KMeans算法实战第12页

[KMeans]聚类：客户分群

KMeans算法是无监督学习算法，用在聚类任务中。可以使用的业务场景有：客户分群、商品分类、推荐系统、图像分割等。本期用一份简单的数据集带大家了解KMeans算法在客户分群的使用。

紫昂张·2023-04-01 00:28

【机器学习】K-means聚类，升级版，tf-idf+PCA降维+k-means，python

utf-8#2.0使用jieba进行分词,彻底放弃低效的NLPIR,用TextRank算法赋值权重(实测textrank效果更好)#2.1用gensim搞tfidf#2.2sklearn做tfidf和kmeans

HelenLee01·2023-03-31 23:30

基于TF-IDF+KMeans聚类算法构建中文文本分类模型（附案例实战）

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.TF-IDF算法介绍2.TF-IDF算法步骤3.KMeans聚类4.项目实战4.1加载数据4.2中文分词4.3构建TF-IDF模型4.4KMeans

艾派森·2023-03-31 23:43

（1-3）sklearn库的模型----无监督学习

声明：本文章涉及到的思想已被分解为文档一1.无监督学习中的聚类算法之k-means聚类算法–fromsklearn.clusterimportKMeansKMeans(n_clusters=8,init

BlackTurn·2023-03-31 18:20

机器学习 sklearn 无监督学习聚类算法 DBSCAN

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportdatasets

404detective·2023-03-31 17:50

centernet-训练和验证自己的数据集(安全帽)

验证下训练自己的数据集1.创建json数据将自己的coco类型的数据放到根目录的dataset目录下~/AI/CenterNet-master/data/helmet$lsannotationsimageskmeans.pymeanvalue.txt

古风子·2023-03-31 16:47

julia系列12：聚类算法包

makearandomdatasetwith1000random5-dimensionalpointsX=rand(5,1000)#clusterXinto20clustersusingK-meansR=kmeans

IE06·2023-03-31 06:32

高斯混合模型 GMM 的详细解释

高斯混合模型（后面本文中将使用他的缩写GMM）听起来很复杂，其实他的工作原理和KMeans非常相似，你甚至可以认为它是KMeans的概率版本。

deephub·2023-03-31 02:39

Guava限流

Guava限流文章目录Guava限流为什么要做限流原理漏桶算法令牌桶算法实战为什么要做限流通常我们的应用在部署之前都会先进行评估，有多少的调用量，需要多少台机器，能承受多大的流量；但是难免会有流量突然增大的时候

fan儿·2023-03-30 19:53

java基础巩固-宇宙第一AiYWM：为了维持生计，编程语言番外篇之机器学习（项目预测模块总结：线性回归算法、逻辑回归分类算法）~整起

机器学习常见算法（未完待续...）1.算法一：线性回归算法：找一条完美的直线，完美拟合所有的点，使得直线与点的误差最小2.算法二：逻辑回归分类算法3.算法三：贝叶斯分类算法4.算法四：KNN分类算法5.算法五：KMeans

AIminminHu·2023-03-30 03:21

数据预处理之数据标准化StandardScaler

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

ThePaK·2023-03-30 00:55

聚类算法层次聚类

###cluster.py#导入相应的包importscipyimportscipy.cluster.hierarchyasschfromscipy.cluster.vqimportvq,kmeans,

优化大师傅·2023-03-29 21:49

2020-06-07

我们打算从零构建我们自己的KMeans算法。之前提到过KMeans算法的步骤。选择K值。随机选取K个特征作为形心。计算所有其它特征到形心的距离。将其它特征分类到最近的形心。

数据小黑升值记·2023-03-29 16:56

SKlearn里面的K-means使用详解

1.K-Means类概述在scikit-learn中，包括两个K-Means的算法，一个是传统的K-Means算法，对应的类是KMeans。

ASS-ASH·2023-03-29 09:46

K-means聚类及距离度量方法小结

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。

ASS-ASH·2023-03-29 09:46

R实现Kmeans方法的细节

首先，Kmeans是一个很简单的算法。但是其中的一些细节是很需要注意的。自己撰写的Kmeans往往在循环迭代当中显得效率速度地下，因而更多地选择R包里面写好的Kmeans函数。

大肥口水垫·2023-03-28 20:55

2022-07-21

sil=[]foriinrange(2,11):kmeans=KMeans(n_clusters=i,init='k-means++',random_state=123)#分成2-10群，分别计算silhouette

N风起了·2023-03-27 14:15

【01】OpenCV模块架构介绍+示例程序演示

目录1.OpenCV模块架构2.示例程序效果展示2.0创建工程2.1边缘检测示例edge.cpp2.2K聚类示例kmeans.cpp2.3二维码识别示例qrcode.cpp2.4相机使用示例videocapture_starter.cpp2.5

小浪宝宝·2023-03-27 07:13

Kmeans算法的经典优化——mini-batch和Kmeans++

感谢参考原文-http://bjbsair.com/2020-03-27/tech-info/7090.htmlminibatchminibatch的思想非常朴素，既然全体样本当中数据量太大，会使得我们迭代的时间过长，那么我们缩小数据规模行不行？那怎么减小规模呢，很简单，我们随机从整体当中做一个抽样，选取出一小部分数据来代替整体。这样我们人为地缩小样本的规模，不就可以提升迭代的速度了？通过抽样我们

HDX柿子·2023-03-27 01:34

经典CNN算法解析实战-第J2周：ResNet50V2算法实战与解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、论文解读1.ResNetV2结构与ResNet结构对比2.关于残差结构的不同尝试3.关于激活的尝试三、模型复现1.ResidualBlock2.堆叠ResidualBlock3.ResNet50V2架构复现4.ResNet50V2模型结构大图一、课题背景和开发环境第J2周：ResNet50V

Oaix Nay·2023-03-26 07:04

机器学习面试题——聚类算法

互联网大厂经常考的传统机器学习算法文章目录机器学习面试题——聚类算法@[TOC](文章目录)题目k-means介绍一下，K-means的过程k-means优缺点k-means的簇（k簇）怎么选，K-means如何选取K值k-means如何调优，kmeans

冰露可乐·2023-03-25 07:54

【贪心算法】一文让你学会“贪心”（贪心算法详解及经典案例）

贪心算法实战分析1.分糖果2.钱币找零3.区间覆盖内容小结最后说一句‍作者简介：大家好，我是黑洞晓威，一名大二学生，希望和大家一起进步。

黑洞晓威·2023-03-25 07:57

与AI零距离·2023-03-22 15:10

全面了解R语言中的k-means如何聚类？

先从iris数据集中移除Species属性，然后再对数据集iris调用函数kmeans，并将聚类结果存储在变kmeans.result中。在下面的代码中，簇的数目设置为3。

shenmanli·2023-03-20 10:28

[R语言] Heatmap绘图经验总结

此外，还可以借助热力图呈现不同特征间的聚类关系，即利用不同特征的差异程度（利用相关系数矩阵、欧氏距离等度量方式），对其做聚类分析（如层次聚类，kmeans聚类等）。

YERA·2023-03-20 01:20

神经网络之反向传播（BP）算法代码实现

反向传播算法实战本次的反向传播算法是基于上篇文章神经网络之反向传播算法（BP）详细公式推导实现的，如果对反向传播算法不太了解，强烈建议参考上篇文章。我们将实现一个4层的全连接网络，来完成二分类任务。

盐的甜·2023-03-19 22:23

机器学习Bob|EM算法的应用

参考资料ExpectationMaximizationMachineLearningTools相应工具包：bob.learn.emK-Meansbob.learn.em.KMeansMachine,bob.learn.em.KMeansTrainerGMMbob.learn.em.GMMMachineGMM

黑白格_0ca6·2023-03-19 05:41

数据算法之kmeans聚类

一、聚类算法聚类属于无监督学习，是数据挖掘十大经典算法之一。二、k-means聚类算法简介1、k-means聚类算法的逻辑a.给定一组数据集，先确定好需要分类个数k，最大归类迭代次数maxit，分类点最小移动值cutoff；b.对数据集进行归一化处理；归一化公式c.初始化一个k行Xn列的矩阵centroid，n为分类数据集的特征个数，随机在数据集中抽取k组数据特征填入其中d.遍历整个数据集，计算其

JUNjianshuZHU·2023-03-19 03:13

K-means(聚类)

fromsklearn.clusterimportKMeans聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一簇中原理：通过不断地取离种子点最近均值的算法，大致步骤如下：从上图中，

夏日丶·2023-03-17 14:28

算法实战——多叉树全路径遍历

本文为原创作品，首发于微信公众号：【坂本先生】，如需转载请在文首明显位置标明“转载于微信公众号：【坂本先生】”，否则追究其法律责任。微信文章地址：实战算法——多叉树全路径遍历前言本文研究的是如何对一个多叉树进行全路径的遍历，并输出全路径结果。该问题的研究可以用在：Trie树中查看所有字典值这个问题上。本文将对该问题进行详细的模拟及进行代码实现，讨论了递归和非递归两种方法优劣并分别进行实现，如果读者

坂本先生的日常·2023-03-13 22:28

聚类、分类

clusteringk-means法API>>>fromsklearn.clusterimportKMeans>>>importnumpyasnp>>>X=np.array([[1,2],[1,4],[

Jeriah·2023-03-13 14:34

365天深度学习训练营-第J3周：DenseNet算法实战与解析

目录一、前言二、论文解读1、DenseNet的优势2、设计理念3、网络结构4、与其他算法进行对比三、代码复现1、使用Pytorch实现DenseNet2、使用Tensorflow实现DenseNet网络四、分析总结一、前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制●难度：夯实基础⭐⭐●语言：Python3、Pytorch3●时间：2月18日-2月14日要求：1.

派大星先生c·2023-03-11 13:00

机器学习：学习KMeans算法，了解模型创建、使用模型及模型评价

机器学习：学习KMeans算法，了解模型创建、使用模型及模型评价作者：AOAIYI作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：AOAIYI首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+

AOAIYII·2023-03-10 22:59

K-means聚类及Python实战

一、参数与方法scikit-learn中用于进行k-means机器学习的类是sklearn.cluster.KMeans，它所涉及的参数有超过10个之多，但是最常用的其实就是n_clusters和random_state

惑也·2023-03-10 15:03

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

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

机器学习-kmeans(实现步骤、sklearn实现、python自实现、优缺点)

机器学习-kmeansKMeans(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 sklearn K-Mearns---实例——消费水平

sklearn.cluster.KMeansK-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

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·2023-02-17 18:35

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·2023-02-16 20:55

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

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

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·2023-02-05 14:59

使用k-means对文本进行聚类

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.clusterimportKMeansimportjiebaimportmatplotlib.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

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

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·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.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_irisli=load_iris

桃栀．ら·2023-02-04 21:57

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