KMeans聚类算法第23页

均值漂移(Meanshift)算法流程

均值漂移算法是一种常见的聚类算法，经常被应用在图像识别中的目标跟踪、数据聚类等场景中。

leeber_94·2023-02-02 11:33

均值漂移聚类算法_聚类算法-均值漂移算法

均值漂移聚类算法聚类算法-均值漂移算法(ClusteringAlgorithms-MeanShiftAlgorithm)均值漂移算法简介(IntroductiontoMean-ShiftAlgorithm

cunzai1985·2023-02-02 11:02

MATLAB实现Kmeans聚类算法

这是我练习的第一个机器学习的算法，写的比较简单，肯定也有一些小错误。也参看了很多其他人的代码。现在贴出来算是我学习的一个历程啦。clearall;closeall;clc;data1=normrnd(0,0.25,100,2);%生成符合data2=normrnd(1.25,0.5,100,2);data3=normrnd(-1.25,0.5,100,2);%显示数据plot(data1(:,1)

小淮槐·2023-02-02 11:55

Matlab实现Kmeans聚类算法

1.Kmeans聚类算法简介kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。

Xloserbin·2023-02-02 11:20

【机器学习】聚类算法（理论）

聚类算法（理论）目录一、概论1、聚类算法的分类2、欧氏空间的引入二、K-Means算法1、算法思路2、算法总结三、DBSCAN算法1、相关概念2、算法思路3、算法总结四、实战部分...一、概论聚类分析，

酱懵静·2023-02-02 10:31

catboost应用于含多个离散特征的数据挖掘多分类问题

importpandasaspdimportnumpyasnpimportlightgbmaslgbfromcatboostimportCatBoostRegressor,CatBoostClassifierfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.feature_selectionimportVarianceThr

赴前尘·2023-02-02 09:29

数据挖掘-KMeans算法

K-Means属于聚类算法，是一种无监督学习算法，没有训练集和测试集之分，也没有正确分类的标签与之参照来提升学习效果。聚类就是把一堆样本根据一些特性分成不同的簇，也就是类。

花讽院_和狆·2023-02-02 05:05

第九章聚类

需要说明的是，聚类过程仅仅能自动形成簇结构，簇所对应的概念语义需由使用者来把握和命名形式化地说，假定样本集包含个无标记样本，每个样本是一个维特征向量，则聚类算法将样本集划分为个不相交的簇相对应的，用表示样本的

晨光523152·2023-02-02 04:45

Kmeans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。

致虑·2023-02-02 03:09

（R/Python）t-SNE聚类算法实践指南

首发链接：https://yq.aliyun.com/articles/70733作者介绍：Saurabh.jaju2Saurabh是一名数据科学家和软件工程师，熟练分析各种数据集和开发智能应用程序。他目前正在加州大学伯克利分校攻读信息和数据科学硕士学位，热衷于开发基于数据科学的智能资源管理系统。Linkedin：https://in.linkedin.com/in/saurabh-jajuGit

uncle_ll·2023-02-01 20:55

各种聚类算法的介绍与比较（转载）

转载自：https://blog.csdn.net/abc200941410128/article/details/78541273一、简要介绍聚类概念聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。聚类和分类的区别聚类技术通常又

diudiu~bo·2023-02-01 20:55

各种聚类算法介绍

最近项目用到聚类算法，将其系统的总结一下。

baobaoqiyue·2023-02-01 20:23

机器学习的基础——embedding词嵌入&相似性&聚类算法介绍

本期文章，我们对embedding词嵌入、similarity相似性和clustering聚类进行相关的介绍，而这些都是大多数ML机器学习的基础，也是自动编码器必不可少的算法。在计算机中将真实的相关数据表示为计算机可以识别的数据过程称为embedding词嵌入，这在我们介绍transformer模型时有相关的介绍，因为计算机不能直接识别图片，或者文字，我们需要把这些图片或者文字进行一定的编码操作后

人工智能研究所·2023-02-01 20:52

ProductQuantizer-向量压缩

ProductQuantizer是一种将空间内的点x，通过kmeans算法映射到多个聚类中心,然后在通过聚类中心表示该点x的向量压缩方法.笔者在ANN算法和fasttext算法中,都见识到了ProductQuantizer

小小兰哈哈·2023-02-01 19:30

聚类算法比较：K-means 和高斯混合模型

算法原理K-means，K均值聚类算法假设每个cluster存在一个中心点，该cluster内的所有数据项到这个中心点的欧式距离（勾股定理的扩展：各维度差的平方求和再开方）都小于到其他cluster中心点的距离

weixin_34411563·2023-02-01 18:52

K-means，高斯混合模型及其EM步骤详解

作为机器学习算法的一员，不同于SVMs（支持向量机），贝叶斯，logisticregression这些监督学习算法，K-means是一种无监督的聚类算法。这里的K表示类别的个数。

Steven_ycs·2023-02-01 18:52

基于K均值(KMeans)与EM法估计高斯混合模型(GMM)参数的图像分割matlab程序

前些天已经写过KMeans图像分割和高斯混合模型EM法图像分割的文章，今天写一写KMeans与EM法估计高斯混合模型参数相结合的文章。

光电学子·2023-02-01 18:21

k-means--常用于为高斯混合模型设置初始值

.....,muk;2、重复下面过程直到收敛：对每个样例i，计算其应属于的类j：C(i)=argmin(||x(i)-mu(j)||^2);对每一个类j，重新计算该类的质心：mu(j)matlab自带kmeans.m

778811·2023-02-01 18:51

K-means算法和高斯混合模型的异同

这一部分属于无监督学习的内容，无监督学习内容主要包括：Kmeans聚类算法、高斯混合模型GMM及EM算法等。Kmeans聚类其实聚类算法除了Kmeans，还有其

会飞的小罐子·2023-02-01 18:50

高斯混合模型GMM

1.高斯混合模型概念高斯混合模型（GaussianMixtureModel）是一种聚类算法，它是多个高斯分布函数的线性组合，通常用于解决同一集合下的数据包含多种不同的分布情况。

东城青年·2023-02-01 18:20

机器学习概念总结笔记（四）——KMeans、混合高斯模型、LDA、PLSA、Apriori、FP-Growth、

原文：https://cloud.tencent.com/community/article/84799321）KMeans聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。

denghe1122·2023-02-01 18:18

高斯混合模型和KMeans算法可视化对比

文章目录高斯混合模型简介代码实现高斯混合模型简介高斯混合模型是用来聚类的，其采用期望最大算法(EM)进行迭代。其使用也是有条件的，适合数据是正态分布的数据。因为算法就是利用高斯概率分布函数进行极大似然估计的。EM算法：一种迭代，分两步，根据初始值来对每个样本进行类别划分(例如代入高斯概率分布函数中，计算出概率，进行分类)根据划分好的类别，进行参数的计算，来更改初始的估计参数。然后再返回到第一步中重

python_xiaofeng·2023-02-01 18:17

Kmeans与高斯混合模型的不同

Kmeans是基于距离计算得到聚类的（基于假设即一个点仅以1或者0的概率属于某一聚类，这两者中间的取值没有考虑）高斯混合模型是基于概率得到聚类的（即一个点仅以某一个概率属于某一类）

Kerry_gogogo·2023-02-01 18:17

Kmeans GMM 高斯混合模型 EM算法

Kmeans模型是GMM模型的一种，高斯混合模型（GaussianMixedModel）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况

Yonghua Li·2023-02-01 18:17

客户分群-聚类算法

机器学习算法分类有监督学习有训练样本分类模型预测模型无监督学习无训练样本关联模型聚类模型聚类算法介绍聚类就是将一组对象划分成簇（cluster），使簇内对象相似性尽量大，而簇间对象相似性尽量小。

行走记忆时光·2023-02-01 12:45

Kmeans python 可视化

就是用PLT,上一篇中主要写了kmeans图像分割的算法主体这里对他做可视化可视化两个函数，第一个是visualize，遍历一遍不同的K值的图像，每个暂停0.01s，嘿嘿嘿可以做动画第二个是交互式的inter_vis

风铃Ryan·2023-02-01 11:44

基于K-Means聚类算法演示及可视化展示

K-Means聚类算法演示及可视化展示123456789#导入包fromsklearn.clusterimportKMeansX=[[0.0888,0.5885],[0.1399,0.8291],[0.0747,0.4974

jh035512·2023-02-01 11:41

【DeepDive】使用教程

相比之下，其他机器学习系统需要开发者认为，聚类算法，分类算

笑起来贼好看·2023-02-01 09:54

k-means聚类

所谓聚类，就是以一定的方法将一堆样本依它们本身的数据特性划分成不同的簇类，以达成不同的技术目的，k-means就是这样一种基础聚类算法。

禺垣·2023-02-01 08:46

ML--数据预处理，降维，特征提取及聚类

ML–数据预处理，降维，特征提取及聚类主要涉及的知识点有：几种常见的数据预处理工具PCA主成分分析用于数据降维PCA主成分分析和NMF非负矩阵分解用于特征提取几种常用的聚类算法一.数据预处理1.使用StandardScaler

weixin_30496431·2023-01-31 14:06

【文献学习1】PSO-KMC：基于粒子群的K均值聚类算法

目录一、文献框架二、简介和创新点三、理论综述1.PSO算法2.PSO-KMC算法3.算法流程四、实验分析五、疑问和思考六、相关文献一、文献框架二、简介和创新点针对K均值聚类算法的缺陷，结合粒子群提出一种新的

qq_44122600·2023-01-31 13:34

NLP之文本聚类算法综述

NLP之文本聚类算法综述文本聚类算法综述常见算法通用场景评估指标实现流程代码实现文本聚类算法综述常见算法常见的文本聚类算法有以下几种：K-Means：是最常见的聚类算法，通过迭代不断更新聚类中心来实现文本聚类

楚楚小甜心·2023-01-31 09:42

【数据分析】基于客户行为构建客户分群模型的分析（转载）

文章阐述了建立客户分群模型的理论基础和技术手段，根据客户行为数据采用聚类的数据挖掘方法构建总体模型，并对数据规范性、聚类算法以及模型分析方法等进行说明，提高客户分群的有效性及应用价值。在当

MichalLiu·2023-01-31 09:39

机器学习（七）聚类之DBSCAN

针对聚类K-means算法中不能对特定形状的样本进行分类，提出了一种新的聚类算法（DBSCAN）。DBSCAN是一种著名的密度聚类算法，它基于一组“邻域”参数来刻画样本分布的紧密程度。

晓迦·2023-01-31 08:43

KMeans算法简介以及其与KNN的区别

KMeans算法是一种无监督的聚类方法，其工作流程如下：(1)在一群无标签的数据中，随机选择k个数据作为簇中心（k是人为选择的）(2)依照某种距离度量，计算除掉这k个数据点的其他数据点到这k个簇中心的距离

不吃·2023-01-30 21:54

kNN与kMeans聚类算法的区别

KNNK-Means目的是为了确定一个点的分类目的是为了将一系列点集分成k类KNN是分类算法K-Means是聚类算法监督学习，分类目标事先已知非监督学习，将相似数据归到一起从而得到分类，没有外部分类训练数据集有

赵大寳Note·2023-01-30 21:24

KNN算法与K-Means算法的区别

首先明确一点KNN与Kmeans的算法的区别：1.KNN算法是分类算法，分类算法肯定是需要有学习语料，然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集，将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类

qq_41800983·2023-01-30 21:24

KNN和kmeans算法的区别

文章目录1.KNN算法2.kmeans算法3.区别1.类型区别2.学习对象区别1.KNN算法KNN算法的定义，简单来说就是通过计算未知样本与所有样本之间的距离，以最近邻者的类别作为决策位置样本类别的唯一依据

WFForstar·2023-01-30 21:54

机器学习10 K最近邻（KNN）

文章目录前提概念实战经验KNN和KMeans区别代码导入模块函数参数方法导入包编程项目流程1,数据准备2,划分训练集和测试集3,构建训练模型4,预测（可能没有）5，准确度全文代码KNN是有监督算法前提KNN

dd112474·2023-01-30 15:28

机器学习4

回归与聚类算法说明线性回归的原理应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式说明线性回归的缺点说明过拟合与欠拟合的原因以及解决方法说明岭回归的原理即与线性回归的不同之处说明正则化对于权重参数的影响说明

周小洁~·2023-01-30 12:15

机器学习之径向基神经网络

RBFNN训练importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportevaimportdatetimestart

Performer_Cherry·2023-01-30 12:14

数学建模学习笔记（14）聚类模型

聚类模型K均值聚类算法和K均值++聚类算法系统聚类算法（层次聚类）DBSCAN聚类算法聚类问题概述：把样本划分为由相似的对象组成的多个类的过程。

北岛寒沫·2023-01-30 12:13

DBSCAN+KD-Tree聚类算法 JAVA版本

最近应老板需求，对面状要素(polygon)根据其距离的远近进行分组/聚类，然后分析比较组间区别以及组内特征。通过查看网上的介绍，发现对面状要素进行分组/聚类的文章或算法不太多（好吧，我承认我懒，看到比较复杂的算法脑壳就疼），但是对点要素进行聚类的算法相当成熟（K近邻、DBCSAN等等）emm…于是，我就想能否把面状要素转为点，然后面积作为点的一个属性/权值对其进行聚类呢？这样做肯定不精确，因为面

没有xiaoweiba·2023-01-30 08:39

Python机器学习应用 | 聚类——DBSCAN方法及应用

1DBSCAN密度聚类DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法：•聚类的时候不需要预先指定簇的个数•最终的簇的个数不定DBSCAN算法将数据点分为三类：•核心点：在半径Eps内含有超过MinPts数目的点

JinbaoSite·2023-01-30 08:04

2019-03-07-聚类性能评估

聚类性能评估1、AdjustedRandindex(ARI)优点：1.1对任意数量的聚类中心和样本数，随机聚类的ARI都非常接近于0；1.2取值在［－1，1］之间，负数代表结果不好，越接近于1越好；1.3可用于聚类算法之间的比较缺点

HollyMeng·2023-01-30 01:46

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的1

·2023-01-30 00:01

cd-hit linux,使用cd-hit对蛋白质或核酸序列进行聚类

cd-hit聚类算法通常来说，根据序列相似度对序列进行聚类，首先想到的可能是通过计算两两序列之间的相似度对序列进行聚类，这样需要进行allbyall的比较，相对来说比较费时，而cd-hit软件可以避开allbyal

王知遇·2023-01-29 21:21

数学建模笔记-第十讲-聚类

文章目录聚类模型K-means聚类算法k-means++算法SPSS操作一些讨论系统聚类举例题目如何分类常用距离指标与指标之间的距离类与类之间的距离过程最短距离系统聚类说明SPSS操作确定聚类数量演示一下怎么画图

丸丸丸子w·2023-01-29 20:09

机器学习12 降维

14降维内容：14.1数据压缩14.2数据可视化14.3主成分分析法（PCA）14.4选择主成分的数量14.5压缩重现14.6应用PCA建议14.1数据压缩上一章讨论了第一种类型的无监督学习：聚类算法。

黄桃百香果·2023-01-29 15:13

机器学习概论聚类算法实现(实验四)

一、实验目的1、熟悉使用numpy模块生成二维正态分布；2、掌握kmeans聚类的代码实现；3、熟悉numpy的使用；4、熟悉matplotlib的使用。

乌卡拉卡乐乐子·2023-01-29 07:56

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