代码实现

算法原理：由于传统KMeans算法的聚类结果易受初始聚类中心点选择的影响，因此在传统的KMeans算法的基础上进行改进。

cooooper·2023-06-11 02:57

python结合keans计算班级平均分

可以使用Python中的NumPy和KMeans库来计算班级平均分。

babyai997·2023-06-10 22:56

【KNN算法详解（用法，优缺点，适用场景）及应用】

要区分一下聚类（如Kmeans等），KNN是监督学习分类，而Kmeans是无

老虎也淘气·2023-06-10 14:01

kmeans聚类，8个点分为三类

已知有如下8个点:X1:(2,10),X2:(2,5),X3:(8,4),X4:(5,8),X5:(7,5)，X6:(6,4),X7:(1,2)，X8:(4,9)X_1:(2,10),X_2:(2,5),X_3:(8,4),X_4:(5,8),X_5:(7,5)，X_6:(6,4),X_7:(1,2)，X_8:(4,9)X1:(2,10),X2:(2,5),X3:(8,4),X4:(5,8),X5

hence..·2023-06-10 08:20

日撸 Java 三百行day56-57

文章目录说明day56-57kMeans聚类1.kMeans聚类理解2.代码理解2.1代码中变量的理解2.2代码理解说明闵老师的文章链接：日撸Java三百行（总述）_minfanphd的博客-CSDN博客自己也把手敲的代码放在了

fulisha_la·2023-06-09 22:40

日撸java三百行day60

文章目录day60小结1.各算法回顾1.1KNN分类器1.2基于M-distance的推荐1.3kMeans聚类1.4NaiveBayes算法2.学习各类算法后的感悟3.leave-one-out测试4

fulisha_la·2023-06-09 22:35

通过KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行分析

本文将介绍如何使用KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类分析，通过可视化结果展示不同花朵之间的特征差异。

2301_77162361·2023-06-09 17:41

kmeans及模型评估指标_机器学习评估指标之分类模型

模型评估是模型落地非常重要的环节，评估指标的好坏反映出特征工程和模型选型的正确与否，本文将简单归纳常见的模型评估指标，持续更新。分类模型混淆矩阵分类模型的关键是将正负样本分开，评估分类的性能涉及到真实的正负样本和预测的正负样本，两两组合有四种可能性，由此引入混淆矩阵的概念，一个2*2的矩阵，Y-real表示真实的标签，Y-predict表示预测的标签，如下图：yY-real=0Y-real=1Y-

艾合买提·艾合米丁·2023-06-09 12:35

kmeans及模型评估指标_机器学习模型评估指标总结

常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型，以下针对不同模型总结其评估指标一、分类模型常见的分类模型包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，模型评估指标包括以下几种：(1)二分类问题(a)混淆矩阵准确率A：预测正确个数占总数的比例精准率P：正例样本中有多少被预测正确了召回率R：预测的正例样本中有多少是正确的F1Score(精准率与召回率集成)：2P*R/(P+R)(b)ROC曲

三道杠林同学·2023-06-09 12:34

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