Kmeans

机器学习笔记（十二）谱聚类原理和实践

相比K-Means等聚类算法，谱聚类对数据分布的适应性更强（如kmeans要求数据为凸集，谱聚类对数据结构并没有太多的假设要求），聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多（意味着更快的速度），也无需像
大白兔黑又黑·2022-11-23 01:44

Python Sklearn库源码学习--kmeans

前言：分析体检数据希望不拘泥于Sklearn库中已有的聚类算法，想着改一下Kmeans算法。本着学习的目的，现在开始查看sklearn的源代码。希望能够写成一个通用的包。
是我，Zack·2022-11-23 00:04

机器学习sklearn----KMeans评估指标

引言前面介绍了KMeans的基础知识。了解了KMeans的基础用法。但是具体需要怎么来评估我们的模型还是一个未知数。今天这节我们会介绍再不考虑实际需求的情况下来评估我们的KMeans模型。
iostreamzl·2022-11-22 12:16

Deep Cluster：Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features

DeepCluster使用标准聚类算法kmeans对特征进行迭代分组，并使用后续分配作为监督来更新网络的权重。
YoooooL_·2022-11-22 11:34

kmeans中的k的含义_K-means聚类算法中K值如何选择？

笔者整理的一些解答如下：1.数据的先验知识，或者数据进行简单分析能得到2.基于变化的算法：即定义一个函数，随着K的改变，认为在正确的K时会产生极值。如GapStatisticJumpStatistic。可以这么理解，给定一个合理的类簇指标，比如平均半径或直径，只要我们假设的类簇的数目等于或者高于真实的类簇的数目时，该指标上升会很缓慢，而一旦试图得到少于真实数目的类簇时，该指标会急剧上升3.基于结构
高太爷·2022-11-22 10:14

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（1）-Kmeans聚类算法

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（1）-Kmeans聚类算法1.K-means聚类算法2.Matlab仿真3.仿真结果4.小结1.K-means聚类算法K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单
mozun2020·2022-11-22 10:42

【数据分析】基于 kmeans实现数据聚类分组含Matlab源码

1简介从理论,设计程序和代码实现等方面,说明如何通过数据挖掘中K-均值聚类算法,利用Matlab的灵活编程功能进行探索性和优化性综合实验.以实验教学实践说明,为将创新思维和动手能力培养贯穿于实验教学的始终,利用Matlab仿真K-均值聚类具有较好的实际意义.聚类是将数据集按照数据的相似性进行重新组合而成为多个类的过程。聚类与分类不同:分类是一种监督学习方法,在分类之前已经知道数据类的特性;聚类是一
matlab科研助手·2022-11-22 10:09

机器学习算法--python实现常用的聚类算法—k-均值算法（基于原型聚类）+SSE+轮廓图

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpfrommatplotlibimportcmfromsk
糯米君_·2022-11-22 10:05

【Kmeans】基于Kmeans的聚类算法的MATLAB仿真

0.完整源码获得方式方式1：微信或者QQ联系博主方式2：订阅MATLAB/FPGA教程，免费获得教程案例以及任意2份完整源码1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。如果用数据表达式表示，假设簇划分为(C1,C2,...Ck)(C1,C2,
fpga和matlab·2022-11-22 10:34

基于MATLAB的Kmeans聚类算法的仿真与分析

目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础K-means聚类算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数，采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，误差平方和准则函数定义为：和准则函数可以看
fpga和matlab·2022-11-22 10:58

kmeans设置中心_KMeans聚类分析

本文对K-Means聚类分析进行了详细的讲解，包括对理论的简略说明和详细的SPSS操作过程，以及部分参考文献供大家参考学习。目录1.什么是聚类分析2.K-Means步骤3.初始中心点怎么确定4.K值怎么确定5.理论小结6.SPSS操作方法7.参考论文下载1.什么是聚类分析只有数据，无明确答案，即训练集没有标注目标变量，由计算机自己找出规律，把有相似属性的样本放在一组，每个小组也称为簇或集团(clu
weixin_39844515·2022-11-22 06:52

机器学习—无监督学习（一）KMeans聚类

机器学习—无监督学习（一）KMeans聚类文章目录机器学习---无监督学习（一）KMeans聚类前言一、无监督学习？二、用k-均值进行相似性分组1、什么是基于原型的聚类？
Mi_Herman·2022-11-21 21:43

机器学习实战——Kmeans聚类算法

机器学习实战——Kmeans聚类算法1聚类算法介绍1.1K-均值聚类1.2聚类效果的评价2sklearn中的实现1聚类算法介绍在无监督学习中，训练样本的标记是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律
wxw_csdn·2022-11-21 16:39

单细胞聚类方法

Partitioning-basedclusteringkmeans：K均值论文链接res<-kmeans(t(data),centers=9)adjustedRandIndex(res$cluster
eynoZzzzc·2022-11-21 15:25

YOLOV2原理理解

YOLOV2的改进论文精读AbstractIntroductionBetter(重点笔记)FasterStronger（非重点）三、YOLOV2网络的输出输出结果解释输出图示四、YOLOV2的LOSS函数五、Kmeans
努力的鲤鱼·2022-11-21 14:17

基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割matlab代码

均值聚类分析算法对描述颜色的a*和b*通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIEL*a*b空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域.kmeans
拉姆哥的小屋·2022-11-21 11:29

机器学习：聚类

技术路线：sklearn.cluster.Kmeans实现过程：1.建立
zx759174597·2022-11-21 05:01

机器学习sklearn-聚类

簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定，kmeans的核心人物就是根据我们设定好的K找出K
yzy_1117·2022-11-21 05:31

机器学习：聚类算法API初步使用

学习目标知道聚类算法API的使用1api介绍sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数量整型，缺省值=8，生成的聚类数，即产生的质心
黑马程序员官方·2022-11-21 05:12

sklearn专题六：聚类算法K-Means

目录1概述1.1无监督学习与聚类算法1.2sklearn中的聚类算法2KMeans2.1KMeans是如何工作的2.2簇内误差平方和的定义和解惑2.3KMeans算法的时间复杂度3sklearn.cluster.KMeans3.1
Colorfully_lu·2022-11-21 05:07

python 银行数据_Kmeans 银行数据聚类分析

importseabornassnsimportnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor
第九集·2022-11-21 03:26

Python：相对简洁的基于高斯混合模型的聚类算法（GMM）

GMMclusteringalgorithmByDanielHeAtCQUPT"""importnumpyasnpfromscipy.statsimportmultivariate_normalfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimportdatasetsimportmat
DeniuHe·2022-11-21 00:46

Python 机器学习8：sklearn 聚类算法

fromsklearn.clusterimportKMeansK-Means是聚焦于相似的无监督的算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类
刘元职业车队·2022-11-20 20:18

习题的练习

下列关于Kmeans聚类算法的说法错误的是（D）A.对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性B.是一种无监督学习方法C.K值无法自动获取，初始聚类中心随机选择D.初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大聚类算法研究的问题包括
钰涵雨辰·2022-11-20 08:17

主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类

聚类时间序列编程环境：matlab主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类主要内容：该程序是关于大量随机场景下光伏序列聚类与削减的问题，首先，生成了大量光伏随机场景(如图1），其次，在此基础上，基于Kmeans
「已注销」·2022-11-20 08:01

关键词：光伏聚类 K-means聚类 时间序列 主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类

K-means聚类时间序列编程语言：matlab主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类主要内容：本代码研究大量随机场景下光伏序列聚类与削减问题，首先，生成大量光伏随机场景，其次，在此基础上，基于Kmeans
「已注销」·2022-11-20 08:00

主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类 关键词：光伏聚类 K-means聚类 时间序列

K-means聚类时间序列编程语言：matlab主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类主要内容：本代码研究大量随机场景下光伏序列聚类与削减问题，首先，生成大量光伏随机场景，其次，在此基础上，基于Kmeans
「已注销」·2022-11-20 08:00

主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类 光伏聚类 K-means聚类 时间序列

K-means聚类时间序列编程语言：matlab主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类主要内容：本代码研究大量随机场景下光伏序列聚类与削减问题，首先，生成大量光伏随机场景，其次，在此基础上，基于Kmeans
「已注销」·2022-11-20 07:47

MATLAB代码：基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景削减方法

MATLAB代码：基于DBSCAN密度聚类的风电-负荷场景削减方法关键词：密度聚类场景削减DBSCAN场景生成与削减kmeans参考文档：《氢能支撑的风-燃气耦合低碳微网容量优化配置研究》第3章：完美复现仿真平台
「已注销」·2022-11-20 07:47

西瓜书+南瓜书第九章 聚类

第九章聚类9.1聚类任务9.2性能度量9.3距离计算9.3.1距离定义9.3.2明可夫斯基距离9.3.3VDM度量9.4原型聚类（kmeans）9.5密度聚类（DBSCAN）9.6层次聚类（AGNES）
煞拉一Q·2022-11-20 06:14

机器学习（二）：聚类算法1——K-means算法

Kmeans是一种经典的聚类算法，所谓聚类，是指在没有给出目标的情况下，将样本根据某种关系分为某几类。那在kmeans中，是根据样本点间的距离，将样本n分为k个类。
惜洛-Jankin·2022-11-20 04:06

Python机器学习（使用sklearn模块）之wine划分，聚类，分类，回归

（如果用的编译器是pycharm，以下所有代码需要放到一起执行）fromsklearn.datasetsimportload_wine#wine数据集fromsklearn.clusterimportKMeans
小神龙q·2022-11-20 00:54

机器学习-kmeans-调包和手写源代码

Kmeans前言一、调包实现二、手写代码1.引入库2.代码实现总结前言聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。
一颗西柚子·2022-11-20 00:08

matlab实现Kmeans聚类

K-means聚类的建模与求解1.建模前准备建模前，我们小组通过阅读文献，研究讨论了K-means的实现原理和应用场景，认为K-means算法在求解用户出行分区信息上具有可行性。2.模型建立通过对问题的分析，我们将k-means聚类模型建立如下：3.模型求解及检验我们分别通过调用matlab的K-means函数方法以及底层实现K-means方法，实现了k-means算法。对于借助matlab函数的
一个编程的菜鸡·2022-11-20 00:06

【入门向】k-means聚类函数详解（基于鸢尾花数据集）【MATLAB】

这是一个目录k-means聚类函数先放例程分段解析PART1——载入数据集PART2——画出数据集分布图PART3——kmeans对数据集聚类PART4——确定坐标栅格PART5——kmeans对网格点聚类
一只菟葵·2022-11-20 00:05

kmeans聚类算法matlab代码,K-Means算法实现（Matlab）

K-Means算法具体内容可以参考我博客的相关文章，这里只使用Matlab对其进行实现，其他内容不多赘述K-Means算法1.生成随机样本点首先利用mvnrnd函数生成3组满足高斯分布的数据，每组数据都是100*2的矩阵，也就相当于生成300个在坐标轴上的样本点%%第一组数据mu1=[00];%均值S1=[0.10;00.1];%协方差data1=mvnrnd(mu1,S1,100);%产生高斯分
滚菩提哦呢·2022-11-20 00:03

Matlab_Kmeans函数用法

IDX=kmeans(X,K)Ｘ为N＊P的矩阵，Ｋ为分类数。IDX为N＊１矩阵，内容为类别数，类似于label。
Vicky_1155·2022-11-19 23:31

使用K-means对鸢尾花数据进行分类

1、导入数据importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.metricsimportsilhouette_scorefromsklearn.met
@从心·2022-11-19 23:01

Matlab聚类分析（Kmeans）

提示：本文为记录学习聚类分析的一个过程，仅供参考，有不足之处还望提出目录前言一、原始数据二、数据处理与结果输出1.标准化与提取2.可视化3.簇数判别4.最终输出总结前言本次样本中的片段数据涉及到多个故障原因，目的在于通过聚类的方式，将样本中为同一因素导致的故障数据筛选出来。源码+测试样本提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例仅供参考一、原始数据数据的导入，利用Matlab导入Excel数据，生成操
爱神的箭呵呵·2022-11-19 23:59

聚类分析：kmeans实现对鸢尾花的分类

content聚类算法的原理聚类kmeans算法原理核心代码模型评估ARI系数（有分类标签的数据集）轮廓系数基础补充取数索引设置确定某一列的取值种数聚类算法的原理聚类聚类指的是没有目标函数情况下对一组数据分类
穆桥·2022-11-19 23:20

matlab实现kmeans聚类算法

kmeans聚类算法是一种简单实用的聚类算法，matlab自带函数kmeans可直接对数据进行kmeans聚类。
chen10217·2022-11-19 23:17

【MATLAB】图像分割实验

实验内容（1）将已知图像进行消噪处理；（2）对彩色图像进行目标和背景分析；（3）自编多种分割算法（其中必须包含：最大类间分割、基于迭代的阈值分割、基于Hough变换、基于kmeans分割）将图像进行分割
雾夜羽·2022-11-19 23:46

K-means聚类 —— matlab

目录1.简介2.算法原理3.实例分析3.1读取数据3.2原理推导K均值过程3.3自带kmeans函数求解过程完整代码1.简介聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术
洋洋菜鸟·2022-11-19 23:40

K-means聚类算法筛实现鸢尾花聚类

聚类属于无监督算法，不必专门切分训练集与测试集导入包importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportdatas
Mr Harsh·2022-11-19 23:10

Python-Opencv实现单目标检测

Python-Opencv实现单目标检测一简介二背景前景分离1灰度+二值+形态学轮廓特征和联通组件2Kmeans聚类实现前景和背景的分离三总结一简介目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分，将其分割出来进行下一步操作
lemonQQP·2022-11-19 20:52

Paper1-scGAC 图注意力机制

Introductionp1（大背景单细胞测序技术飞速发展，无监督聚类有效迫切需要p2（局限性尽管现有方法在进步，但由于稀疏高维，数据不稳定，细胞间的关系很难捕获p3（现状1针对高维问题，一般是用传统聚类来学习聚类的低维表示，Kmeans
学徒达宇·2022-11-19 19:32

kMeans 聚类

kMeans聚类1.什么是聚类监督式学习：训练集有明确答案，监督学习就是寻找问题（又称输入、特征、自变量）与答案（又称输出、目标、因变量）之间关系的学习方式。监督学习模型有两类，分类和回归。
Rick_rui·2022-11-19 19:38

kmeans算法和kmeans++算法精简总结

1.kmeanskmeans作为传统的无监督学习算法。很容易受到初值的影响，最后会产生错误的收敛结果，这时候就要借助kmeans++算法进行改进。
AutoGalaxy·2022-11-19 18:21

Mathematica学习笔记

本文用于记录Mathematica学习中遇到的小问题文章目录1.Mathematica在给出初始聚类中心的情况下进行Kmeans聚类2.根据llist1的值选取等长list2中的值3.比较两个等长list
study no limit·2022-11-19 16:17

基于RFM模型与kmeans聚类的用户细分

前面主要是关于客户风险的分析，本文换一个角度，对客户价值做一点研究。用户与商品（or服务）是企业最重要的资产，当用户数量增长到一个比较庞大的规模，如何有效地管理是需要关注的问题，而用户细分、差异化运营正是是一个可考虑的方向。将相似的用户归类，给每一个类别贴上“标贴”，然后针对各类的特征制定差异化策略。核心流程主要包含以下模块：用户分群，要求不重不漏，群内差异较小，群间差异较大；对上一步得到的用户群
老身聊发少年狂·2022-11-19 12:36
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