KMeans聚类算法第8页

2021-12-26

微风_煜·2023-11-26 17:35

【机器学习】聚类（二）：原型聚类：LVQ聚类（学习向量量化）

构造函数b.闵可夫斯基距离c.LVQ聚类过程e.聚类结果可视化2.辅助函数3.主函数a.命令行界面（CLI）b.数据加载c.模型训练及可视化4.运行脚本的命令5.代码整合学习向量量化（LVQ）是一种原型聚类算法

QomolangmaH·2023-11-26 17:57

维基百科文章爬虫和聚类【二】：KMeans

维基百科是丰富的信息和知识来源。它可以方便地构建为带有类别和其他文章链接的文章，还形成了相关文档的网络。我的NLP项目下载、处理和应用维基百科文章上的机器学习算法。一、说明在我的上一篇文章中，展示了该项目的轮廓，并奠定了其基础。首先，维基百科爬虫对象按名称搜索文章，提取标题、类别、内容和相关页面，并将文章存储为纯文本文件。其次，语料库对象处理完整的文章集，允许方便地访问单个文件，并提供全局数据，例

无水先生·2023-11-25 15:35

算法笔记：OPTICS 聚类

1基本介绍OPTICS(Orderingpointstoidentifytheclusteringstructure)是一基于密度的聚类算法OPTICS算法是DBSCAN的改进版本在DBCSAN算法中需要输入两个参数

UQI-LIUWJ·2023-11-25 10:15

【机器学习】聚类（一）：原型聚类：K-means聚类

文章目录一、实验介绍1.算法流程2.算法解释3.算法特点4.应用场景5.注意事项二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.Kmeans类a.构造函数b.闵可夫斯基距离c.

QomolangmaH·2023-11-25 10:44

聚类笔记：HDBSCAN

层次聚类主要由以下几步组成空间变换构建最小生成树构建聚类层次结构(聚类树)压缩聚类树提取簇2空间变换用互达距离来表示两个样本点之间的距离——>密集区域的样本距离不受影响——>稀疏区域的样本点与其他样本点的距离被放大——>增加了HDBSCAN聚类算法对散点的鲁棒性空间变换的效果取决于

UQI-LIUWJ·2023-11-25 10:10

机器学习之k均值聚类

文章目录前言一、什么是k-means聚类算法？

code_of_yang·2023-11-25 01:59

python实现K-Means聚类算法

常用的聚类分析算法有：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。K-中心点：K-均值算法对于孤立点的敏感性，K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心，而选中簇中离平均值最近的对象作为簇中心。系统聚类：系统聚类也称为多层次聚类，分类的单位由高到低呈树形结构，所处的位置越低，其所包含的对象就越少，但这些对象间的共同特征越多。该聚类方法只适合在

afansdie·2023-11-24 21:23

2023亚太杯数学建模竞赛C题详细代码解析建模

中国谈新能源电动汽车的发展趋势第一问部分：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingimportSt

DS数模·2023-11-24 21:14

聚类算法（聚类算法：K-means、K-means++；聚类算法评估；特征降维：特征选择（Pearson相关系数、Spearman相关系数）、PCA主成分分析）

视频链接数据集下载地址：无需下载1.聚类算法简介学习目标：掌握聚类算法实现过程知道K-means算法原理知道聚类算法中的评估模型说明K-means的优缺点了解聚类中的算法优化方式知道特征降维的实现过程应用

Le0v1n·2023-11-24 15:41

K-Means

1.1概述聚类算法又叫无监督算法，其目的是将数据划分有意义或有用的组或簇，划分一般是基于业务需求或建模需求，也可以是探索数据的分布和自然结构，比如在商业中，如果我们手头有大量的当前和潜在客户的信息，我们可以使用聚类将客户划分为若干组

诗云HSY·2023-11-24 10:31

NUAA模式识别实验报告

K-均值算法1.算法原理概念K-均值（K-Means）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。

阿迪不想上班·2023-11-24 06:30

NUAA数据融合实验课报告

数据融合实验报告聚类算法-K-means1.算法原理概念K-均值（K-Means）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。

阿迪不想上班·2023-11-24 06:30

机器学习/sklearn 笔记：K-means,kmeans++,MiniBatchKMeans

1K-means介绍1.0方法介绍KMeans算法通过尝试将样本分成n个方差相等的组来聚类，该算法要求指定群集的数量。它适用于大量样本，并已在许多不同领域的广泛应用领域中使用。

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:37

week15 Kmeans和MFC GDI入门

K-meansK-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。该算

吃醋不吃辣的雷儿·2023-11-24 00:40

机器学习算法——聚类算法

目录1.概述2.K-MEANS算法2.1工作流程2.2代码实践1.概述聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组或聚集成具有相似特征的集合，该集合被称为簇(cluster)。

哈密瓜Q·2023-11-23 16:52

Fuzzy c-means

Fuzzyc-means模糊C-均值聚类算法：是一种模糊聚类算法，是K均值算法聚类的推广形式，隶属度取值为[0,1]区间内的任意一个数，提出的基本依据是“类内加权误差平方和最小化”准则。

孤嶋·2023-11-23 16:46

vmware两台服务器虚拟成一台,VMware使两台windows虚拟机能够互相ping通

K-means聚类算法聚类分析(英语:Clusteranalysis,亦称为群集分析)K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中

指尖流逝先森·2023-11-23 09:26

用Python进行无监督学习的几种最热门的聚类算法

本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法，包括K-Means聚类、分层聚类、t-SNE聚类、DBSCAN聚类等。无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。

妄心xyx·2023-11-22 21:08

Python获取照片主色调

importsysfromoptparseimportOptionParserimportPILfromPILimportImage#importcv2#importnumpyasnp#fromsklearn.clusterimportKMeans

哈希Map·2023-11-22 19:50

SPSS快速聚类

常见的快速聚类算法有K-Me

抱抱宝·2023-11-22 12:17

聚类系列(一)——什么是聚类？

Daisy_JuJuJu·2023-11-22 12:13

【学习笔记】机器学习基础--逻辑回归

学习笔记】机器学习基础--线性回归_一无是处le的博客-CSDN博客【第一章代码解释】【线性回归】原生numpy实现波士顿房价预测_一无是处le的博客-CSDN博客【第三章】传统机器学习【先不写】【第四章】聚类算法

一无是处le·2023-11-22 01:23

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

聚类算法聚类算法分类：粗聚类、细聚类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters

jialun0116·2023-11-21 22:26

基于像素特征的kmeas聚类的图像分割方案

kmeans聚类代码将像素进行聚类，得到每个像素的聚类标签，默认聚类簇数为3defseg_kmeans(img,clusters=3):img_flat=img.reshape((-1,3))#print

你好helloworld·2023-11-21 07:57

MATLAB程序设计课后作业三、四

1、课程中学习到kmeans聚类函数，查询kmeans算法的基本原理，还有什么其他类型的聚类算法？

揽阳°·2023-11-20 18:16

【Machine Learning】机器学习笔记-(上半部分)

初识机器学习文章目录初识机器学习一，机器学习-1.机器学习定义-2.机器学习算法分类-1.2.1监督学习定义-1.2.2回归问题-1.2.3分类问题-1.3无监督学习-1.3.1无监督学习定义-1.3.2聚类算法二

君问归期魏有期·2023-11-20 18:23

python实现KMeans算法聚类分析

一，KMeans概述KMeans算法将数据集中的数据点随机生成k组,把每组的均值作为中心点。

whqyh·2023-11-20 04:00

python 对图像进行聚类分析

importcv2importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimporttime#中文路径读取defcv_imread(filePath,cv2_falg

小文大数据·2023-11-20 04:27

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置随机优化模型MATLAB

主要内容本程序复现《计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化》模型，采用全年光伏、风电数据通过kmeans聚类得到6种场景，构建了随机优化模型，在研究融合P2G与CCS的IEPU

程高兴·2023-11-19 22:43

聚类实现

1、kmeansk-means算法的思路很简单，一句话描述就是：随机选定K个中心点，将样本归入距离其最近的中心点代表的簇，重新计算K个簇的中心，重复上述过程，直到误差减小值低于某个阈值。

单调不减·2023-11-19 22:52

机器学习回归与聚类算法

机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归欠拟合与过拟合岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习K-means算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理2什么是线性回归函数关系特征值和目标值线型模型线性关系

可爱的杨一凡·2023-11-18 18:58

机器学习基础之《回归与聚类算法（7）—无监督学习K-means算法》

一、什么是无监督学习1、没有目标值—无监督学习一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便不同的用户采取不同的营销策略。Airbnb需要将自己的房屋清单分组成不同的社区，以便用户能更轻松地查阅这些清单（对房屋进行分类）。一个数据科学团队需要降低一个大型数据集的维度的数量，以便简化建模和降低文件大小（比如PCA降维）。二、无监督学习包含算法1、聚类K-means（K均

csj50·2023-11-18 17:13

学习笔记 Day 44（模型保存，逻辑回归，聚类算法）

模型保存和加载：分类算法--逻辑回归：代码实现：deflogitic():#构造列标签名字column=['Samplecodenumber','ClumpThickness','UniformityofCellSize','UniformityofCellShape','MarginalAdhesion','SingleEpithelialCellSize','BareNuclei','Blan

a_Loki·2023-11-18 17:42

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

线性回归线性模型线性关系：y=w1x1+w2x2+...+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2正则化（更常用）Ridge欠拟合：模型过于简单增加数据、特征岭回归正则化力度Ridge()逻辑回归分类输入：线性回归的输出激活函数：sigmo

csj50·2023-11-18 17:42

机器学习基础之《回归与聚类算法（6）—模型保存与加载》

一、背景现在我们预测每次都要重新运行一遍模型。完整的流程应该是不断调整阈值重复计算。当训练或者计算好一个模型之后，那么如果别人需要我们提供结果预测，就需要保存模型（主要是保存算法的参数）。二、sklearn模型的保存和加载API1、importjoblib保存：joblib.dump(rf,"test.pkl")rf：是预估器estimatortest.pkl：是保存的名字将预估器序列化保存在本地

csj50·2023-11-18 17:32

11_聚类算法

文章目录1聚类1.1什么是聚类1.2相似度/距离公式1.3聚类的思想2K-means算法2.1K-means算法步骤2.2K-means算法思考2.3K-means算法优缺点3解决K-Means算法对初始簇心比较敏感的问题3.1二分K-Means算法3.2K-Means++算法3.3K-Means||算法3.4Canopy算法3.4.1Canopy算法常用应用场景4MiniBatchK-Means

少云清·2023-11-17 11:47

用K-means聚类算法实现音调的分类与可视化

利用K-means聚类算法来聚类和可视化音调Galvanize数据科学课程包括了一系列在科技产业的数据科学家中流行的机器学习课题，但是学生在Galvanize获得的技能并不仅限于那些最流行的科技产业应用

刘星石·2023-11-16 23:42

这款开源神器，让聚类算法从此变得简单易用

Scikit-Learn以其提供的多个经过验证的聚类算法而著称。尽管如此，其中大多数都是参数化的，并需要设置集群的数量，这是聚类中最大的挑战之一。

Python数据挖掘·2023-11-16 23:00

多图谱分割：图谱的选择策略

聚类处理affinitypropagation我们基于两个论点选择了一种聚类算法:聚类算法必须能够处理非对称的相似性

周星星✘·2023-11-16 11:54

深度学习聚类的综述

来源：机器学习算法与Python实战本文约1200字，建议阅读5分钟本文对现有的深度聚类算法进行全面综述与总结。这篇博客对现有的深度聚类算法进行全面综述与总结。

数据派THU·2023-11-16 04:06

通过DEC深度聚类算法实现汽车产品聚类(MindSpore框架)

1.导入模块importosimporttimeimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_scorefromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearnimportpreprocessing

shsbdbsj·2023-11-16 04:36

对聚类经典文献（DEC——无监督的深度嵌入式聚类）代码部分的学习

future__importprint_function,divisionimportargparseimportrandomimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metrics.clusterimportnormalized_mutual_info_scoreasnmi_scorefromsklearn.m

llismine·2023-11-16 04:04

机器学习和深度学习领域的算法和模型

LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林（RandomForest）支持向量机（SupportVectorMachine）k-近邻算法（k-NearestNeighbors,KNN）聚类算法

超级大超越·2023-11-16 02:35

【Python实验设计】KNN分类算法 | K-means聚类算法 | matplotlib龟兔赛跑 | 阻尼衰减曲线 | 雷达图 | sqlite3数据库

一、【使用KNN分类算法实现根据身高和体重对体型分类】KNN（K-NearestNeighbors）分类算法是一种基于实例的监督学习算法，用于对未知样本进行分类，其基本思想是通过测量不同特征之间的距离来判断样本的类别。算法过程：准备数据集：收集已经标记好类别的样本数据集。选择K值：确定要考虑的最近邻居的数量K。K可以是任意正整数，通常通过交叉验证或其他方法来确定最佳的K值。计算距离：对于待分类的样

Akaxi-1·2023-11-16 00:39

关于JMLR上的一篇文章Local algorithms for interactive clustering（2017）

本文提出了几种高效的半监督聚类算法：对任意满足所定义的naturalseparabilityproperties的初始样本簇，用户只需在几个不强的条件下对所给样本簇提出分裂/聚合（spilt/merge

shigux·2023-11-15 23:33

吴恩达机器学习-Kmeans

1.理论基础1.算法K-means是我们最常用的基于欧氏距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度就越大。

NLP菜鸟·2023-11-15 21:57

Python数据分析与机器学习32-聚类算法

文章目录一.聚类概念二.K-MEANS算法2.1基本概念2.2工作流程2.3优势和劣势三.DBSCAN算法3.1基本概念3.2工作流程3.3参数选择3.4优势和劣势3.4.1优势3.4.2劣势四.算法可视化参考：一.聚类概念无监督问题：我们手里没有标签了聚类：相似的东西分到一组难点：如何评估，如何调参二.K-MEANS算法2.1基本概念K值:要得到簇的个数，需要指定K值(我们需要将数据分为几类，K

只是甲·2023-11-15 10:08

python机器学习 | 聚类算法之K-Means算法介绍及实现

本篇博客具体学习参考：K-means聚类算法原理及python实现聚类算法之K-Means算法介绍及实现1K-Means算法介绍1.1聚类算法介绍1.2K-means算法思想和流程介绍1.3K-means

Claire_chen_jia·2023-11-15 09:31

Python | 机器学习之聚类算法

目录结构1.机器学习之聚类算法概念1.1机器学习1.2聚类算法2.聚类算法2.1实验目的2.2实验准备2.3实验原理2.4实验内容2.4.1K-means算法2.4.2K-mean++算法2.4.3K_medoids

Sarapines Programmer·2023-11-15 09:28

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