KMeans聚类算法第21页

谱聚类算法

谱聚类算法http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45749757

涛来涛去·2023-03-31 12:52

sklearn的各种聚类算法使用教程

完整代码及数据已经更新至GitHub,欢迎fork~GitHub链接声明：创作不易，未经授权不得复制转载statement:Noreprintingwithoutauthorization内容概述：测试sklearn中以下聚类算法在

Mr_Relu·2023-03-31 07:19

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

第九章.聚类算法—K-MEANS，Mini Batch K-Means

第九章.聚类算法9.1聚类算法1.聚类和分类的区别：分类样本是带标签的，聚类的样本是没有标签的。

七巷少年^ω^·2023-03-30 21:36

一文读懂聚类算法原理

聚类是目前日常工作中用户分群最常用的机器学习算法之一，下文将对聚类算法的基本原理进行介绍，适合入门机器学习和非技术型的人员阅读。

PM见闻·2023-03-30 20:24

聚类算法 - 凝聚层次聚类

一、定义层次聚类就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止。按照分类原理的不同，可以分为凝聚和分裂两种方法。层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为凝聚和分裂的两种方案：1、凝聚凝聚的层次聚类是一种自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有的对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足，绝大多数层次聚类方

dora_yip·2023-03-30 06:22

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

【风光场景生成】基于改进ISODATA的负荷曲线聚类算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1K-means聚类算法及存在的问题1.2ISODATA聚类算法及存在的问题1.3L-ISODATA聚类算法1.4K-L-ISODATA聚类算法2运行结果2.1聚类算法比较2.2K-L-ISODATA

数学建模与科研·2023-03-29 13:39

python画散点图

文章目录前言一、散点图函数二、函数参数介绍三、代码实例总结前言最近在搞聚类算法，所以难免会用到一些散点图的用法，总结一下，方便以后参考。

爱写代码的十一·2023-03-29 13:58

SKlearn里面的K-means使用详解

在K-Means聚类算法原理中，我们对K-Means的原理做了总结，本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。

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

2021-02-05

3、品类包中属性聚类：去头去尾后删选出了88个属性，但是发现不同类目间共有的属性完全没有规律，人工都没有办法将相似的聚类到一起更何况聚类算法，感觉此路不太通。

枯木嫩芽·2023-03-28 23:00

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

5.2.2 K-Mean聚类算法

K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据换分为预定的类数K，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。

WeDataScience·2023-03-28 19:25

无监督学习

但是K均值聚类算法的优点主要体现在：对于大数据集。K均值聚类算法相对是可伸缩和高效的，他的计算复杂度是O（NKt)接近与线性，其中N是数据对象的数目，K

slyxk·2023-03-28 03:41

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

孤立核函数 (Isolation Kernel) 的聚类效果展示

YeZhu,DeakinUniversity2021/10/1当前有很多核方法（kernelmethod）来改进现有的基于距离的聚类算法的性能(如kernelk-means和谱聚类)。

YeZhu·2023-03-26 14:10

K 均值算法-如何让数据自动分组

与分类算法相比，无监督学习算法又叫聚类算法，就是只有特征数据，没有目标数据，让算法自动从数据中“学习知识”，将不同类别的数据聚集到相应的类别中。

码农充电站pro·2023-03-25 23:36

机器学习面试题——聚类算法

机器学习面试题——聚类算法提示：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

冰露可乐·2023-03-25 07:54

聚类算法

聚类这一模块我只停留在表面上的认识，我也没有真正的去敲过代码，理论知识还算行，主要的笔记也就是理论以及做法的一个理解。K-means聚类：最常被搞数据的人挂在嘴边，也是比较常用的一种聚类方法，具体做法是：1：原始数据想要聚成N类，那么选择N个类的重心（一般选择认为必然属于此类的点作为此类初始中心，当然重心表现越好，聚类结果也会越好）2：计算样本点到N个中心的距离，将样本点归入离它最近的重心所属的类

夜木兮·2023-03-23 08:52

机器学习 - DBSCAN聚类算法

1.DBSCAN简介密度聚类（亦称基于密度的聚类算法，density-basedclustering）算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。

nlpming·2023-03-21 05:16

k-modes聚类算法

引言之前介绍的K-means和k-medoids算法都是针对数据为数值型的聚类算法，计算样本间的距离采用的是欧式距离，所以如果数据变量是类别型的采用这两种算法，就需要先进行one-hot编码或者dummycoding

学习者的旅途·2023-03-20 10:28

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

聚类算法评价指标python实现_[ML] 聚类评价指标

本文将介绍几个常见的聚类评价指标:Purity,NMI,RI,Precision(查准率),Recall(查全率),F,ARI,Accuracy(正确率).好的聚类算法,一般要求类簇具有：高的类内(intra-cluster

weixin_39681724·2023-03-20 07:36

聚类模型ari_几种常见的聚类评估指标

在前面两篇文章中，笔者已经介绍了两种聚类算法，同时还通过sklearn完成相应的示例。但是，到目前为止笔者还没有介绍如何来聚类的经过进行评估。

卖糕郎·2023-03-20 07:04

【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解

【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解文章目录【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解1.前言2.外部指标2.1P（Purity）2.1.1例子2.2NMI（NormalizedMutualInformation

笃℃·2023-03-20 07:33

无监督聚类评价指标，RI、ARI、MI、NMI等

**RI（RandIndex）**是比较两个聚类结果的参数，也可以比较一个聚类算法的结果和真实分类情况。他是将所有情况进行枚举，来看看有所有pair在聚类算法1和聚类算法2中的情况一致。

踮踮脚尖看远方·2023-03-20 07:32

[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

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。

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

知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据

知识分享之Python——sklearn中K-means聚类算法输出各个簇中包含的样本数据背景日常我们开发时，我们会遇到各种各样的奇奇怪怪的问题（踩坑o(╯□╰)o），这个常见问题系列就是我日常遇到的一些问题的记录文章系列

cn華少·2023-03-17 05:00

使用K均值聚类算法进行产品划分

在理解聚类算法原理之后，通过实际案例去操作，既可以巩固对算法的理解，也有助于尽快把知识转化为生产力。下面将通过一个案例展示K均值聚类建模的流程和思路。

PM见闻·2023-03-16 01:52

基于密度的聚类方法

与基于距离的聚类算法不同的是，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，而基于密度的聚类算法可以发现任意形状的簇。基于密度的聚类方法是从数据对象分布区域的密度着手的。

皮皮杂谈·2023-03-15 18:48

ML 无监督学习聚类 K-Means

聚类(clustering)聚类算法的目标是将数据集合分成若干簇，使得同一簇内的数据点相似度尽可能大，而不同簇间的数据点相似度尽可能小。

XinY_VV·2023-03-15 12:54

声纹识别 | 快速概览 + 了解N：N聚类算法是如何应用的

关于声纹识别的N：N聚类算法本文将从如下方面为你一一解读：什么是声纹？

rachol__xuedi·2023-03-15 08:31

KNN vs K-Means

KNNK-Means1.KNN是分类算法1.K-Means是聚类算法2.监督学习2.非监督学习3.喂给它的数据集是带label的数据，已经是完全正确的数据3.喂给它的数据集是无label的数据，是杂乱无章的

北小卡·2023-03-14 23:53

聚类算法优化

importrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#计算欧拉距离defcalcDis(dataSet,centroids,k):clalist=[]fordataindataSet:diff=np.tile(data,(k,1))-centroids#相减(np.tile(a,(2,1))就是把a先沿x轴复

优化大师傅·2023-03-14 04:51

聚类、分类

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

Jeriah·2023-03-13 14:34

matplotlib一维散点分布图的实现

目录引言方法测试结果参考引言本次的目标是绘制数据的一维散点分布图，应用场景是数据一维标签的聚类可视化，假定我们拥有原始的带标签数据(X,y)(X,y)(X,y)其中XXX为样本特征矩阵，yyy为对应样本的标签（连续值），通过聚类算法得到了

·2023-03-11 00:06

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

K均值算法介绍

在非监督学习中，通过算法来定义一些数据的结构，将数据分别聚合到这些子集中，这种算法称之为聚类算法。K均值(K-means)算法是最常用的一种聚类算法。

爱吃鱼的夏侯莲子·2023-03-10 15:55

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