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KMeans算法实战
Spark入门:
KMeans
聚类算法
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(如分类器)相比1,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
17111_Chaochao1984a
·
2024-09-06 05:46
算法
spark
kmeans
Spark MLlib模型训练—聚类算法 Bisecting K-means
SparkMLlib模型训练—聚类算法BisectingK-means由于传统的
KMeans
算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响,因此在传统的
KMeans
算法的基础上进行算法改进,对初始中心点选取比较严格
不二人生
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2024-09-06 04:14
Spark
ML
实战
算法
spark-ml
聚类
文字模型训练分析评论(
算法实战
)
文字模型训练,尤其是在自然语言处理(NLP)领域,是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。针对文字模型训练后的分析评论,可以从以下几个方面进行:1.性能评估准确率/错误率:评估模型在测试集上的准确率或错误率是最直接的方式,这能反映模型的基本性能。混淆矩阵:对于分类任务,混淆矩阵可以详细展示模型在各个类别上的表
富士达幸运星
·
2024-08-31 04:55
算法
人工智能
机器学习
程序猿成长之路之数据挖掘篇——
Kmeans
聚类算法
Kmeans
是一种可以将一个数据集按照距离(相似度)划分成不同类别的算法,它无需借助外部标记,因此也是一种无监督学习算法。
zygswo
·
2024-08-29 18:39
数据挖掘
数据挖掘
算法
kmeans
树数据结构(Tree Data Structures)的全面指南:深度解析、
算法实战
与应用案例
树数据结构(TreeDataStructures)的全面指南:深度解析、
算法实战
与应用案例引言树数据结构(TreeDataStructures)作为计算机科学中的基石之一,以其独特的层次结构和分支特性,
Chauvin912
·
2024-08-29 16:24
数据结构
科普
数据结构
算法
聚类算法-
Kmeans
聚类
一、K-means聚类介绍1.含义K-means聚类是一种非常流行的无监督学习算法,用于将数据点划分为预定义的K个簇(或组),其中每个簇由其质心(即簇中所有点的均值)定义。K-means算法的目标是使簇内的点尽可能紧密地聚集在一起,同时使不同簇之间的点尽可能远离。2.基本步骤:选择K值:首先,你需要决定将数据分成多少个簇,即K的值。K的选择通常是基于问题的上下文或通过一些启发式方法(如肘部法则)来
红米煮粥
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2024-08-28 22:24
机器学习
kmeans
聚类
机器学习 | 距离计算
闵可夫斯基距离(有序属性)1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离(无序属性)3.MinkovDM距离(混合属性)4.加权距离(重要性不同)参考资料相关文章:机器学习|目录机器学习|聚类评估指标无监督学习|
KMeans
X1AO___X1A
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2024-08-25 06:55
机器学习基础
无监督学习
#
聚类算法
机器学习
无监督学习
聚类
距离计算
Python机器学习笔记:CART
算法实战
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记:深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法,C4.5算法,并且大概的了
战争热诚
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2024-03-23 17:00
GWO优化
kmeans
GWO(灰狼优化器)是一种群体智能优化算法,它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。而K-means是一种经典的聚类算法,用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中,主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍:1.GWO算
2301_78492934
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2024-02-20 11:47
机器学习
算法
人工智能
matlab
kmeans
聚类
R语言Apriori关联规则、
kmeans
聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
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2024-02-19 18:42
数据挖掘
基于聚类的点云背景分离算法python代码
下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例,使用的是scikit-learn库:importnumpyasnpfromsklearn.clusterimport
KMeans
fromsklearn.preprocessingi
love6a6
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2024-02-19 16:34
算法
聚类
python
open3d k-means 聚类
k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`
kmeans
`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`
kmeans
`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一
云杂项
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2024-02-19 11:04
open3d持续更新
kmeans
聚类
算法
计算机视觉
python
机器学习
Kmeans
、混合高斯模型、EM 算法
混合高斯模型(MixturesofGaussians)和EM算法image.png
Kmeans
与EM算法E步是确定隐含类别变量CM步更新其他参数u(质心)来时J(平方误差)最小化隐含类别变量指定方法比较特殊
dreampai
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2024-02-14 17:00
python opencv 利用
kmeans
提取图像主颜色
#包importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportPIL%matplotlibinlinefromcollectionsimportCounterdefcalculate_perc(k_cluster):width=300palette=np.zeros((50,width,3),np.uint8)n_pixels=le
羊羊羊羊羊羊羊--
·
2024-02-14 08:12
python
opencv
机器学习原型聚类
1.2
kmeans
1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法,也叫k均值或k平均。通过迭代的方式,每次迭代都将数据集中的各个点划分到
黄粱梦醒
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2024-02-13 07:08
基于用户评分
Kmeans
聚类的协同过滤推荐算法实现(附源代码)
基于用户评分
Kmeans
聚类的协同过滤推荐算法实现一:基于用户评分
Kmeans
聚类的协同过滤推荐算法实现步骤1、构建用户-电影评分矩阵:publicObjectreadFile(StringfileName
linge511873822
·
2024-02-12 18:48
基于用户的协同过滤推荐算法
Kmeans聚类
聚类协同过滤推荐
Kmeans聚类协同过滤推荐
用户Kmeans聚类推荐
Kmeans
聚类算法实现(输出聚类过程,分布图展示)
Kmeans
聚类算法实现(输出聚类过程,分布图展示)
Kmeans
聚类算法是聚类算法中最基础最常用的聚类算法,算法很简单,主要是将距离最近的点聚到一起,不断遍历点与簇中心的距离,并不断修正簇中心的位置与簇中的点集合
linge511873822
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2024-02-12 18:48
基于项目的协同过滤推荐算法
基于用户的协同过滤推荐算法
Kmeans聚类算法
协同过滤聚类算法
kmeans协同过滤聚类
聚类算法协同过滤
协同过滤数据聚类
[解决sklearn的
KMeans
运行报错]AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘
将threadpoolctl从版本2.2.0升级到版本3.1.0pipinstall--upgradethreadpoolctl==3.1.0
哈仔康康
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2024-02-12 06:35
kmeans
算法
机器学习
159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类
优于
kmeans
。程序已调通,可直接运行。159基于密度的噪声应用空间聚类无监督学习(xiaohongshu.com)
顶呱呱程序
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2024-02-11 06:22
matlab工程应用
算法
matlab
聚类
无监督学习
基于密度的噪声应用空间聚类
机器学习各种算法汇总模板
机器学习算法模板包含了KNN,线性回归,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,
kmeans
,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!
怎么菜成这样
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2024-02-10 22:28
机器学习
机器学习
python
算法
随机森林
支持向量机
R语言编程-Tidyverse 书籍 - 第三章 - 统计建模
1整洁模型结果-broom包tidyverse主张以‘‘整洁的”数据框作为输入,但是lm,nls,t.test,
kmeans
等模型的输出结果,却是‘‘不整洁的”列表。
Hello育种
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2024-02-10 16:12
【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维
Kmeans
算法
31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习,在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的:1.png在这里我们有一系列点,却没有标签
Sunflow007
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2024-02-09 20:26
【机器学习】
Kmeans
如何选择k值
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。以下是一些常见的方法来选择K值:手肘法:该方法基于绘制聚类内误差平方和(SSE)与K值之间的关系图。随着K值的增加,SSE会逐渐降低,但降低幅度逐渐减小。手肘法的目标就是找到SSE下降的速度开始变慢的“拐点”,这个点就是最佳的K值。轮廓系数法:该方法基于每个数据点与它所属的聚类中心的距离
TwcatL_tree
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2024-02-09 15:29
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习
kmeans
人工智能
sklearn
kmeans
聚类中心_
Kmeans
聚类算法
同时,由于笔者仅仅只是对
Kmeans
框架下的聚类算法较为熟悉,因此在后续的几篇文章中笔者将只会介绍
Kmeans
框架下的聚类算法,包括:
Kmeans
、Kmea
weixin_39997695
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2024-02-08 03:47
sklearn
kmeans
聚类中心
sklearn-第五节(K-means算法)
1.k-means聚类算法思想
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
~一段浮华
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2024-02-08 03:16
sklearn
算法
kmeans
kmeans
实例及代码
kmeans
的具体逻辑如下:1.随机选取k个簇心;2.对于每一个样例,计算其属于的类;3.循环完所有的样例后,重新计算每个簇的簇心;4.重复第二步第三部,直到簇心不再变化或达到最大迭代值。
morie_li
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2024-02-07 06:57
Sklearn之StandardScaler(数据预处理)
而像Adaboost、SVM、LR、Knn、
KMeans
之类的最优化问题就需要归一化。2.StandardScaler原理作用:使得经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。
爱睡觉的琪
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2024-02-06 22:05
sklearn
机器学习
python
数据无量纲化 学习(1):三种常用数据缩放方法的对比:StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler
在以梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度;在距离类模型,譬如K近邻,
KMeans
聚类中,无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响
Tony Einstein
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2024-02-06 22:03
特征工程
机器学习
python
算法
特征工程
数据标准化
全面解析
Kmeans
聚类算法(Python)
作者|泳鱼来源|算法进阶一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法:传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度
AI科技大本营
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2024-02-04 22:59
算法
聚类
python
机器学习
人工智能
python实现K-means的代码
importpandasaspdfromdatetimeimport*fromsklearn.clusterimport
KMeans
fromscipy.spatial.distanceimportcdistimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport
噶噶~
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2024-02-04 21:14
统计学
机器学习
python
kmeans
机器学习
[Python] 什么是
KMeans
聚类算法以及scikit-learn中的
KMeans
使用案例
什么是无监督学习?无监督学习是机器学习中的一种方法,其主要目的是从无标签的数据集中发现隐藏的模式、结构或者规律。在无监督学习中,算法不依赖于任何先验的标签信息,而是根据数据本身的特征和规律进行学习和推断。无监督学习通常用于聚类、降维、异常检测等任务。在聚类中,算法会将相似的数据点归为一类;在降维中,算法会将高维数据映射到低维空间;在异常检测中,算法会发现与其他数据不同的离群点。无监督学习是与有监督
老狼IT工作室
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2024-02-04 10:17
python
机器学习
python
scikit-learn
kmeans
聚类算法C++实现
先上作业题,大一的童鞋写这个,确实有一丁丁难。题目中出现了“这些点不重合”、“挑选K个不同点”的字眼,对于前者,使用c++的set可以直接去重,对于后者,可以采用“不放回抽样”。第一步,搭好程序框架,设计好数据结构,不涉及具体算法。看起来有些多,其实有些代码可以不要,比如用彩色输出内容。里面有一些c++的语法,可以用c替换,比如:容器vectorvec_all_point;可以替换为结构体数组Po
crazybobo1207
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2024-02-03 16:04
算法
kmeans
聚类
c++
kmeans
聚类代码
importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningsfromsklearn.clusterimport
KMeans
warnings.filterwarnings
kelly1250230225
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2024-02-03 07:59
聚类
kmeans
机器学习
机器学习-线性回归【手撕】
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
的目标根本不是求解出标签,注意加以区别。
alstonlou
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2024-02-03 07:23
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
【好书推荐-第五期】《互联网大厂推荐
算法实战
》(异步图书出品)
作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。公粽号:程序员洲洲。本文专栏:本文收录于洲洲的《送书福利》系列专栏,该专栏福利多多,只需关注+点赞+收藏三连即可参与送书活动!欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转同时欢迎大家关注其他专栏,我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0
程序员洲洲
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2024-02-02 14:56
送书福利
推荐算法
算法
机器学习
opencv学习 机器学习
Kmeans
doublecv::
kmeans
(InputArraydataintkInputOutputArraybestLabels//输出的所有样本的标签数组TermCriteriacriteriaintattempts
小猴啊0.0
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2024-02-02 07:02
opencv
学习
机器学习
机器学习-聚类算法
Kmeans
【手撕】
聚类算法在训练时,使用没有标签的数据集进行训练,希望在没有标签的数据里面可以发现潜在的一些结构。其中使用范围较广的是,聚类算法。聚类算法的目的是将数据划分成有意义或有用的组(或簇)。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成,也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。比如在商业中,如果我们手头有大量的当前和潜在客户的信息,我们可以使用聚类将客户划分为若干组,以便进一步分析和开展营销活动,最
alstonlou
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2024-02-01 10:45
机器学习
机器学习
算法
聚类
QT实现多次绘制--双缓冲机制
1、源代码如下:void
Kmeans
::drawPoint(){QPicturepp;painterP.begin(&pp);//开始记录pp.setBoundingRect(ui.label_2->rect
create_right
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2024-01-31 05:49
qt
开发语言
信息检索与数据挖掘 | (十二)聚类
文章目录聚类
KMeans
层次聚类层次聚类概述dendrogram-树状图linkages-衡量两个类之间的距离Lance-Williams算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义:聚类是一种无监督学习
啦啦右一
·
2024-01-30 22:52
#
信息检索与数据挖掘
大数据与数据分析
数据挖掘
聚类
机器学习
【PostGIS】POSTGIS实现聚类统计提取外轮廓
1.聚类统计Postgis主要实现并提供了四种聚类方法,前两个为窗口函数,后两个为聚合函数:ST_Cluster
KMeans
–该函数是窗口函数,主要是用K-means(K均值聚类)算法进行聚类,算法原理比较简单
AI柱子哥
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2024-01-30 07:19
聚类
postgresql
1.23聚类算法(
kmeans
(初始随机选k,迭代收敛),DBSCAN(dij选点),MEANSHIFT(质心收敛),AGENS(最小生成树)),蚁群算法(参数理解、过程理解、伪代码、代码)
聚类算法聚类结果不变K-meansK值是事先确定好的,是要划分的聚类的数量;初始时随机选择k个点,然后逐渐选择离他最近的点,不断锁定最近的,最后计算方差和;这个是轮流的这个就类似于模拟退火的思想当前聚类下的方差和,也称为簇内方差(within-clustervariance),是一种度量聚类质量的指标。它衡量了簇内数据点与各自簇中心的差异程度。方差和越小,表示簇内的数据点越紧密聚集在一起。计算当前
CQU_JIAKE
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2024-01-29 11:16
机器学习&神经网络
数学方法
数模
人工智能
算法
机器学习
启发式算法
聚类
数学建模
QT+VS实现
Kmeans
++
1、
Kmeans
++的原理如下:(1)首先选取样本中任一数据点作为第一个聚类中心;(2)计算样本每一个数据点至现所有聚类中心的最近距离,并记录下来;(3)逐一挑选所有数据点最近距离之中的最大值,即最远距离
create_right
·
2024-01-29 09:41
kmeans
算法
机器学习
QT+VS实现
Kmeans
聚类算法
1、
Kmeans
的定义聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类技术经常被称为无监督学习。
create_right
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2024-01-27 06:24
算法
kmeans
聚类
数字图像处理(实践篇)二十八 使用OpenCV Python中的K-means对图像进行颜色量化处理
选择使用cv2.
kmeans
()函数对颜色量化应用k-means聚类。1颜色量化使用K-means聚类在图像中实现颜色量化的步骤如下:①导入依赖库
Jackilina_Stone
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2024-01-25 06:49
数字图像处理
数字图像处理
python
OpenCV
sklearn.cluster.
Kmeans
解析
sklearn.cluster.
KMeans
(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances
JimmyFun
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2024-01-23 14:48
sklearn
kmeans
人工智能
机器学习
算法实战
案例:使用 Transformer 进行时间序列预测
自ChatGPT问世以来,大型语言模型(LLMs)已经引起巨大轰动,取得的成果令人印象深刻。LLMs成功的关键在于它们的核心构建模块,即transformers。在本文中,我们将提供一个在PyTorch中使用它们的完整指南,特别关注时间序列预测。在本文中,我们将从理论介绍transformers开始,然后转向在PyTorch中应用它们。为此,我们将讨论一个选定的例子,即预测正弦函数。我们将展示如何
Python算法实战
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2024-01-23 09:56
机器学习算法实战
机器学习
算法
transformer
时间序列预测
【算法专栏学习】成贤学院,程序员的福利站到了,判断子序列,经典
算法实战
。
作者简介,普修罗双战士,一直追求不断学习和成长,在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验,历任核心研发工程师,项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏算法领域知识链接专栏分发糖果算法专栏买卖股票的最佳时机算法专栏跳跃游戏算法专栏H指数算法专栏除自身以外数组的乘积算法专栏加油站算法专栏接雨水算法专栏反转字符串中的单词算法专栏删除有序数组中的重复项II算法专栏轮转数组算法专栏验证回文串算法专栏
普修罗双战士
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2024-01-23 09:10
算法专栏
算法
动态规划算法专题探究
目录第一章:动态规划算法理论基础1.1动态规划概述1.2动态规划的解题步骤1.3动态规划算法与贪心算法1.4算法报告架构第二章:动态规划
算法实战
之背包问题2.10-1背包问题2.1.1题目:分割等和子集
长安er
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2024-01-22 20:52
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动态规划
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背包问题
flair.embeddings 对句子进行向量
importnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromsklearn.clusterimport
KMeans
fromflair.dataimportSentencefromflair.embeddingsimportWordEmbeddings
图灵与对话
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2024-01-22 19:18
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算法实战
(数组篇)
数组篇26.删除有序数组中的重复项题目详情题解27.移除元素题解35.搜索插入位置题目详情题解66.加1题目详情题解88.合并两个有序数组题目详情题解108.将有序数组转换为二叉搜索树题目详情题解注意118.杨辉三角题目详情题解119.杨辉三角II题目详情题解136.只出现一次的数字题目详情题解169.多数元素题目详情题解摩尔投票算法摩尔投票算法的优点摩尔投票算法的缺点26.删除有序数组中的重复项
Nuyoah_日落
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2024-01-22 01:09
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