Kmeans 第17页

基于密度的聚类算法（3）——DPC详解

相比于经典的Kmeans聚类算法，其无需预先确定聚类数目，全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(clusteringbyfas

cause-effect·2022-11-29 21:17

几种常用的聚类算法及评价方法——2022.4

本文分析了Kmeans、Kmedoids、Cure、Birch、DBSCAN、OPTICS、Clique、DPC算法。

cause-effect·2022-11-29 21:16

python 使用sk_learn ：ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead

源代码"""date:0328K均值KMeans模型"""importpandasaspddf=pd.read_csv("D:/mechinelearning/transfer-time-location.csv

weixin_45070839·2022-11-29 17:55

日常学习记录——目前学习记录总结

基于Gini指数模糊决策树算法——决策树算法的改进版本随机森林算法——基于Gini指数的CART决策树的集成学习算法平衡随机森林——面向不平衡数据集的随即森林算法的改进版本KNNK邻近算法——分类算法KMeansK

锂盐块呀·2022-11-29 15:59

学习(专业)领域

pillowJavatomcat、spring、springboot、maven、JavaEE、servlet、mybatis算法线性回归、逻辑回归、支持向量机、迭代加深、均值算法、哈希算法、近邻算法、链表、kmeans

L舍恩伯格·2022-11-29 13:32

kmeans-基于ad_performance数据集分类（广告分类）

这是之前学机器学习时做的一个作业，用kmeans来聚类，数据集是各广告的表现。

Deca~·2022-11-29 11:12

【原】KMeans与深度学习自编码AutoEncoder结合提高聚类效果

这几天在做用户画像，特征是用户的消费商品的消费金额，原始数据（部分）是这样的：1idgoods_namegoods_amount21男士手袋1882.032淑女装2491.042女士手袋345.054基础内衣328.065商务正装4985.075时尚969.085女饰品86.096专业运动399.0106童装（中大童)2033.0116男士配件38.0我们看到同一个id下面有不同的消费记录，这个数

weixin_33875564·2022-11-29 09:38

Kmeans聚类

一、特征预处理1、处理缺失、异常值缺失值直接补0异常值可以设置一个阈值，比喻小于数据的1分位数，或者大于95分位数，就把数据进行四舍五入，用相应的分位数赋值，这样可以减少异常值对于聚类的影响。因为聚类一般计算的是距离，有异常值影响会比较大2、最大最小归一化，消除特征量纲影响，或者标准化也可以fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalermin_max_sca

hhhh106·2022-11-29 09:05

K-means算法与K-means++算法的异同

经典Kmeans算法是最常用的一种聚类算法。

机器想学习·2022-11-29 07:02

机器学习笔记（2）——聚类之k-means算法

机器学习笔记（2）——聚类之Kmeans算法一、k-means算法介绍k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇

朝荣·2022-11-29 05:21

kmeans算法详解和python代码实现

kmeans算法详解和python代码实现kmeans算法无监督学习和监督学习监督学习：是通过已知类别的样本分类器的参数，来达到所要求性能的过程简单来说，就是让计算机去学习我们已经创建好了的分类模型像作者之前提到过朴素贝叶斯算法

花遇ty·2022-11-28 22:19

聚类，肘部曲线，聚类中心

#1.拿到数据（x）#2.设定k[1,10]分别得到不同kmeans模型的代价#3.画肘部曲线#4.找到最优K#5.用最优k训练新的kmeans模型#6.实现测试数据聚类预测importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansplt.rcParams

小杨变老杨·2022-11-28 21:10

R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和GAM回归

【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

拓端研究室TRL·2022-11-28 21:01

数据挖掘实验（七）Matlab实现聚类算法【clusterdata / kmeans】

本文代码均已在MATLABR2019b测试通过，如有错误，欢迎指正。另外，这次实验都是调用Matlab现成的函数，没什么技术含量。（一）聚类分析的原理聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方

nefu-ljw·2022-11-28 17:22

sklearn初探（六）：K-means方法聚类及可视化

概述KMeans算法通过把样本分离成n个具有相同方差的类的方式来聚集数据，最小化称为惯量

swy_swy_swy·2022-11-28 16:09

sklearn.cluster -> KMeans 文档翻译

关于KMeans的文档fromsklearn.clusterimportKMeanshelp(KMeans)K-MeansclusteringKMeans聚类参数：n_clusters:int类型，默认

超级点不超·2022-11-28 15:14

sklearn.KMeans解析

文章目录sklearn版本sklearn.KMeans使用实例实例1Iris,鸢尾花数据集(UCIrvineMachineLearningRepository)实例2RandomData,在二维坐标轴排列成一条直线的随机数据

情感大师何以琛·2022-11-28 15:14

python 调用sklearn.cluster.KMeans聚类

数据集：代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfilePath

一洛玉壶冰·2022-11-28 15:44

聚类算法学习----之----sklearn.cluster.KMeans

classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init=’k-means++’,n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances

清萝卜头·2022-11-28 15:43

sklearn.cluster.KMeans 参数介绍

1参数n_clusters：整形，缺省值=8【生成的聚类数，即产生的质心（centroids）数。】max_iter：整形，缺省值=300【执行一次k-means算法所进行的最大迭代数。】n_init：整形，缺省值=10【用不同的质心初始化值运行算法的次数，最终解是在inertia意义下选出的最优结果。】init：有三个可选值：’k-means++’，‘random’，或者传递一个ndarray向

努力埋也总的宝儿姐·2022-11-28 15:10

sklearn库之sklearn.cluster.KMeans的学习

这篇呢是接着上一篇kmeans的学习，这篇主要是介绍调用机器学习的库来使用集成的kmeans,哈哈会调用就行，主要学习呢就是看官方文档，学习这个包装类的参数，返回值以及它方法,这里面有好多examples

Kai_TJU·2022-11-28 15:40

Sklearn(二): sklearn.cluster 各种聚类方法解析

Classes1各种聚类方法特性汇总：sklearn.cluster.KMeansfromsklearn.clusterimportKMeansKMeans(n_clusters=8,init='k-means

Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2022-11-28 15:38

sklearn 文档翻译之 sklearn.cluster.KMeans

转载自：http://blog.csdn.net/xiaoyi_zhang/article/details/52269242在sklearn中处理kmeans聚类问题，用到的是sklearn.cluster.KMeans

vivian_ll·2022-11-28 15:08

sklearn聚类算法之Kmeans

基本思想K-Means聚类是最常见的一种聚类算法。在K-Means聚类中，算法试图把观察值分到k个组中，每个组的方差都差不多。分组的数量k是用户设置的一个超参数。具体来讲，K-Means算有如下几个步骤：随机创建k个分组（即cluster）的“中心“点对于每个观察值：(1)算出每个观察值和这k个中心点之间的距离(2)将观察值指派到离它最近的中心点的分组将中心点移动到相应分组的点的平均值位置重复步骤

GallopZhang·2022-11-28 15:34

sklearn.cluster.KMeans

sklearn.cluster.KMeans1、apiclasssklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter

庾信平生最萧瑟·2022-11-28 15:34

sklearn.cluster.KMeans()与MiniBatchKMeans()参数解析

sklearn.cluster.KMeans(n_cluster=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances

大愚10067·2022-11-28 15:02

sklearn.cluster常用API介绍(KMeans,MiniBatchKMeans)

问题：对于给定的数据集{x1,x2...xn}，如何根据样本点自身的数据特性实现分类，也就是在没有标签的情况下将距离较近的数据点划分到同一类，假设这个类别就是他们的标签。也就是解决如下问题：通过计算机来将人类可以迅速分类的点群划分出来。这里介绍几个常用的求点到中心距离公式：1）MinkowskiDistance公式——λ可以随意取值，可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。2）EuclideanDi

fengzhizi76506·2022-11-28 15:57

K-Means聚类算法【sklearn.cluster】

classsklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,*,init='kmeans++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances

阿.荣.·2022-11-28 15:56

sklearn.cluster.KMeans中的参数介绍

KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose

小白学算法·2022-11-28 15:52

[我参加NVIDIA Sky Hackathon]（模型训练yolo系列）

tltyolo_v4kmeans[-h]-l

Leo_Aqu·2022-11-28 13:14

《统计学习方法》第 14 章聚类方法 KMeans

k-均值聚类n个样本分到k个不同的类或簇，每个样本到其所属类的中心的距离最小。每个样本只能属于一个类，所有k-均值聚类是硬聚类。模型k

weixin_34406061·2022-11-28 10:11

机器学习之聚类算法:K均值聚类（一、算法原理）

目录一、Kmeans二、Kmeans的流程三、距离度量方式3.1、闵可夫斯基距离3.2、马哈拉诺比斯距离3.3、其他四、Kmeans聚类实例五、Kmeans存在的问题5.1、初始点的选择5.2、K值的选择

梅菜扣肉鱼丸粗面·2022-11-28 10:40

银行信用卡客户价值分析（Python数据分析）

importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.clusterimportKMeansdata=pd.read_csv

小神龙q·2022-11-28 09:07

【图像分割】基于麻雀算法优化Kmeans实现图像分割附Matlab代码

1内容介绍提出一种基于K-Means聚类的麻雀算法,该算法利用麻雀算法鲁棒性较强且不易陷入局部最优值的特点,动态的确定了聚类的数目和中心,解决了K-Means聚类初始点选择不稳定的缺陷,在此两种算法融合的基础上进行图像分割处理,经试验证明该算法效果理想.2仿真代码%___________________________________________________________________

matlab科研助手·2022-11-27 22:09

机器学习实践：足球比赛聚类分析--11

K-Means聚类分析算法对足球比赛结果进行分析，该算法通过SprakMllib库来调用，我们将学习K-Means算法的K值选取，聚类原理等内容，理解聚类算法在实际业务中的应用场景实验时长：45分钟主要步骤：KMeans

奔腾游子·2022-11-27 19:22

机器学习实战——聚类分析（代码可运行）

最开始使用Kmeans对四个属性进行分析，发现得出的准确率只有0.8933，这个准确率并不是很高，于是想出了先用主成分分析PCA看一下各个属性对不同类别的影响。

无乎648·2022-11-27 19:51

机器学习相关(很粗略地过了一遍以后慢慢补充)

机器学习机器学习的思路：机器学习的流程机器学习的算法KNNKNN与K_means的异同KNN流程KD树KNN的步骤线性回归逻辑回归决策树集成学习Kmeans聚类朴素贝叶斯SVMEMHMMXBOOSTLightGBM

犬儒小姐的顶碗人·2022-11-27 18:51

#第28篇分享：数据聚类及降维（python语言：sklearn 聚类算法KMeans）（4）

#聚类算法是一种无监督学习算法，也就是只有特征而没有标签，我们要做的就是把特征相似的聚类到一起：实际应用可以做图片颜色特征的降维：a.K-means聚类算法（无监督学习：）：①算法概念KMeans算法是将

天甜费，·2022-11-27 17:19

python机器学习之聚类算法K-Means——案例：聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用

聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用重要属性：重要接口：案例矢量量化的降维是在同等样本量上压缩信息的大小，即不改变特征的数目也不改变样本的数目，只改变在这些特征下的样本上的信息量。

黎明之道·2022-11-27 17:46

聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用

文章目录前言案例：聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用1.导入需要的库2.导入数据，探索数据（里面的内容是探索图像数据的一个固定的流程）3.决定超参数，数据预处理4.对数据进行K-Means的矢量量化

功夫大笨鲨·2022-11-27 17:14

聚类算法用于降维

KMeans聚类的矢量量化本质是一种降维运用，但它与我们之前学过的任何一种降维算法的思路都不相同。特征选择的降维是直接选取

Lupin123123·2022-11-27 17:14

机器学习-Sklearn-07（无监督学习聚类算法KMeans）

机器学习-Sklearn-07（无监督学习聚类算法KMeans）学习071概述1.1无监督学习与聚类算法聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。

Henrik698·2022-11-27 17:14

机器学习：使用matlab实现K均值算法完成聚类与图片压缩

functioncentroids=kMeansInitCentroids(X,K)%KMEANSINITCENTROIDSThisfun

ShadyPi·2022-11-27 17:12

【机器学习入门项目10例】（九）：聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用（图片压缩）

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战10例目录】项目详解+数据集+完整

咕嘟·2022-11-27 17:40

SS00017.algorithm——|Arithmetic&Machine.v17|——|Machine：无监督学习算法.v02|

一、Python实现###---Python实现~~~现在我们尝试用手写Python代码来实现Kmeans算法。

yanqi_vip·2022-11-27 15:13

机器学习笔记——Kmeans聚类

K-means原理原理非常简单，在了解Kmeans算法之前，得知道什么是无监督学习，在机器学习中，无监督学习和有监督学

Pijriler·2022-11-27 08:30

机器学习笔记_ 聚类_1：Kmeans+密度聚类

相似度Minkowski距离-dist(X,Y)=(∑i=1n|xi−yi|p)1p杰卡德相似系数-J(A,B)=|A∩B||A∪B|余弦相似度-cos(θ)=aTb|a||b|Person相似系数-ρxy=cov(X,Y)σxσy=E[(x−μx)(Y−μy)]σxσy相对熵(K-L)-D(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)=Ep(x)logp(x)q(x)余弦相似度和Persion

LandscapeMi·2022-11-27 08:17

python异常值检测常见方法_python异常值(outlier)检测实战:KMeans + PCA + IsolationForest + SVM + EllipticEnvelope...

原博文2019-11-3022:03−机器学习_深度学习_入门经典（博主永久免费教学视频系列）https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149转载https:/...相关推荐2019-12-1018:03−pca主要用于去噪，降纬。pca的主要功能就是在最大

weixin_39935654·2022-11-27 07:35

KNN算法

一.KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法

THE@JOKER·2022-11-26 14:02

pheatmap热图函数全解

pheatmap(mat, color = colorRampPalette(rev(brewer.pal(n = 7, name ="RdYlBu")))(100), kmeans_k = NA,breaks

生信小垃圾·2022-11-26 13:54

推荐频道

Kmeans