LVQ聚类第20页

国科大数据挖掘期末复习——聚类分析

聚类分析将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。

终成大师·2023-11-19 14:56

K-Means算法进行分类

采用K-Means算法进行聚类，k=2，设初始中心点为（1.1,2.2），（2.3,3.5）。

微笑伴你而行·2023-11-19 12:29

微生物多样性研究10步走（第一步）-OTU聚类与注释

家好，从今天起密码子将开设一个新的连载模块--微生物多样性研究10步走，内容包括在进行微生物多样性研究的过程中涉及到的知识点和常见的分析方法辨析。希望本连载能给初入研究的小白滤清思路、获得启发。通常微生物多样性分析都是基于二代测序技术来实现的。二代测序的上机、建库等实验流程我们暂且不聊，我们从拿到下机数据来讲起。本期先为大家分享一个基础概念--OTU。OTU是大家进行菌群多样性测序分析的时候，不可

f70420f979c3·2023-11-19 06:08

第五章目标检测中K-means聚类生成Anchor box(工具)

在论文YOLOv2中提到了这个问题，作者建议使用K-means聚类来代替人工设

小酒馆燃着灯·2023-11-18 22:11

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》

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

少云清·2023-11-17 11:47

机器学习—基本术语

.属性3.属性值4.属性空间5.样本空间6.学习（训练）7.数据集8.测试9.假设10.学习器11.标记12.样例13.标记空间（样例空间）14.分类与回归15.有监督学习、无监督学习16.真相17.聚类

爱学习的时小糖·2023-11-17 01:25

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

机器学习--＞笔记

机器学习四类：聚类，回归，分类，降维分类1、基础结构分类属于过程深度学习端到端输入–>模型–>输出传统机器学习非端到端输入–>特征提取–>特征分类–>输出特征分类：用于分类的依据2、流程1、加载数据2、

MichaelMinger·2023-11-16 23:26

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

LLM中的Prompt总结

Prompt提示词Prompt初始为NLP下游任务设计的输入模版，如分类、聚类都会对应一种Prompt。在大模型中，则成为了LLM的输入统称，而模型输出被称为Completion。

Mark_Aussie·2023-11-16 10:29

论文-面向多视图聚类的One2Multi图自动编码器

摘要多视图聚类是将图划分为多个视图，这些视图往往提供更全面但复杂的信息，近年来得到了很多关注。

一叶渔船·2023-11-16 04:37

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

from__future__importprint_function,divisionimportargparseimportrandomimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metrics.clusterimportnormalized_mutual_info_scoreasnmi_scorefromsklearn.m

llismine·2023-11-16 04:04

对聚类经典文献（DEC——无监督的深度嵌入式聚类）的学习（续）

目录前言一、对论文《无监督的深度嵌入式聚类》（DEC）相关知识的学习（一）论文简介：（二）相关知识点：1.KL散度2.软分配3.K-means算法4.AE（自编码器）5.反向传播算法二、对DEC代码的学习

llismine·2023-11-16 04:03

多视图聚类的论文阅读

当聚类的方式使用的是某一类预定义好的相似性度量时，会出现如下情况：数据聚类方面取得了成功，但它们通常依赖于预定义的相似性度量，而这些度量受原始方法的影响:当输入维数相对较高时，往往是无效的。

mingqian_chu·2023-11-16 04:30

论文阅读：Discovering New Intents with Deep Aligned Clustering（用深度对齐聚类来发现新意图）

在这篇论文的工作中，提出了一种有效的方法，DeepAlignedClustering（深度对齐聚类）。发现新的意图是对话系统中的一项关键任务。大

我和同桌正在看论文·2023-11-16 04:59

DEC 深度编码聚类函数

当您沿该维度执行聚类时，需要跨groups维度计算目标分布。Theprocessis:其过程是：对软分配进行平方(q)：这会放大高概率分配并抑制较低概率分配。对groups维度

mingqian_chu·2023-11-16 04:26

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

数据挖掘基础知识收集

ATutorialonClusteringAlgorithms-聚类小知识俗话说：“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。

SHANDINGQUAN·2023-11-15 23:31

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

6.2. 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

mahout 源码解析之聚类--聚类迭代模型

在前面讲聚类策略时，包org.apache.mahout.clustering.iterator里面还有几个类没有进行讲解，这次做下收尾工作。

theonlytank2011·2023-11-15 18:51

Controllable Guide-Space for Generalizable Face Forgery Detection

二苏旧局吖·2023-11-15 13:17

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

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

数据挖掘近年来的研究方向、方法总结

其包含的基础理论研究涉及到规则和模式挖掘、分类、聚类、

ee-redbull·2023-11-15 07:26

无监督学习——聚类

机器学习一、无监督学习二、K-Means算法三、优化目标四、随机初始化五、选取聚类数量提示：本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、无监督学习回顾一下之前的监督，监督学习的数据都是有标记的数据，如下图所示

only demo·2023-11-14 18:58

【机器学习5】无监督学习聚类

非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。

猫头不能躺·2023-11-14 18:46

数据仓库笔记

目录第二章数据仓库第三章数据预处理第四章特征化和区分数据挖掘第五章关联规则挖掘第六章分类挖掘第七章聚类挖掘第二章数据仓库1、B树索引考题：为何B树等在数据库中广泛使用的索引技术无法直接被引入数据仓库？

0xac001d09·2023-11-14 15:28

学习笔记2-聚类集成方法

学习笔记，仅供参考，有错必纠聚类集成方法7.1引入给定数据D={x1⃗,x2⃗,...,xm⃗}D=\{\vec{x_1},\vec{x_2},...,\vec{x_m}\}D={x1,x2,...,xm

一枪穿云~·2023-11-14 11:02

机器学习——聚类

机器学习面试题汇总与解析——聚类本章讲解知识点什么是聚类K-means聚类算法均值偏移聚类算法DBSCAN聚类算法高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类层次聚类算法本专栏适合于Python已经入门的学生或人士

qq_32468785·2023-11-14 06:56

CoSTA：用于空间转录组分析的无监督卷积神经网络学习方法

unsupervisedconvolutionalneuralnetworklearningforspatialtranscriptomicsanalysis”的研究论文，提出了CoSTA：一种通过卷积神经网络（ConvNet）聚类学习基因表达矩阵之间空间相似性的新方法

wen05054105·2023-11-14 05:28

聚类算法

Infi-chu:http://www.cnblogs.com/Infi-chu/一、简介1.聚类算法的应用领域用户画像，广告推荐，DataSegmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别基于位置信息的商业推送

weixin_30298497·2023-11-14 05:26

机器学习15-1（无监督学习算法）

Content简介K-Means快速聚类数据集准备创建初始中心点类别划分重新计算中心点迭代停止条件数学意义sklearn中实现的K-Means轮廓系数简介此前，无论是回归问题还是分类问题，本质上其实都属于有监督学习范畴

Roy_Allen·2023-11-14 05:52

无监督学习的集成方法：相似性矩阵的聚类

在机器学习中，术语Ensemble指的是并行组合多个模型，这个想法是利用群体的智慧，在给出的最终答案上形成更好的共识。这种类型的方法已经在监督学习领域得到了广泛的研究和应用，特别是在分类问题上，像RandomForest这样非常成功的算法。通常应用一些投票/加权系统，将每个单独模型的输出组合成最终的、更健壮的和一致的输出。在无监督学习领域，这项任务变得更加困难。首先，因为它包含了该领域本身的挑战，

deephub·2023-11-14 05:18

[转]均值聚类算法

最近学习模式识别以及图像处理，搜集一些matlab的程序源代码，共享一下，同时也希望结交有共同兴趣爱好的朋友K均值聚类法分为如下几个步骤：一、初始化聚类中心1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心

xiang_yun·2023-11-14 02:19

ML机器学习理解

1.什么是机器学习2.3.为什么要机器学习（2）作用：寻找数据之间的隐秘关联，对真值与目标属性进行聚类或者回归分类：有监督、无监督、半监督；离散型、连续型有监督：有真值，数据分组：训练与测试，训练所得到的模型在实际测试值的时候会有差错

一灵一·2023-11-14 01:04

knn 算法简介与python代码片

区分于聚类（如Kmean

铁岭铁头侠·2023-11-13 20:52

Keras-learn-note(3)

鲸可落·2023-11-13 18:36

知识分享| 转录组个性化分析(6）——WGCNA

1WGCNA介绍WGCNA（weightedgeneco-expressionnetworkanalysis，权重基因共表达网络分析）是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法，可将表达模式相似的基因进行聚类

bioyigene·2023-11-13 16:02

计算机毕设推荐系统设计与实现协同过滤推荐算法

DanCheng-studio·2023-11-13 15:20

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