KMeans算法实战

Spss用K均值聚类Kmeans、决策树、逻辑回归和T检验研究不同因素对通勤出行交通方式选择的影响调查数据分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27587某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响，对成都两个大型小区（高端和普通）居民分别进行了出行调查，各调查了300人。其中Distance：居住地离上班地的距离（公里）Pincome：个人年收入（万元）Hincome：家庭年收入（万元）Age：年龄Gender：性别（0：女；1：男）Car：家庭拥有汽车的数量Educat
·2022-07-14 16:44

als算法参数_Pyspark推荐算法实战（一）

作者：丁永兵作者简介：NLP、推荐算法1.前言由于最近转向商品推荐的工作，因此从本文起，开始介绍一些利用pyspark在推荐算法中的具体应用。目前最新版本的spark已经出到2.4.5，我们主要使用的还是2.3版本，所以后续涉及代码开发，全部基于2.3.4版本。首先看下pyspark的算法包内容，pyspark算法包主要有ml和mllib两个库，这两个库从图一看到，整体内容基本一致，都能满足我们日
三杉·2022-07-14 07:05

Kmeans聚类算法应用实战

本篇文章完整源码已上传至公众号“AI自研社”，如有需要，欢迎移步获取。首先，还是老套路，开始前先导入我们要用到的库函数并做一些必要的环境设置。importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['axes.labelsize']=14plt.rcParams
白话机器学习·2022-07-09 07:28

mybatis-plus雪花算法生成Id使用详解

目录前言一、mybatis-plus官网二、雪花算法实战三、实现分析四、为什么默认就是雪花算法五、主动设置Id生成策略总结前言在实际开发过程中，数据库自增主键生成Id能满足大部分的场景。
·2022-07-05 16:18

mybatis-plus雪花算法生成Id使用详解

文章目录前言一、mybatis-plus官网二、雪花算法实战1.建表2.新建测试工程3.测试三、实现分析四、为什么默认就是雪花算法五、主动设置Id生成策略总结前言在实际开发过程中，数据库自增主键生成Id
斗者_2013·2022-07-05 12:52

kmeans python interation flag_SHAP：Python的可解释机器学习库

SHAP介绍可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向。作为数据科学家需要防止模型存在偏见，且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型。越是严苛的场景，越需要模型提供证明它们是如何运作且避免错误的证据关于模型解释性，除了线性模型和决策树这种天生就有很好解释性的模型意外，sklean中有很多模型都有importance这一接口，可以查看特征的重要性。其实这已经含沙射影地体现了模型解释性的理
weixin_39975261·2022-07-05 07:05

【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福指数可视化|数据分享

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24198原文出处：拓端数据部落公众号聚类是将总体或数据点划分为多个组的任务，以使同一组中的数据点与同一组中的其他数据点更相似，而与其他组中的数据点不相似。它基本上是基于它们之间的相似性和相异性的对象的集合。在本项目中，我将使用世界幸福报告中的数据（查看文末了解数据获取方式）来探索亚洲22个国家或地区，并通过查看每个国家的阶梯得分，社会支持，健康的
拓端研究室·2022-07-05 07:19

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

p=27078原文出处：拓端数据部落公众号【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例，时长06:05
拓端研究室·2022-07-05 07:49

R语言实现KMeans聚类算法实例教程

目录什么是k-means聚类算法R实现kmeans聚类算法加载包加载示例数据寻找最佳聚类数量使用最优k执行kmeans聚类kmeans算法的优缺点总结本文和你一起学习无监督机器学习算法————kmeans
·2022-07-01 17:31

opencv3机器学习之EM算法示例详解

也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在
·2022-06-30 09:50

【重磅干货】Python、机器学习、深度学习算法实战和应用必备书籍

本文给大家分享机器学习、深度学习算法实战和应用必备的4本“宝藏”书。具体书籍展示如下：（文末提供下载方式！）
深度学习技术前沿·2022-06-25 07:58

利用Kmeans聚类进行用户分层分析

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportwarningsimportseabornassnsimportrefromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_scorefromsklear
小磊要努力哟·2022-06-20 07:55

无监督学习 聚类算法代码+原理+对比分析

无监督学习聚类算法1：经典的Kmeans纵使簇类需要专家系统与先验知识定义，Kmeans也依旧在当前的机器学习与深度学习使用，例如各种数据分析以及深度学习全连接以后的输出层网络连接，它与他的衍生算法，例如
cv君·2022-06-19 07:56

KMeans (K均值)算法讲解及实现

算法原理KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
weixin_33734785·2022-06-13 07:31

Kmean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。
wxshi_java·2022-06-13 07:29

机器学习——详解经典聚类算法Kmeans

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注今天是机器学习专题的第12篇文章，我们一起来看下Kmeans聚类算法。
TechFlow·2022-06-13 07:11

KMean算法精讲

本文目录基本训练步骤关于KMeans的几个问题KMeans算法的目标函数是什么？KMeans算法是否一定会收敛？不同的初始化是否带来不⼀样的结果？K值如何进行选择？
小白学推荐·2022-06-13 07:05

汇总 | 深度学习中图像语义分割基准数据集详解

基于像素分布的分割算法：KMeans、FuzzyCMeans、GMM、MeanShift基于图像拓扑结构的分割算法：分水岭填充、轮廓边缘分析基于能量最大化的分割方法：图割但是随着深
小白学视觉·2022-06-12 07:46

数据分析面经整理：机器学习方面

目录1.KNN的算法原理2.Kmeans3.DBSCAN4.Baggging和Boosting4.1Bagging4.1.1随机森林RandomForest(RF)4.2Boosting4.2.1xgboost4.2.2Adaboost4.2.3
slaythedragon·2022-06-09 07:15

机器学习——kMeans聚类

相关概念无监督学习无监督学习是从无标注的数据中学习数据的统计规律或者说内在结构的机器学习，主要包括聚类、降维、概率估计。无监督学习可以用于数据分析或者监督学习的前处理。聚类聚类（clustering）是针对给定的样本，一句他们特征的相似或距离，将其归并到若干个簇的数据分析问题。直观上，相似的样本聚集在相同的簇，不相似的样本分散在不同的簇。因此，样本之间的相似度或距离起着重要作用。相似度和距离的衡量
颜妮儿·2022-06-09 07:07

C++OpenCV系统学习（14）——图像分割与抠图（1）_KMeans

目录1.概述1.1K-means方法1.2基本流程2.K-means图像分割2.1图像分割2.2K-means算法原理2.3实验案例1.概述图像分割主要有四种方法：K-means和GMM是基于聚类的方式进行图像分割，分水岭方法是基于图像的拓扑结构进行图像分割的，还有GrabCut是基于交互方式的图像分割与抠图的方法。1.1K-means方法K-means是无监督学习方法，对于分类问题需要输入分类数
AI炮灰·2022-06-07 07:18

不用深度学习，(行人检测 目标检测 ）基于图像处理的人体粗略估计

目录目录一基于腿部定位的粗略估计方法二基于头发定位位的粗略估计方法三基于图像图形二值化—+灰度投影法的结果四基于kmeans聚类分割+图像处理的结果五边缘检测+图像腐蚀操作等确定人体位置背景行人检测目标检测行人追踪是当前的热点应用图像处理技术
matlab_python22·2022-06-03 22:33

python实现DBSCAN聚类

该博客配套代码、数据及PPT见百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1j1iWnhXmQiAnQ7VnfsCIrQ提取码：6666算法实战数据为31个省份的出生率和死亡率，文件名为
啃西瓜的小煤球·2022-06-01 11:50

Java学习（Day 28）

学习来源：日撸Java三百行（51-60天，kNN与NB）_闵帆的博客-CSDN博客文章目录kMeans聚类一、聚类二、kMeans步骤三、代码分析1.流程2.完整代码3.运行截图总结kMeans聚类一
言山兮尺川·2022-05-31 10:27

机器学习期末练习题

目录KNN决策树朴素贝叶斯SVMadaboost梯度下降法KmeansAprioriSVD重要的评估指标（注意F1score）机器学习算法总结过拟合和欠拟合产生的原因：解决欠拟合(高偏差)的方法解决过拟合
unseven·2022-05-30 09:19

机器学习K-means作业

作业作业2：利用Kmeans，完成china.jpg文件的压缩与显示。
T_Y_F666·2022-05-30 09:17

Kmeans算法实现

文章目录前言KMeans流程距离公式代码运行效果可能存在问题猜想分析前言废话不多说，咱们开始吧，看牛皮的标题应该就知道我想干什么了，嘿嘿~在开始之前咧，我们先来简单的来看看咱们的Kmeans，这样我们就能够知道我们今天的玩意能够干嘛了
Huterox·2022-05-28 07:19

GANKMeans基于GAN的聚类复合算法假想

文章目录前言原理编码效果前言这个是继续上一个猜想进行的编码研究，有没有类似的论文这个我不太清楚，在知网我是找到了一篇有使用GAN+KMeans的图片分类算法的。不过这个还是有不少差别的。
Huterox·2022-05-28 07:49

刷新三项世界纪录！浪潮云ICP ARM架构获SPEC Cloud测试全球第一名

在综合性能、KMeans性能、平均实例配置时间方面评分均为全球最高，刷新三项世界纪录。SPEC是由全球几十所知名大学、研究机构、IT企业组成的第三方测试组织，拥有多项公开的标准化测试规范和模型。
·2022-05-26 09:04

2-4 经典机器学习算法-K近邻算法KNN，KNN与K-means之间的区别和联系，KNN平衡方差和偏差，Python实现KNN

KNN、Kmeans、层次聚类几个需要注意的点_记录与分享AI资料与学习过程-CSDN博客2、K-NN与K-means之间有什么区别和联系？联系：都
沉睡的小卡比兽·2022-05-26 07:02

机器学习基础知识总结

4、LASSO回归5、弹性网络6、逻辑斯蒂回归7、贝叶斯岭回归8、核岭回归9、SVR二、分类1、k近邻2、分类指标3、SVM三、数据预处理四、决策树与回归树1、决策树2、回归树3、集成学习五、聚类1、Kmeans2
Dream_csd·2022-05-25 07:50

十三、聚类算法

六、聚类算法实战一、聚类聚类是一种无监督的机器学习任务，可以自动将数据划分为类cluster，因此聚类分组不需要提前被告知所划分的组应该是什么样子的。
beyond谚语·2022-05-22 17:55

python中文文本切词Kmeans聚类

K-means算法进行聚类六、总结简介查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现，网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类（乃至搜索关键词python中文文本聚类也是如此），网上大部分是关于文本聚类的Kmeans
·2022-05-20 14:39

Python如何对图像补全并分割成多块补丁

目录题目思路代码效果展示图像分割方法总结1、阈值分割2、边界分割（边缘检测）3、区域分割（区域生成）4、SVM分割（支持向量机）5、分水岭分割6、Kmeans分割题目编写一个程序，按照输入的宽高，将测试图像分割成多个补丁块
·2022-05-20 11:26

如何利用python实现kmeans聚类

目录一、先上手撸代码！二、接下来是调库代码！（sklearn）附：对k-means算法的认识总结一、先上手撸代码！1、首先是导入所需要的库和数据importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomimportmathimportmatplotlib.pyplotasplt#这两行代码解决plt中文显示的问题plt.rcParams['font.sans-serif
·2022-05-17 18:01

“cosine_distance“ “KMeansClusterer“ is not defined

在进行k-means聚类分析时候，提示"KMeansClusterer"isnotdefined，假如还没安装有包的话要先下载找到python文件夹里面的Scripts，在控制台中进入该路径，然后运行pipinstallnltk
肇事司机赵四·2022-05-15 07:32

机器学习sklearn----初识KMeans

文章目录概述KMeans中几个概念KMeans工作过程KMeans使用示例导入相关模块生成原始数据通过KMeans分类KMeans常用属性分类结果展示KMeans中的predict方法总结概述KMeans
iostreamzl·2022-05-15 07:00

python-sift-kmeans-svm图片分类

文章目录1理论2代码2.1debug记录2.2代码3数据集4结果写在最后1理论理论部分见博客：SIFT+词袋+SVM的深入理解，感谢博主herr_kun，这个真是写的太好了，通俗易懂，尤其是那张自动笔画的图，真好https://blog.csdn.net/herr_kun/article/details/802203892代码使用的代码来源于https://blog.csdn.net/Yan456
qigeyonghuming_1·2022-05-15 07:46

【机器学习】--Kmeans从初识到应用

一.前述Kmeans算法一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。Kmeans算法是一种无监督的算法。
L先生AI课堂·2022-05-15 07:06

matlab kmeans 函数

kmeansk-meansclusteringcollapseallinpageSyntaxidx=kmeans(X,k)exampleidx=kmeans(X,k,Name,Value)example
GarfieldEr007·2022-05-15 07:34

Python：导入KMeans库失败；Kmeans报错及解决方法；NameError: name ‘KMeans‘ is not defined

Python：导入KMeans库失败；Kmeans报错及解决方法；NameError:name'KMeans'isnotdefined当我们在python中使用KMeans包进行聚类时报错：NameError
浩栋丶·2022-05-15 07:27

基于 Java 机器学习自学笔记 （第60天：过去十日的总结）

目录1.尝试作为知识的输出者2.机器学习的不确定性3.关于KNN与KMeans的差异4.关于Leave-one-out的一些思考5.关于常用的距离公式整理5.1欧氏距离5.2曼哈顿距离6.其余高维距离距离
LTA_ALBlack·2022-05-12 07:01

python 调用gpu算力_KMCUDA： GPU/CUDA 实现Kmeans

最近项目使用到Kmeans算法，考虑到CPU实现速度上的限制，需要使用GPU加速，因此查到libKMCUDA库。记录安装使用过程中遇到的一些问题。
weixin_39647977·2022-05-11 07:34

基于 Java 机器学习自学笔记 （第56-57天：kMeans 聚类）

目录一、算法解释·关于KMeans的那些需要注意的地方二、一些数据结构说明三、代码实现过程1.距离计算2.分簇四、数据测试与进行外部评价·关于聚类的评价指标（补充的57天内容）扩充的中心点查找策略一、算法解释何为聚类
LTA_ALBlack·2022-05-09 07:30

机器学习之层次聚类与K-Means

本博客仅介绍两种常见的聚类算法：层次聚类和Kmeans聚类。
小磊要努力哟·2022-05-07 07:47

【机器学习入门】(5) 决策树算法实战：sklearn实现决策树，实例应用（沉船幸存者预测）附python完整代码及数据集

各位同学好，今天和大家分享一下python机器学习中的决策树算法，在上一节中我介绍了决策树算法的基本原理，这一节，我将通过实例应用带大家进一步认识这个算法。文末有完整代码和数据集，需要的自取。那我们开始吧【机器学习】(4)决策树算法理论：算法原理、信息熵、信息增益、预剪枝、后剪枝、算法选择1.Sklearn实现决策树首先我来介绍一下sklearn库中的决策树分类器sklearn.tree.Deci
立Sir·2022-05-05 07:06

Java架构师技术进阶路线图

架构师技术进阶路线图涉及的知识点共分为15大模块:架构师源码深度剖析、大型分布式架构突击、微服务前沿技术栈进阶、全景消息通信实战、海量数据高效处理、高效综合运维演练、玩爆大型项目性能优化、面向面试的数据结构与算法实战
骨灰级收藏家·2022-04-27 08:50

排序算法实战练习

排序总的来说可以分为两种：内排序：排序过程全部在内存中进行。外排序：排序过程需要不断地进行内存和外存之间的数据交换。外部排序时，要将数据分批调入内存来排序，中间结果还要及时放入外存，显然外部排序要复杂得多。下面主要实战练习内排序。目录直接插入排序（二路）归并排序希尔排序快速排序左右指针法挖坑法前后指针法快速排序的优化堆排序冒泡排序直接选择排序桶排序直接插入排序基本思想：把n个待排序的元素看成一个有
uiop_uiop_uiop·2022-04-22 09:33

全面解析Kmeans聚类算法（Python）

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。在本文中，我将详细介绍聚类算法，喜欢本文记得收藏、关注、点赞。【注】完整版代码、数据、技术交流文末提供。聚类算法可以大致分为传统聚
Python学习与数据挖掘·2022-04-22 07:21

机器学习之kmeans聚类算法及应用

1.Kmeans聚类算法原理1.1概述K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
铁头娃1740·2022-04-22 07:36
上一页 25 26 27 28 29 30 31 32 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他