KMeans聚类算法

机器学习算法基础--聚类问题的评价指标

1.聚类问题指标评价的意义聚类算法是非监督学习最常用的一种方法，性能度量是衡量学习模型优劣的指标，也可作为优化学习模型的目标函数。
温柔济沧海·2023-10-02 19:40

【聚类算法】谱聚类spectral clustering

everyblogeverymotto:Youcandomorethanyouthink.https://blog.csdn.net/weixin_39190382?type=blog0.前言谱聚类spectralclustering概况说明：无1.正文1.1整体理解谱聚类（SpectralClustering）是一种基于图论的聚类方法，将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图。使子图内尽量相似
胡侃有料·2023-10-02 16:14

Python实现谱聚类Spectral Clustering算法和改变簇数结果可视化比较

【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谱聚类是一种将数据的相似矩阵的谱应用于降维的技术
拓端研究室·2023-10-02 16:43

《数据挖掘导论》学习 | 第九章 聚类分析：其他问题与算法

目录第九章聚类分析：其他问题与算法数据、簇和聚类算法的特性比较K均值和DBSCAN数据特性簇特性聚类算法的一般特性基于原型的聚类模糊聚类使用混合模型的聚类自组织映射基于密度的聚类基于网格的聚类子空间聚类基于图的聚类稀疏化最小生成树聚类
蕴玉山辉，怀珠川媚·2023-10-02 15:49

《数据分析实战》总结二之聚类算法：K-Means，EM

1K-MeansK-Means是一种非监督学习，解决的是聚类问题。K代表的是K类，Means代表的是中心，本质是确定K类的中心点，当找到了这些中心点，也就完成了聚类。需要解决三个问题：1如何确定K类的中心点？其中包括了初始的设置，以及中间迭代过程中中心点的计算。在初始设置中，会进行n_init次的选择，然后选择初始中心点效果最好的为初始值。在每次分类更新后都需要重新确认每一类的中心点，一般采用均值
木棉上的光·2023-10-02 15:49

《R语言数据挖掘》读书笔记：六、高级聚类算法

第六章、高级聚类算法1.DBSCAN算法和电子商务客户分类分析1.1DBSCAN算法通过定义数据点空间的密度和密度度量，这些类可以建模成数据空间中具有某种密度的截面。
Nelson_hehe·2023-10-02 15:18

python数据分析与挖掘之 聚类算法

第五章数据建模(一)聚类分析1、主要方法2、距离分析度量样本之间的相似性，采用距离算法：文档相似性度量3、K-means分类#-*-coding:utf-8-*-#使用K-Means算法聚类消费行为特征数据importpandasaspd#参数初始化inputfile='../data/consumption_data.xls'#销量及其他属性数据outputfile='../tmp/data_t
bduwps8393·2023-10-02 15:18

文章标题

hadoop、spark》289页；文章ResearchonParallelk-meansAlgorithmDesignBasedonHadoopPlatform基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究
浩海紫冰·2023-10-02 03:07

k-means 聚类hadoop 平台

hadoop、spark》289页；文章ResearchonParallelk-meansAlgorithmDesignBasedonHadoopPlatform基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究
浩海紫冰·2023-10-02 03:37

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hadoop、spark》289页；文章ResearchonParallelk-meansAlgorithmDesignBasedonHadoopPlatform基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究
浩海紫冰·2023-10-02 03:37

聚类（kmeans，DBSCAN，OPTICS）

聚类K-means聚类样本集，聚类簇数k。从D中随机选择k个样本作为初始均值向量令forj=1,2,...m计算样本与各均值向量的距离距离最近的均值向量，就确定了的簇标记，并加入相应的簇中。计算新的均值向量，继续按照上述步骤划分，直到均值向量不再被更新。形象的解释：1.首先输入k的值，即我们指定希望通过聚类得到k个分组；2、从数据集中随机选取k个数据点作为初始大佬（质心）；3、对集合中每一个小弟，
Jasmine晴天和我·2023-10-01 12:09

个性化社交网络协同过滤推荐系统 基于用户评分的协同过滤推荐算法 用户信任度 KMeans聚类算法 协同过滤推荐算法测评指标MAE平均绝对误差、recall召回率、precision查准率

个性化社交网络协同过滤推荐系统依赖用户的社交关系（用户关注用户的操作数据，称为用户之间的信任度），根据用户对项目的评分数据，计算目标用户的最近邻居，同时将目标用户信任的用户加入最近邻居，进行推荐，旨在提高目标用户信任的其他用户的相似用户的项目推荐，达到推荐更准确的目的。本文主要讲解了个性化社交网络协同过滤推荐系统实现的开发环境、数据集、开发过程、协同过滤推荐算法、推荐算法测评指标、实现结果等内容。
74b3a3e489d4·2023-10-01 00:06

有监督学习 与 非监督学习 差异

包括所有的聚类算法，例如k-means等。深度学习：只是指结构有深度的算法。既可以无监督学习，又可以有监督学习。例如卷积神经网络CNN是有监督学习。
低调的风·2023-09-29 14:57

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLO的道路交通标志识别（续）

目录改进的S-YOLO交通标志识别算法4.1二分K-means聚类算法4.1.1聚类算法4.1.2二分K-means重聚类锚框<
林聪木·2023-09-29 13:43

Pyspark实现KMeans机器学习聚类算法（一）

Pyspark实现KMeans机器学习聚类算法（一）环境配置：spark2.1.1python3.5.2IPython5.1.0这里配置了pyspark默认以ipython模式启动。
数据之禅·2023-09-28 14:03

点云感知(一):基于深度图的聚类算法与源码解析

前言原理文字介绍略微简介，但是在代码注释中非常详细。我相信在代码中学习原理才能理解更加通透。参考:gitcodehttps://blog.csdn.net/weixin_43885544/article/details/111193386一、算法原理二、源码解析流程为:预处理->深度图投影->深度图分割->有效类提取预处理:PreProcess函数/***预处理:点云行方向重排序和补偿*@para
zwhdldz·2023-09-28 13:48

机器学习算法基础--K-means聚类方法

目录1.算法原理介绍2.算法核心代码3.算法效果展示1.算法原理介绍#k-means聚类方法"""k-means聚类算法流程:1.K-mean均值聚类的方法就是先随机选择k个对象作为初始聚类中心.2.这个时候你去计算剩余的对象于哪一个聚类中心的距离是最小的
温柔济沧海·2023-09-27 14:56

聚类发展历史、现状、未来趋势

1、发展历史聚类算法的历史与有监督学习一样悠久。层次聚类算法出现于1963年[26]，这是非常符合人的直观思维的算法，现在还在使用。
席八·2023-09-27 09:46

【机器学习、python】KNN

监督式，提升精度#2d类别划分fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpdata
岩塘·2023-09-26 23:32

【计算机视觉】2.图像特征提取

角点FAST角点斑点SIFTHaar-like特征SURFORBLBPGabor一、颜色特征量化颜色直方图HSV空间优势：计算高效劣势：量化问题，稀疏聚类颜色直方图使用颜色空间：Lab颜色空间操作：使用聚类算法对所有像素点颜色向量进行聚类单元用聚类代表二
Scott_S·2023-09-26 21:13

无监督学习算法Kmeans

1.有监督学习和无监督学习在机器学习算法中，常把算法分为有监督学习和无监督学习两种。他们之间的区别主要在于输入数据集类型和学习目标。（1）有监督学习：训练输入的数据需要带有标签，以便算法能够学习输入和输出之间的映射关系；有监督学习的目标是通过对训练数据的学习，实现对未知数据的预测和分类。（2）无监督学习：训练数据不需要标签，算法只能使用输入数据进行学习，目标是找到输入数据之间的相似性和区别。这里我
liguiyuan112·2023-09-26 13:49

R语言文本挖掘：kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32307原文出处：拓端数据部落公众号互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个尝试。文本聚类其实也就是聚类分析在文本方向上的应用,首先我们要把一个个文档的自然语言转换成数学信息，这样形成高维空间点之后再去计
·2023-09-26 00:47

KMeans算法全面解析与应用案例

目录一、聚类与KMeans介绍聚类的基础概念KMeans算法的重要性二、KMeans算法原理数据集和特征空间距离度量算法步骤三、KMeans案例实战案例背景：客户细分数据集说明Python实现代码输出与解释四
TechLead KrisChang·2023-09-25 17:16

高斯混合模型 Gaussian Mixture Model | GMM

高斯混合模型的应用场景四、构建高斯混合模型模型的注意事项五、高斯混合模型模型的实现类库六、高斯混合模型模型的评价指标七、类库scikit-learn实现高斯混合模型的例子总结前言高斯混合模型是机器学习中无监督学习的一种聚类算法
JasonH2021·2023-09-25 03:33

matlab调用kmeans_使用 K 均值聚类实现基于颜色的分割

步骤1：读取图像在hestain.png中读取，这是一个带有苏木精和曙红染色组织(H&E)的图像。这种染色方法有助于病理学家区分不同组织类型。he=imread('hestain.png');imshow(he),title('H&Eimage');text(size(he,2),size(he,1)+15,...'ImagecourtesyofAlanPartin,JohnsHopkinsUni
风月不相干·2023-09-24 13:57

基于k均值聚类的图像分割

实验目的通过编程，实现将一幅彩色图像分割为若干个同质区域，即采用K-Means聚类算法来将像素分组从而实现图像分割。
还能坚持·2023-09-24 13:26

使用 K 均值聚类进行颜色分割

聚类算法可以自动将相似的颜色分组在一起，而不需要为每种颜色指定阈值。当处理具有大范围颜色的图像时，或者当事先不知道确切的阈值时，这非常有用。
TD程序员·2023-09-24 13:24

opencv kmeans使用 图像色彩量化为例

kmeans聚类实现灰度图像色彩量化（使用更少灰度值表示原灰度图像）#coding:utf-8importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取原始图像灰度颜色
我坚信阳光灿烂·2023-09-24 07:14

基于RFM模型和K-Means算法实现用户分群

模型是用户价值分析中最常见的模型，核心思想是用户的消费间隔（忠诚度）、消费金额（付费情况）、消费频次（活跃度）三个特征对用户进行分群（2*3=8个类别），从而针对不同的群体使用不同的策略2、K-Means算法是常用的聚类算法之一
Saturday_tell·2023-09-24 01:36

机器学习第十一课--K-Means聚类

一.聚类的概念K-Means算法是最经典的聚类算法，几乎所有的聚类分析场景，你都可以使用K-Means，而且在营销场景上，它就是"King"，所以不管从事数据分析师甚至是AI工程师，不知道K-Means
好人cc·2023-09-22 21:46

K-Means

111Reference:[1]基于密度的聚类DBSCAN解释与实例计算_哔哩哔哩_bilibili[2]python:各省市消费水平聚类分析-KMeans和DBSCAN的实现-知乎
Tancenter·2023-09-21 19:35

Python手写K均值算法

算法思维导图开始随机选择k个中心点C计算每个点到k个中心点的距离D将每个点归到距离最近的中心点所在的簇E重新计算每个簇的中心点重复CDE步骤直到簇不再变化结束2.该算法的手写必要性及市场率调查K均值算法是一种常用的聚类算法
全栈项目讲解·2023-09-20 23:07

无监督学习---聚类

聚类中最经典且易用的聚类模型当属Kmeans聚类。一、Kmeans聚类  kmeans算法原理：最小化所有样本到所属类别中心的（欧氏）距离平方和（误差平方和SSE），采用迭代的方式实现收敛。
DB_UP·2023-09-20 14:51

R常用包

1.数据处理dplyrlubridatesqldfstringr2.数据可视化包ggplot2lattice3.时间序列forecast4.聚类clusterkmeans5.分类rpartrandomForest
DB_UP·2023-09-20 14:51

基于改进人工蜂群算法的 K 均值聚类算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章讲解1概述基于以上三点改进提出了IABC-Kmeans算法。
长安程序猿·2023-09-20 10:30

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL·2023-09-20 08:59

pyspark MLlib基本使用

使用方法MLlib中包含能够在集群上运行良好的并行算法，如kmeans、分布式RF、交替最小二乘等，这能够让MLib中的每个算法都能够适用于大规模数据集也可以将同一算法的不同参数列表通过parallelize
littletomatodonkey·2023-09-20 05:22

专治机器学习面试：机器学习各个算法的优缺点！

涉及到的算法有：回归正则化算法集成算法决策树算法支持向量机降维算法聚类算法贝叶斯算法人工神经网络深度学习感兴趣的朋友可以点赞、转发起来，让更多的朋友看到。技术交流技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。
Python数据开发·2023-09-20 04:26

机器学习——聚类算法

0、前言：机器学习聚类算法主要就是两类：K-means和DBSCAN聚类：一种无监督的学习，事先不知道类别（相当于不用给数据提前进行标注），自动将相似的对象归到同一个簇中1、K-means：原理：先根据预先提供的
疋瓞·2023-09-20 00:33

基于Spark的K-means快速聚类算法的优化

摘要1引言2相关研究2.1Spark计算框架2.2K-means算法2.3K-means++算法
Wzideng·2023-09-19 22:40

K-means 聚类算法学习笔记

K-means聚类算法是一种无监督学习算法，用来将nnn个样本点分成kkk类，使得整个数据集的误差平方和SSESSESSE最小。
YangHao5·2023-09-19 03:30

8超像素分割，SLIC利用了简单的聚类（贪婪）算法，初始时，每一个聚类的中心被平均的分布在图像中，而超像素的个数，可以基本由这些中心点来决定。每一步迭代，种子像素合并周围的像素，形成超像素。

8matlab超像素分割聚类算法(xiaohongshu.com)
顶呱呱程序·2023-09-18 08:28

05模型建立与评价

(KMeans,DL)2.模型搭建2.1切割训练集和测试集方法有：留出法，交叉验证法，自
糖雪球_ae18·2023-09-18 02:44

机器学习（16）---聚类(KMeans)

聚类一、聚类概述1.1无监督学习与聚类算法1.2sklearn中的聚类算法二、KMeans2.1基本原理2.2簇内误差平方和三、sklearn中的KMeans3.1所用模块3.2聚类算法的模型评估指标3.3
冒冒菜菜·2023-09-17 06:11

层次聚类分析

1、python语言fromscipy.clusterimporthierarchy#导入层次聚类算法importmatplotlib.pylabaspltimportnumpyasnp#生成示例数据np.random.seed
清纯世纪·2023-09-17 05:51

KMeans

classKMeans:"""使用Python语言实现聚类算法。"""
SLClinchen·2023-09-17 04:01

9.10 创建一个对象识别器

codebook_file):withopen(model_file,'rb')asf:self.erf=pickle.load(f)withopen(codebook_file,'rb')asf:self.kmeans
MaskStar·2023-09-16 21:02

【Java应用】使用Java实现机器学习算法：聚类、分类、预测

聚类算法用于将数据集分成不同的群组；分类算法用于将数据分为不同的类别；预测算法用于预测未来事件或趋势。机器学习算法广泛应用于各种领域，例如金融、医疗、教育、自然语言处理、计算机视觉等。
Java技术攻略·2023-09-16 01:14

WINCC 聚类算法 clustering algorithm

//聚类算法//RANGE：离散阈值doubleShowMost(doubleData[],intCount,doubleRANGE){doublecluster;doublenSum=0;intnCount
杨铮...·2023-09-14 11:08

当死亡突然降临，生活如何继续

wewerelyinginourbedathome,andPaulsaid,It’sgoingtobeOK.AndIrememberansweringback,Yes.Wejustdon’tknowwhatOKmeansyet
英语学习室·2023-09-14 08:01
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