KMeams聚类第25页

3D点云处理：计算点云的平均分辨率（附源码）

文章目录1.基本内容2.代码实现目标：自动确定点云的平均分辨率应用：体积计算、点云聚类的搜索半径等1.基本内容计算点云的平均分辨率通常涉及到以下步骤：数据准备：首先，你需要有点云数据，这可以是从激光扫描

让让布吉·2023-10-22 09:07

16s微生物WGCNA实例学习笔记

基本原理从方法上来讲，WGCNA分为表达量聚类分析和表型关联两部分，主要包括基因之间相关系数计算、基因模块的确定、共表达网络、模块与性状

小三的后一位小四·2023-10-22 07:39

这是一个小“废”贴

机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归3，决策树4，朴素贝叶斯算法5，逻辑回归6，聚类

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

聚类分析 | 聚类分析（K-means、层次聚类、密度聚类、高斯混合模型）

一、引言聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分组成为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。

码农腾飞·2023-10-22 02:52

基因表达分析聚类&分析

基因表达分析聚类&分析1.IntroductiontogeneexpressionanalysisTechnology:microarraysvs.RNAseq.ResultingdatamatricesSupervised

丸丸丸子w·2023-10-21 22:32

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聚类算法第三章

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聚类算法第三章

bug别找我·2023-10-21 18:17

【Python机器学习】sklearn.datasets样本生成操作

sklearn.datasets模块就是这样一个强大的工具，它提供了一系列函数，不仅可以用于生成各种类型的模拟数据，而且数据类型覆盖了从分类和回归到聚类和降维等多种机器学习任务。

Mr数据杨·2023-10-21 13:23

sklearn文本特征预处理2:Similarity, 聚类, LDA, word2vec

fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similaritysimilarity_matrix=cosine_similarity(tv_matrix)similarity_df=pd.DataFrame(similarity_matrix)similarity_df六.聚类特征

弎见·2023-10-21 11:44

PhenoGraph聚类算法

背景&思想PhenoGraph算法的输入是一个NXD的矩阵，把这个矩阵中的行划分到类别中，使得类别间的差异大于类别内的差异。我们的假设是，这些类别代表具有生物学意义表型的细胞群。我们的前提假设是细胞群聚集在D维空间的密集区域，由紧密Marker表达组合定义。因此，我们的目标是在D维空间中辨别这些密集的细胞区域。然而，我们不知道数据中类别的数量，大小或高维形状（例如，椭球，凸）。单细胞域（domai

_linun_·2023-10-21 11:56

5.单细胞 RNA-seq：质控后相关流程

单细胞RNA-seq聚类工作流程现在我们有了高质量的细胞，我们可以继续后续流程。最终，我们希望对细胞进行聚类并识别潜在的不同细胞类型，但是还有几个步骤需要完成。

denghb001·2023-10-21 10:09

Datawhale开源学习笔记

1.4主要应用2数学基础2.1矩阵基本知识2.2矩阵的分解2.3概率统计2.4最优化估计Task02机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树无监督学习聚类降维

IT界的清流·2023-10-21 06:47

【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

如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

求解平面上物体的有向3d包围盒

；（2）ransac算法分割拟合地面平面；（3）裁剪工作区域（指定空间中四个点，裁剪点云只保留在（2）中平面上的投影在四边形内部的点）；（4）再用ransac算法去除多余平面；（5）Euclidean聚类算法分割出目标物体的点云簇

给算法爸爸上香·2023-10-21 03:46

华为OD机试 - 根据某条件聚类最少交换次数 - 滑动窗口（Java 2023 B卷 100分）

目录专栏导读一、题目描述二、输入描述三、输出描述四、解题思路五、Java算法源码六、效果展示1、输入2、输出3、说明华为OD机试2023B卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试（JAVA）真题（A卷+B卷）》。刷的越多，抽中的概率越大，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。一、题目描述给出数字K，请输出所有结果小于K

哪吒·2023-10-21 03:41

聚类 -距离度量方法与模型评估方法（一）

文章目录1聚类的基本数据结构1.1数据矩阵（Datamatrix，或称对象-属性结构）1.2相异度矩阵（dissimilaritymatrix或称对象-对象结构）2不同数据类型的相异度计算方法2.1区间标度变量

weixin_50304531·2023-10-21 01:19

~（一）（预处理与降维聚类）

1写在前面忙碌的一周结束了，终于迎来周末了。这周的手术真的是做到崩溃，2天的手术都过点了。真的希望有时间静下来思考一下。最近的教程可能会陆续写一下Monocle3，炙手可热啊，欢迎大家分享经验。2用到的包rm(list=ls())library(tidyverse)library(monocle3)3示例数据这里我们用一下准备好的示例数据，出自这篇paper：https://www.science

生信漫卷·2023-10-20 23:55

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它被设计成一个分布式系统，用于训练和执行大规模机器学习模型，包括分类、回归和聚类等任务。

fensnote·2023-10-20 20:30

关于无监督、聚类和主题模型

Somereferenceshttp://www.52nlp.cn/2012/04https://github.com/Computing-Intelligence/Referenceshttp://web.stanford.edu/class/cs224n/https://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1004570029#/lear

Silv_Kim·2023-10-20 18:47

RISynG：用于癌症亚型识别的新型多组学聚类算法

近日，《ScientificReports》发表了一种名为RISynG的新型多组学聚类算法，可有效识别癌症亚型，并通过基准测试证明了RISynG优于该领域的其他方法。RISynG是什么？

尐尐呅·2023-10-20 17:33

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

金融机器学习方法：K-均值算法

目录1.算法介绍2.算法原理3.python实现示例1.算法介绍K均值聚类算法是机器学习和数据分析中常用的无监督学习方法之一，主要用于数据的分类。

抱抱宝·2023-10-20 13:57

Machine Learning——sklearn系列（六）——聚类算法（2）

文章目录五、DBSCAN（密度聚类）5.1基础概念5.2DBSCAN算法优缺点六、AffinityPropagation（AP聚类）6.1算法描述6.2AP算法选举例子理解：七、GaussianMixturemodel

wa1tzy·2023-10-20 10:20

聚类分析算法概述_聚类算法-概述

聚类分析算法概述聚类算法-概述(ClusteringAlgorithms-Overview)集群介绍(IntroductiontoClustering)ClusteringmethodsareoneofthemostusefulunsupervisedMLmethods.Thesemethodsareusedtofindsimilarityaswellastherelationshippatter

cunzai1985·2023-10-20 10:15

使用轮廓分数提升时间序列聚类的表现

我们将使用轮廓分数和一些距离指标来执行时间序列聚类实验，并且进行可视化让我们看看下面的时间序列:如果沿着y轴移动序列添加随机噪声，并随机化这些序列，那么它们几乎无法分辨，如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇

deephub·2023-10-20 10:11

机器学习-各类学习器评价指标

根据是否提供数据的分类结果（数据的标签），可将机器学习方法分为两大类：监督学习（如分类和回归方法），无监督学习（如聚类方法）。

ckSpark·2023-10-20 07:39

elasticsearch 单索引 6T 20亿数据搜索实战与优化深度思考

我们有频繁的聚类搜索的需求。我们想要基

水的精神·2023-10-20 06:47

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

L2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

Micoreal·2023-10-19 23:43

【文章摘要-20230509】Adaptively Topological Tensor Network for Multi-view Subspace Clustering

原文链接多视角子空间聚类方法采用了不同的张量分解去学习自表示张量用于挖掘低秩信息。然而，在不同的多视角数据集中，基于嵌入的数据结构自表示张量可能具有多样性。

≈落小朵·2023-10-19 21:51

【文章摘要-20230523】Self-Learning Symmetric Multi-view ProbabilisticClustering

原文链接摘要：多视角聚类任务（MVC）已经取得了显著的进展，许多研究人员致力于从多个视角中学习知识。然而，大多数现有的方法应用性差或者需要额外的步骤用于不完全的多视角聚类。

≈落小朵·2023-10-19 21:51

无监督学习之K均值算法

此间不留白·2023-10-19 20:37

单细胞学习3

cluster不同聚类方法比较normmlization，去除一些批次效应等外部因素。通过对表达矩阵的矩阵的聚类，对细胞群体进行分类。

soleil要好好学习呀·2023-10-19 16:02

【Machine Learning】03-Unsupervised learning

03-Unsupervisedlearning3.UnsupervisedLearning3.1无监督学习（UnsupervisedLearning）3.1.1聚类（Clustering）3.1.2K-

MikeBennington·2023-10-19 13:10

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块无监督学习1 聚类2

一.cluster2.使用(2)函数:执行"近邻传播聚类算法"(AffinityPropagationClustering):[,,=]sklearn.cluster.affinity_propagation

EdVzAs·2023-10-19 11:24

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块无监督学习1 聚类1

一.cluster1.简介:该模块用于进行聚类2.使用(1)类:"亲和度传播聚类算法/仿射传播聚类算法/近邻传播聚类算法"(AffinityPropagationClustering;APClustering

EdVzAs·2023-10-19 11:54

用python语言实现谱聚类

谱聚类是一种有监督的聚类算法，它基于图上的谱图进行聚类。它通常被用于社会网络分析、文本分类等领域。

dax eursir·2023-10-19 11:53

python谱聚类算法_从零开始的谱聚类（Spectral Clustering），使用Python实现

它通常通过将我们的数据聚类成组并尝试从聚类中推断出意义来实现。一种比较流行的算法是K均值算法(以及熟悉的EM算法)。在这个算法中，我们在迭代过程中调整K个质心来找到我们的clusters。

weixin_39837607·2023-10-19 11:23

【Scikit-Learn 中文文档】双聚类 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/biclustering.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/biclustering.html官方文档:http://scikit-learn.org/stable/GitHub:https://github.com/ap

geekidentity·2023-10-19 11:52

Python手册(Machine Learning)--sklearn

聚类：k-均值、谱聚类等等。降维：PCA、特征选择、矩阵分解等等。选型：网格搜索、交叉验证、度量。预处理：特征提取、标准化。scikit-learn(sklearn)官方文档中文

WilenWu·2023-10-19 11:22

【Python机器学习】零基础掌握SpectralCoclustering聚类

一种可能的解决方案是使用谱共聚类（SpectralCo-clustering）算法。这种算法不仅能够根据行信息（在这个例子中是

Mr数据杨·2023-10-19 11:47

【Python机器学习】零基础掌握DBSCAN聚类

是否能通过一种只能的分析工具解决城市交通拥堵的问题？想象一下，你正开车行驶在城市的街道上，但由于交通拥堵，几乎每走一步都要停下来，怎么有那么多车？有没有什么办法通过一些简单的操作来疏导交通？你可能会想：“这些交通瓶颈到底是怎么形成的？有没有办法解决它们？”交通拥堵不仅浪费时间，还增加了空气污染。一种有效的解决方案是通过数据分析来识别交通瓶颈，并据此进行道路改造或交通流量调整。通过收集和分析交通流量

Mr数据杨·2023-10-19 11:46

Scott-Knott ESD test

packages/ScottKnottESD/ScottKnottESD.pdf斯科特-克诺特效应大小差异（Scott-KnottEffectSizeDifference,ESD）检验是一种均值比较方法，它利用分层聚类将一组处理均值

琼06·2023-10-19 11:21

【数据挖掘】数据挖掘、关联分析、分类预测、决策树、聚类、类神经网络与罗吉斯回归

目录一、简介二、关于数据挖掘的经典故事和案例2.1正在影响中国管理的10大技术2.2从数字中能够得到什么？2.3一个网络流传的笑话(转述)2.4啤酒与尿布2.5网上书店关联销售的案例2.6数据挖掘在企业中的应用2.7交叉销售三、数据挖掘入门3.1什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的？3.2什么是数据挖掘?3.3对何种数据进行挖掘？四、OLAP与数据挖掘五、数据挖掘的功能5.1关联分析5.2分类和预

TJUTCM-策士之九尾·2023-10-19 09:04

【机器学习】聚类算法Kmeans

文章目录聚类Kmeans时间复杂度sklearn.cluster.KMeansn_clusters模型评估指标轮廓系数卡林斯基-哈拉巴斯指数init&random_state&n_init：初始质心max_iter

高朗·2023-10-19 09:00

Google Earth Engine（GEE）——非监督分类案例分析（森林非森林核其它）

本教程的主要目的是实现指定区域的森林非森林的分类，而样本点的选取都是随机选取的，我们加入的变量则按照DEM中的阴影和坡度作为参与分类的变量进行分析，最周通过kmeans聚类实现影像的分类.reduceNeighborhood

此星光明·2023-10-19 08:16

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

机器学习基础之《回归与聚类算法（4）—逻辑回归与二分类（分类算法）》

一、什么是逻辑回归1、逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛2、叫回归，但是它是一个分类算法二、逻辑回归的应用场景1、应用场景广告点击率：预测是否会被点击是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗：是否为金融诈骗虚假账号：是否为虚假账号均为二元问题2、看到上

csj50·2023-10-19 05:35

数据挖掘（6）聚类分析

一、什么是聚类分析1.1概述无指导的，数据集中类别未知类的特征：类不是事先给定的，而是根据数据的相似性、距离划分的聚类的数目和结构都没有事先假定。

烟雨平生9527·2023-10-19 01:20

【论文复现】基于多模态深度学习方法的单细胞多组学数据聚类（【生物信息学】实验二：多组学数据融合：scMDC）

目录一、实验介绍1.论文：基于多模态深度学习方法的单细胞多组学数据聚类Abstract2.Github链接二、实验环境0.作者要求1.环境复现实验一实验二（本实验）2.库版本介绍实验一实验二3.IDE三

QomolangmaH·2023-10-19 00:46

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