KMeans算法实战第2页

程序员的福利到了，轮转数组，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经典算法题之轮转数

普修罗双战士·2024-01-21 15:44

都说这个算法很经典，验证回文串，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·2024-01-21 15:44

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

一、概述将相似的样本自动归到一个类别中，不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用欧式距离法；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度：细聚类、粗聚类根据实现方法K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍；层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚类的类别个数；DBSCAN聚类：一种基于密度的聚类算法

小林打怪中·2024-01-20 02:21

算法实战：用回溯算法计算商品所有的SKU！

回溯算法：本质上是一种深度优先搜索算法，类似枚举的搜索尝试过程，当发现不满足条件时，就回到上一步，尝试其他解法回溯法，一般可以解决如下几种问题：排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式子集问题：集合里有多少符合条件的子集棋盘问题：N皇后，解数独等等算法框架functionbackTrack(选择列表,路径){if(满足结束条件){得到结果}foriin列表{if(满足剪支条件){conti

大佬，咋整啊·2024-01-19 15:24

机器学习算法实战案例：Informer 源码详解与代码实战

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1源码解析1.1文件结构1.2mian_informer.py文件1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer

Python算法实战·2024-01-17 11:28

机器学习算法实战案例：Informer实现多变量负荷预测

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1实验数据集2如何运行自己的数据集3报错分析机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

Python算法实战·2024-01-17 11:28

kmeans算法入门案例以聚类中心数的确定

目录kmeans案例分析kmeans具体流程案例讲解生成的数据代码结果聚类中心数的确定肘部法手肘法案例分析生成的数据代码结果kmeans案例分析kmeans具体流程第一步：指定聚类类数k（文章后面会讲解

晓宜·2024-01-16 18:32

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(升级版)

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2VMD经验模态分解2.1VMD分解实验2.2VMD-LSTM预测思路3构造训练数据4LSTM模型训练

Python算法实战·2024-01-16 15:12

机器学习算法实战案例：BiLSTM实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1BiLSTM网络3.2模型训练4模型预测答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1导入库文件1.2

Python算法实战·2024-01-16 15:12

机器学习算法实战案例：CNN-LSTM实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1CNN-LSTM网络3.2模型训练4模型预测答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1导入库文件

Python算法实战·2024-01-16 15:11

机器学习算法实战案例：LSTM实现单变量滚动风电预测

文章目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型滚动预测2.3结果可视化答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集5：

Python算法实战·2024-01-16 15:41

机器学习算法实战案例：LSTM实现多变量多步负荷预测

文章目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型多步预测2.3结果可视化答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集6：

Python算法实战·2024-01-16 15:41

机器学习算法实战案例：GRU 实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1数据集简介1.2导入库文件1.3数据集处理1.4训练数据构造2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型多步预测2.3预测可视化答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1

Python算法实战·2024-01-16 15:40

机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

文章目录1、什么是时间序列预测?技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer类模型大家好，今天开始，我给大家分享时间序列预测算法（理论与实战案例），本篇文章从整体上概述什么是时间序列，时间序列的评价指标，及时间序列中常用的预测算法1、什么是

Python算法实战·2024-01-16 15:10

机器学习算法实战案例：时间序列数据最全的预处理方法总结

文章目录1缺失值处理1.1统计缺失值1.2删除缺失值1.3指定值填充1.4均值/中位数/众数填充1.5前后项填充2异常值处理2.13σ原则分析2.2箱型图分析3重复值处理3.1重复值计数3.2drop_duplicates重复值处理3数据归一化/标准化3.10-1标准化3.2Z-score标准化技术交流1缺失值处理数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况，其对数据分析会有较大影响，导致结果不确

Python算法实战·2024-01-16 15:10

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2VMD经验模态分解3构造训练数据4LSTM模型训练5预测机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例

Python算法实战·2024-01-16 15:06

接雨水，程序员的大大的福利，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

普修罗双战士·2024-01-16 09:53

深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中，都避不开以下几个步骤：导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构，确定网络优化方法将数据送入网络进行训练，同时判断预测效果保存模型部署算法，使用新的数据进行预测推理使用Keras快速构

絮沫·2024-01-16 08:49

算法实战(五)

基本编程题题目来源([PAT题目](https://pintia.cn/problem-sets/14/exam/problems/type/6))7-27冒泡法排序题目题解7-28猴子选大王题目题解题目来源(PAT题目)7-27冒泡法排序题目将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定

Nuyoah_日落·2024-01-16 05:44

K - 近邻算法

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

想做后端的前端·2024-01-16 03:58

python Kmeans算法解析

而Kmeans算法可以

大数据_zzzzMing·2024-01-15 15:35

聚类算法之Kmeans聚类详解

聚类算法是无监督学习算法，它根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧氏距离法。聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。聚类算法的分类：按照聚类细粒度分类：细聚类和粗聚类根据实现方法分类：K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚

进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

加油站，程序员的福利到了，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经典算法题之加油站题目如下：在一条环路上有n个加油站，其中第i个加油站有汽油gas[i]升。你有一辆油箱容量

普修罗双战士·2024-01-15 03:53

跳跃游戏，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经典算法题之买卖股票的最佳时机题目如下：给你一个非负整数数组nums，你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到

普修罗双战士·2024-01-15 03:52

KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同

KNN算法：思想：KNN是一种监督学习算法，通过找到与新样本最相似的K个训练样本，进行分类或回归。基于特征空间中的邻近性，相似的样本在空间中也是相邻的。异同：监督学习：KNN需要有标签的训练数据。非参数化：是一种非参数化算法，直接从数据中学习。分类与回归：既可用于分类也可用于回归问题。K-means算法:思想：K-means是一种无监督学习聚类算法，将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于最近的簇

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32

机器学习---kMeans算法

1.Loaddatasetfromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdurl="https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"names=['sepal-length','sepal-width','petal-length

三月七꧁ ꧂·2024-01-13 18:47

KMeans clustering如何验证K点最佳 - silhouette analysis

目录介绍：一、TheElbowMethod二、DistortionScoreElbowforKMeansClustering三、silhouetteanalysis介绍：Silhouetteanalysis

取名真难.·2024-01-13 18:42

DFA算法实战-敏感词过滤

前言这里的项目实战,我们使用的是SpringBoot2.x+JDK1.8搭建的,核心思想是借助了Hutool工具类的WordTree。想了解更多DFA算法的实现可以参考DFA算法的实现实战案例1.引入Hutool的工具类cn.hutoolhutool-all5.8.182.自定义铭感词过滤处理器Hutool工具类中定义了SensitiveProcessor接口,它的作用是把敏感词替换成*packa

Stephen GS·2024-01-13 09:13

不容错过的经典算法，除自身以外数组的乘积，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经典算法题之除自身以外数组的乘积题目如下：给你一个整数数组nums，返回数组answer，其中answer[i]等于num

普修罗双战士·2024-01-13 08:55

Java实现 H 指数经典算法，每天经典算法实战。

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指数算法专栏经典算法题之H指数题目如下：给你一个整数数组citations，其中citations[i]表示研究者的第i篇论文被引用的次数。计算并返回该研究者的h

普修罗双战士·2024-01-13 08:54

【机器学习】聚类算法（三）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.clusterimportKMeansf

十年一梦实验室·2024-01-13 07:30

数据结构与算法（一）线性结构篇

我们本系列课程分为基础知识和算法实战两部分，其中算法实战在LeetCode上进行：https://leetcode.cn/，各位可以提前在平台上注册好相关账号。

青空の霞光·2024-01-11 20:05

买卖股票的最佳时机，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经典算法题之买卖股票的最佳时机题目如下：给你一个整数数组prices，其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只

普修罗双战士·2024-01-11 06:53

Python - 深夜数据结构与算法之 Two-Ended BFS

目录一.引言二.双向BFS简介1.双向遍历示例2.搜索模版回顾三.经典算法实战1.Word-Ladder[127]2.Min-Gen-Mutation[433]四.总结一.引言DFS、BFS是常见的初级搜索方式

BIT_666·2024-01-10 20:26

NSGA-II算法实战（附MATLAB源码）

1、NSGA-II算法原理NSGA-II算法全称非支配排序遗传算法II（Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmII，NSGA-II）。该算法是由 NSGA 改进而来的，用于解决复杂的、多目标优化问题。NSGA-II在NSGA的基础上引入了非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略。下面将详细介绍非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略三种方法。(1)非支配排

matlab数学建模加油站+·2024-01-09 20:33

Pytorch从零开始实战15

Pytorch从零开始实战——ResNeXt-50算法实战本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——ResNeXt-50算法实战环境准备数据集模型选择开始训练可视化总结环境准备本文基于

Liquor999·2024-01-08 19:55

人工智能_机器学习087_DBSCAN聚类案例_聚类数据创建---人工智能工作笔记0127

的原理以及参数都理解了,现在我们看如何使用首先我们导包importnumpyasnp导入数学计算包importmatplotlib.pyplotasplt导入画图包fromsklearn.clusterimportKMeans

脑瓜凉·2024-01-07 11:50

深度学习 Day24——J3-1DenseNet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、项目定制文章来源：K同学的学习圈子文章目录前言1我的环境2pytorch实现DenseNet算法2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2搭建den

LittleRuby·2024-01-06 09:06

人工智能_机器学习091_使用三维瑞士卷数据_KMeans聚类算法进行瑞士卷数据聚类---人工智能工作笔记0131

然后我们首先来构建一下数据准备瑞士卷数据:importnumpyasnp导入数学计算包importmatplotlib.pyplotasplt导入画图包#自底向上聚类fromsklearn.clusterimportAgglceerativeClustering导入分层聚类模型fromsklearn.datasetsimportmake_swiss_roll#瑞士卷导入瑞士卷数据frommpl_t

脑瓜凉·2024-01-06 09:03

聚类分析--基本原理、方法(Kmeans,层次聚类)

文章目录聚类分析的定义基本原理商业应用场景聚类分析步骤聚类分析方法层次分析法/系统聚类法（小样本）提问：如何选择合适的分类结果K-means疑问：聚类分析的定义聚类分析就是将研究对象根据一些特征指标，把比较相似的研究对象，按一定的方式归为同类基本原理1、聚类分析就是把相似的分析对象根据各自特征分成不同组的统计方法。2、其目的就是把相似的东西放在一起，从而使得类别内部的差异尽可能小，而类别之间的差异

universe_1207·2024-01-05 18:38

GEE土地分类：土地分类精度评定和分类后影像进行（Kmeans，Gmeans，SNIC (Simple Non-Iterative Clustering）聚类分析和滤波（focal_mode）分析

本教程将通过指定区域的土地分类结果，进行聚类处理和滤波处理，聚类主要使用三种方法。而滤波则使用focal通过调参来进行分析。从而实现土地分类后的后处理。简介使用聚类分析和滤波分析来进一步处理土地分类后的影像数据。聚类分析可以帮助您识别影像中的相似区域。您可以使用聚类算法，如K均值聚类或层次聚类，将像素分组到具有相似像素值的群集中。这可以帮助您更好地理解图像中的空间模式和结构，并可能揭示有用的信息。

此星光明·2024-01-05 18:07

人工智能_机器学习090_分层聚类算法的概念原理和参数说明---人工智能工作笔记0130

比如白杏和红杏靠的比较近就分为一类了,然后这种聚合的小类,再按照他们类别之间的距离,再合并,不断下去最后把子类都聚合成一个大类这样的聚类原理可以看到当考虑聚类效率的时候,我们选择的是平面聚类算法,之前我们用的KMeans

脑瓜凉·2024-01-05 14:52

sklearn之load_iris数据集

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.clusterimportKMeansiris

cjz0422·2024-01-05 12:49

机器学习---clustering

1.生成不同类型的数据集导入必要的库：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs

三月七꧁ ꧂·2024-01-05 07:19

人工智能_机器学习085_DBSCAN算法介绍_具有噪声基于密度的聚类_基于密度的空间聚类方法---人工智能工作笔记0125

然后我们再来看一种聚类算法,叫做DBSCAN算法可以看到,他和KMeans的原理完全不一样,这个是基于密度的聚类方法,就是在一堆数据中,把密度最大的数据,归为一类这里的划分为簇,其实就是划分类别的意思这个簇

脑瓜凉·2024-01-03 16:06

深度学习 Day23——J3DenseNet算法实战与解析