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KMEANS
机器学习课程复习
K-means和谱聚类
kmeans
是一种
dra_p0p3n
·
2023-03-10 07:29
机器学习
聚类
算法
基于蜣螂算法优化
Kmeans
图像分割-附代码
基于蜣螂优化
Kmeans
图像分割算法-附代码文章目录基于蜣螂优化
Kmeans
图像分割算法-附代码1.
Kmeans
原理2.基于蜣螂算法的
Kmeans
聚类3.算法实验结果4.Matlab代码摘要:基于蜣螂优化
智能算法研学社(Jack旭)
·
2023-03-10 04:21
智能优化算法应用
图像分割
算法
kmeans
聚类
机器学习-
kmeans
(实现步骤、sklearn实现、python自实现、优缺点)
机器学习-
kmeans
KMeans
(K均值)是典型的基于距离的排他划分方法:给定一个n个对象的数据集,它可以构建数据的k个划分,每个划分就是一个聚类,并且k<=n,同时还满足两个要求:1.每个组至少包含一个对象
嘣嘣嚓
·
2023-02-24 07:50
python
机器学习
sklearn
kmeans
聚类
python sklearn K-Mearns---实例——消费水平
sklearn.cluster.
KMeans
K-mearns取类算法k-mearns算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低1、随机选择k个点作为初始的聚类中心2
Rankiy
·
2023-02-22 07:17
python
python
sklearn
K-mearns
11- 聚类算法 (
KMeans
/DBSCAN/agg) (算法)
KMeans
是以一个值为中心,然后所有其他点到该点距离最小值的累积和。
处女座_三月
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2023-02-17 18:35
机器学习
聚类
算法
Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据
(一种新的基于质心的聚类算法,可保留时间序列的形状)划分成每个簇的方法和一般的
kmeans
一样,但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面
·
2023-02-17 00:15
Open3D 点云K均值聚类(
KMeans
,Python版本)
文章目录一、简介二、算法步骤三、代码实现四、实现效果参考资料一、简介在诸多的聚类方法中,K-Means聚类方法是属于“基于原型的聚类”(也称为原型聚类)的方法,此类方法均是假设聚类结构能通过一组原型刻画,在现实聚类中极为常用。通常情况下,该类算法会先对原型进行初始化,然后再对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示、不同的求解方式,也将会产生不同的算法。K-Means算法作为一种经典的“原型聚类”
大鱼BIGFISH
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2023-02-16 20:55
python
open3d
kmeans
聚类
k均值
ML之
kmeans
:通过数据预处理(分布图箱线图热图/文本转数字/构造特征/编码/PCA)利用
kmeans
实现汽车产品聚类分析(SSE-平均轮廓系数图/聚类三维图/雷达图/饼图柱形图)/竞品分析之详细
ML之
kmeans
:通过数据预处理(分布图箱线图热图/文本转数字/构造特征/编码/PCA)利用
kmeans
实现汽车产品聚类分析(SSE-平均轮廓系数图/聚类三维图/雷达图/饼图柱形图)/竞品分析之详细攻略目录赛题简介背景字段说明
一个处女座的程序猿
·
2023-02-16 20:30
成长书屋
kmeans
PCA
SSE
线性回归大家族
决策树,随机森林,支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量,多以{0,1}来表示,而无监督学习算法比如PCA,
KMeans
并不求解标签,注意加以区别。
Garcia-zhang
·
2023-02-07 08:52
sklearn
python
dbscan和谱聚类_常用的聚类算法及聚类算法评价指标
1.典型聚类算法1.1基于划分的方法代表:
kmeans
算法·指定k个聚类中心·(计算数据点与初始聚类中心的距离)·(对于数据点,找到最近的{i}ci(聚类中心),将分配到{i}ci中)·(更新聚类中心点
辻嬄
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2023-02-05 14:59
dbscan和谱聚类
使用k-means对文本进行聚类
fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.clusterimport
KMeans
importjiebaimportmatplotlib.pyplotas
小夏_3f26
·
2023-02-05 13:03
K均值聚类及代码实现
KMeans
聚类在聚类算法中,最出名的应该就是k均值聚类(
KMeans
)了,几乎所有的数据挖掘/机器学习书籍都会介绍它,有些初学者还会将其与KNN等混淆。
Leo蓝色
·
2023-02-05 12:46
Python实现随机分布式延迟PSO优化算法(RODDPSO)优化
KMeans
聚类模型项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景分布式时滞表现出独特的空间性质,可模拟在特定时间段内通过一定数量的并行通道/路径分布的信号传播延迟。分布式时间延迟具有以下两个优点:1)更好地利用更长(更多累积)的种群进化历史,导致更好的准确性和2)更复杂的动力学行为导致捕获局部最优的可能性更小。本项目通过RODDP
胖哥真不错
·
2023-02-05 11:03
机器学习
python
python
机分布式延迟PSO优化算法
RODDPSO
KMeans聚类模型
数据挖掘题
常见的聚类规则包括:1)基于原型的,例如有通过质心或中心点聚类,常见的算法
KMeans
;2)基于图的,也就是通过节点和边的概念,形成连通分支的分类,常见的算法是凝聚层次聚类,最小生成树聚类;3)基于密度的
Yet again
·
2023-02-05 11:31
大数据
数据挖掘
2020-07-28
均值漂移非常类似于
KMeans
算法,除了一个很重要的因素,你不需要指定分组的数量。均质漂亮算法自己寻找簇。出于这个原因,它比起
KMeans
,更加是一种“非监督”的机器学习的算法。
数据小黑升值记
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2023-02-04 23:03
常见机器学习算法的使用
数据处理算法k-means聚类算法#k-means聚类算法fromsklearn.clusterimport
KMeans
fromsklearn.datasetsimportload_irisli=load_iris
桃栀.ら
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2023-02-04 21:57
机器学习
算法
聚类
分类
回归算法
请问使用
Kmeans
的时候,出现了 ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘怎么解决呢?
请问使用
Kmeans
的时候,出现了'NoneType'objecthasnoattribute'split'怎么解决呢?
leoasdeueh
·
2023-02-04 21:24
kmeans
算法
使用谱聚类(spectral clustering)进行特征选择
谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维,然后在低维空间用其它聚类算法(如
KMeans
)进行聚类本文使用2021-2022年常规赛NBA球员的赛季数据。
·
2023-02-04 11:12
人工智能机器学习聚类特征提取
channels级别的剪枝论文方法分析-希望能够持续更新
1、韩松的deep_compression:稀疏化、
kmeans
聚类、哈夫曼压缩编码三个角度压缩模型2、PruningFiltersforefficientconverts使用l1-norm来作为通道权重的重要性进行剪枝
lovep1
·
2023-02-03 17:56
模型压缩加速
深度学习
pytorch
tensorflow
caffe
神经网络
k-means聚类算法-代码阅读
前提:下了一个9年前的
kmeans
算法的代码仓库,整体写的清晰精巧。
溜溜皮
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2023-02-03 09:48
知识碎片
算法
kmeans
聚类
python
kmeans
聚类_python机器学习之k-means聚类算法(1)
k-means算法是一种无监督的机器学习算法,虽然是机器学习,但它简单易于实现。本篇采用python语言,自主编程实现k-menas算法,当然python用专门的库函数来实现该算法,但本次主要使用该算法阐述编程思想,所以不采用内置函数。采用自主编写的程序的方式。k-means算法思想原理本篇同样重在实现,所以对于原理简单介绍。该算法的思想很简单,通过计算数据点到聚类中心的距离来分类。什么是聚类中心
weixin_39827850
·
2023-02-03 09:18
python
kmeans聚类
k - means 聚类算法
k-means聚类算法k-means聚类算法是人工智能聚类算法中的一个,它可以将多维空间中的一些数据集合分成n类(n由用户定义),其原理我们通过一段核心代码说明:void
KMeans
::iteration
MOLS自恒
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2023-02-03 09:45
机器学习基础
聚类
人工智能
算法
泛统计理论初探——均值漂移算法初探
之前其实也介绍过一些聚类的算法,比如
Kmeans
、DBSCAN等方法,本次介绍的均值漂移聚类算法是一种基于质心的算法,该方法最终找出的是数据点密集的区域。均值漂移聚类算法和本人之前文章介绍的聚
喷火龙与水箭龟
·
2023-02-02 11:36
数据挖掘
聚类
算法
机器学习
数据挖掘
深度学习
MATLAB实现
Kmeans
聚类算法
这是我练习的第一个机器学习的算法,写的比较简单,肯定也有一些小错误。也参看了很多其他人的代码。现在贴出来算是我学习的一个历程啦。clearall;closeall;clc;data1=normrnd(0,0.25,100,2);%生成符合data2=normrnd(1.25,0.5,100,2);data3=normrnd(-1.25,0.5,100,2);%显示数据plot(data1(:,1)
小淮槐
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2023-02-02 11:55
kmeans
Matlab实现
Kmeans
聚类算法
1.
Kmeans
聚类算法简介
kmeans
聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。
Xloserbin
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2023-02-02 11:20
matlab学习指南
matlab
算法
catboost应用于含多个离散特征的数据挖掘多分类问题
importpandasaspdimportnumpyasnpimportlightgbmaslgbfromcatboostimportCatBoostRegressor,CatBoostClassifierfromsklearn.clusterimport
KMeans
fromsklearn.feature_selectionimportVarianceThr
赴前尘
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2023-02-02 09:29
数据挖掘
多分类问题
离散特征
数据挖掘
数据挖掘-
KMeans
算法
K-Means属于聚类算法,是一种无监督学习算法,没有训练集和测试集之分,也没有正确分类的标签与之参照来提升学习效果。聚类就是把一堆样本根据一些特性分成不同的簇,也就是类。聚类类型有以下几种:层次的与划分的:划分聚类就是简单的讲数据集划分成不重叠的子集(簇);如果簇允许有子簇,就是层次聚类。互斥的和模糊的:互斥的就是一个样本点只在一个簇中,模糊聚类则是每个样本点以一个0和1之间的权值来表示属于每个
花讽院_和狆
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2023-02-02 05:05
Kmeans
算法
Kmeans
算法是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一。
Kmeans
算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。
致虑
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2023-02-02 03:09
ProductQuantizer-向量压缩
ProductQuantizer是一种将空间内的点x,通过
kmeans
算法映射到多个聚类中心,然后在通过聚类中心表示该点x的向量压缩方法.笔者在ANN算法和fasttext算法中,都见识到了ProductQuantizer
小小兰哈哈
·
2023-02-01 19:30
基于K均值(
KMeans
)与EM法估计高斯混合模型(GMM)参数的图像分割matlab程序
前些天已经写过
KMeans
图像分割和高斯混合模型EM法图像分割的文章,今天写一写
KMeans
与EM法估计高斯混合模型参数相结合的文章。
光电学子
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2023-02-01 18:21
信号与图像处理
k-means--常用于为高斯混合模型设置初始值
.....,muk;2、重复下面过程直到收敛:对每个样例i,计算其应属于的类j:C(i)=argmin(||x(i)-mu(j)||^2);对每一个类j,重新计算该类的质心:mu(j)matlab自带
kmeans
.m
778811
·
2023-02-01 18:51
matlab
高斯混合模型
kmeans
matlab
gmm
kmeans
K-means算法和高斯混合模型的异同
这一部分属于无监督学习的内容,无监督学习内容主要包括:
Kmeans
聚类算法、高斯混合模型GMM及EM算法等。
Kmeans
聚类其实聚类算法除了
Kmeans
,还有其
会飞的小罐子
·
2023-02-01 18:50
机器学习竞赛及相关
GMM
K-means
机器学习概念总结笔记(四)——
KMeans
、混合高斯模型、LDA、PLSA、Apriori、FP-Growth、
原文:https://cloud.tencent.com/community/article/84799321)
KMeans
聚类分析是一种静态数据分析方法,常被用于机器学习,模式识别,数据挖掘等领域。
denghe1122
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2023-02-01 18:18
机器学习/深度学习
高斯混合模型和
KMeans
算法可视化对比
文章目录高斯混合模型简介代码实现高斯混合模型简介高斯混合模型是用来聚类的,其采用期望最大算法(EM)进行迭代。其使用也是有条件的,适合数据是正态分布的数据。因为算法就是利用高斯概率分布函数进行极大似然估计的。EM算法:一种迭代,分两步,根据初始值来对每个样本进行类别划分(例如代入高斯概率分布函数中,计算出概率,进行分类)根据划分好的类别,进行参数的计算,来更改初始的估计参数。然后再返回到第一步中重
python_xiaofeng
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2023-02-01 18:17
机器学习
聚类
Kmeans
与高斯混合模型的不同
Kmeans
是基于距离计算得到聚类的(基于假设即一个点仅以1或者0的概率属于某一聚类,这两者中间的取值没有考虑)高斯混合模型是基于概率得到聚类的(即一个点仅以某一个概率属于某一类)
Kerry_gogogo
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2023-02-01 18:17
Kmeans
GMM 高斯混合模型 EM算法
Kmeans
模型是GMM模型的一种,高斯混合模型(GaussianMixedModel)指的是多个高斯分布函数的线性组合,理论上GMM可以拟合出任意类型的分布,通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况
Yonghua Li
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2023-02-01 18:17
机器学习
Kmeans
python 可视化
就是用PLT,上一篇中主要写了
kmeans
图像分割的算法主体这里对他做可视化可视化两个函数,第一个是visualize,遍历一遍不同的K值的图像,每个暂停0.01s,嘿嘿嘿可以做动画第二个是交互式的inter_vis
风铃Ryan
·
2023-02-01 11:44
图像基础处理
python
python
可视化
ui
基于K-Means聚类算法演示及可视化展示
K-Means聚类算法演示及可视化展示123456789#导入包fromsklearn.clusterimport
KMeans
X=[[0.0888,0.5885],[0.1399,0.8291],[0.0747,0.4974
jh035512
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2023-02-01 11:41
聚类
算法
kmeans
KMeans
算法简介以及其与KNN的区别
KMeans
算法是一种无监督的聚类方法,其工作流程如下:(1)在一群无标签的数据中,随机选择k个数据作为簇中心(k是人为选择的)(2)依照某种距离度量,计算除掉这k个数据点的其他数据点到这k个簇中心的距离
不吃
·
2023-01-30 21:54
聚类
算法
机器学习
kNN与
kMeans
聚类算法的区别
KNNK-Means目的是为了确定一个点的分类目的是为了将一系列点集分成k类KNN是分类算法K-Means是聚类算法监督学习,分类目标事先已知非监督学习,将相似数据归到一起从而得到分类,没有外部分类训练数据集有label,已经是完全正确的数据训练数据集无label,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序没有明显的前期训练过程,属于memory-basedlearning有明显的前期
赵大寳Note
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2023-01-30 21:24
机器学习算法
机器学习
KNN算法与K-Means算法的区别
首先明确一点KNN与
Kmeans
的算法的区别:1.KNN算法是分类算法,分类算法肯定是需要有学习语料,然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集,将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类
qq_41800983
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2023-01-30 21:24
深度学习
机器学习
KNN
KMeans
KNN和
kmeans
算法的区别
文章目录1.KNN算法2.
kmeans
算法3.区别1.类型区别2.学习对象区别1.KNN算法KNN算法的定义,简单来说就是通过计算未知样本与所有样本之间的距离,以最近邻者的类别作为决策位置样本类别的唯一依据
WFForstar
·
2023-01-30 21:54
笔记
算法
kmeans
聚类
机器学习10 K最近邻(KNN)
文章目录前提概念实战经验KNN和
KMeans
区别代码导入模块函数参数方法导入包编程项目流程1,数据准备2,划分训练集和测试集3,构建训练模型4,预测(可能没有)5,准确度全文代码KNN是有监督算法前提KNN
dd112474
·
2023-01-30 15:28
机器学习
机器学习
算法
人工智能
机器学习之径向基神经网络
RBFNN训练importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimport
KMeans
importevaimportdatetimestart
Performer_Cherry
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2023-01-30 12:14
机器学习
径向基神经网络
RBFNN
python
Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化|附代码数据
(一种新的基于质心的聚类算法,可保留时间序列的形状)划分成每个簇的方法和一般的
kmeans
一样,但是在计算距离尺度和重心的时候使用上面的1
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2023-01-30 00:01
数据挖掘深度学习机器学习算法
机器学习概论 聚类算法实现(实验四)
一、实验目的1、熟悉使用numpy模块生成二维正态分布;2、掌握
kmeans
聚类的代码实现;3、熟悉numpy的使用;4、熟悉matplotlib的使用。
乌卡拉卡乐乐子
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2023-01-29 07:56
机器学习概论
机器学习
算法
聚类
常用机器学习算法入门(小白适用)
目录1.监督学习贝叶斯与朴素贝叶斯SVM决策树回归2.非监督学习
KMeans
聚类主成分分析PCA1.监督学习1.1贝叶斯与朴素贝叶斯1.11贝叶斯贝叶斯是基于对观测值概率分布的主观判断(先验概率)进行修正的定理
茶小美
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2023-01-29 06:35
算法流程图组件的基本含义及画法举例(
Kmeans
)
1流程图基本组件介绍常用的流程图组件有圆角矩形框、直角矩形框、菱形框和平行四边形四种。·圆角矩形框含义:用在流程图的开始和结束,表示一个对应程序的起始和结束。·直角矩形框含义:一般表示当前程序要执行的操作,如上图所示,表示此时程序执行初始化操作,用0初始化变量i。·菱形框含义:表示判断,如上图表示此时程序判断i的正负。·平行四边形含义:一般用于输入输出操作,如输入xx值或者显示xx值,如上图所示,
一只程序猿林
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2023-01-28 10:14
流程图
kmeans
算法
聚类评价CH指标sklearn.metrics.calinski_harabasz_score
目录Calinski-HarbaszScore(CH指标)Calinski-HarbaszScore的缺点案例1案例2在做海量数据聚类分析(MiniBatch
Kmeans
)的时候,常常因为数据量太大画不出
赵孝正
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2023-01-27 11:25
#
聚类
#
sklearn
聚类
sklearn
机器学习算法--03聚类算法
本文是对聚类算法的概念、原理的学习,并附有代码,特别学习了聚类算法中的两种常见算法:
KMeans
和DBSCAN一、什么是聚类1.含义 聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇
心之所向h
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2023-01-27 11:42
机器学习算法
聚类
算法
kmeans
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