LVQ聚类第27页

标准误与聚类稳健标准误的理解

1.2计算公式SE=σnSE=\frac{σ}{\sqrtn}SE=nσ2聚类稳健标准误聚类稳健标准误的计算方法通常涉及到对观察数

Wency(王斯-CUEB)·2023-10-15 08:28

机器学习入门（九）：回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归

学习目录：线性回归：案例：波士顿房价预估（比较正规方程和梯度下降优化方法）使用正规方程优化：使用梯度下降优化：使用均方误差（MSE）评估模型好坏：总结：过拟合与欠拟合正则化类别：**L2正则化（常用）：**给损失函数后面加一个惩罚项，这个惩罚项与权重有关，在优化损失函数降低损失值得同时还可以减小特征对应的权重。L1正则化：岭回归就是带L2正则化的线性回归案例：使用岭回归对波士顿放假预测

【变强大】·2023-10-15 05:37

机器学习基础之《回归与聚类算法（2）—欠拟合与过拟合》

一、背景1、上一篇说正规方程的时候，实际情况中使用很少，主要原因它不能解决过拟合。2、训练集上表现的好，测试集上表现不好—过拟合二、欠拟合和过拟合1、欠拟合训练集：有3个训练集，告诉机器都是天鹅机器学到了2个特征：有翅膀、嘴巴长缺点：学习到的特征太少了2、过拟合之前特征太少了，那就多学点缺点；学习到的特征太多了3、分析第一种情况：因为机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天

csj50·2023-10-15 05:32

单细胞数据科学中的里程碑与检查点

我们曾经在一节公开课里面提到过单细胞数据科学的几个主特点：继承了很多Bulk的分析方法商业开源，容易上手开发速度快教程文档丰富数据分析过程非线性基于以上特点，我们发现单细胞数据科学的学习曲线往往不是S上升形的，而是快速上升形成单峰（在降维聚类那

周运来就是我·2023-10-15 02:23

数据测量与相似性分析

这篇文章中主要记录如何分析样本间相似性的内容，相似性分析在分类算法（如K最邻近分类）和聚类任务中会涉及到。相似性分析基于样本属性取值，因此对于样本属性类型及其取值的特征也有必要说明。

hgz_dm·2023-10-14 14:27

概率论入门之《统计机器学习导论》阅读笔记（第一，二章）

然后介绍了监督学习的三大主要任务：回归，分类，排序，以及非监督学习的聚类。最后稍稍介绍了一下机器学习中的其它技术：集成学习，张量学习，在线学习，迁移学习，度量学习。

生而为弟·2023-10-14 02:34

数据挖掘的十大算法

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法：K-Means，EM关联分析：Apriori连接分析：PageRankC4.5C4.5算法是得票最高的算法

楚小武·2023-10-14 01:36

旅游推荐系统- python- Django

www.bilibili.com/video/BV1J741127RG0x1简介本旅游推荐系统通过爬取去哪网旅游景点数据，并将数据存储至mysql数据库中,然后通过机器学习的方式对景点数据（包含景点介绍、评论文本）进行分析聚类

白羊是小白·2023-10-13 23:59

机器学习算法概述

目录机器学习概述01监督学习02无监督学习：03半监督学习04强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类

uuddoop·2023-10-13 22:49

【科学文献计量】使用pybibx对自己的文献数据集进行分析的模板整理

使用pybibx对自己的文献数据集进行分析的模板整理1导入第三方库2加载文献数据集3合并数据集4探索式分析EDA5核查IDs6词云图绘制和数据生成7N-Grams图绘制和数据生成8文献聚类/映射9主题词演化图绘制与数据生成

lys_828·2023-10-13 13:23

使用高效像素聚类实时去除高品质镜面高光

尽管这些技术能够获得视觉上令人愉悦的结果，但它们的聚类算法存在初始化错误或成本太高而无法实时计算的问题。在本文中，我们提出了一种高质量的像素聚类方法，该方法可以实时从单个图像中去除镜面高光。

lxmyzzs·2023-10-13 11:10

机器学习-概述与贝叶斯算法

机器学习分类：监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、强化学习。希腊字母发音：先从导包学起，再考虑自己写个包出来。有监督学

小蒋的技术栈记录·2023-10-13 06:06

K-means聚类算法Python实现及绘图

2021年美赛A题真菌种群K-means聚类算法Python实现及绘图importrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmath

穿越前列线打造非凡yt·2023-10-12 20:31

Kmeans++ 对图像聚类

kmeans算法是较为常见的聚类算法，不仅可以对二维的坐标点进行聚类，还可以对高维的图像信息进行聚类。

G.E.N.·2023-10-12 16:11

18机器学习开放基础课程--决策树和 K 近邻分类

聚类：基于实例的特征实现实例的分组，从而让组内成员比组间成员更为相

Jachin111·2023-10-12 09:02

【科学文献计量】利用pybibx分析Scopus文献数据集（EDA,N-Grams,Cluster,Network analysis,NLP）

利用pybibx分析Scopus文献数据集1运行前准备1.1数据集1.2前置库2加载库3数据导入4探索式数据分析，即EDA4.1表格可视化4.2词云图可视化4.3N-Grams可视化4.4文献聚类4.5

lys_828·2023-10-12 08:37

数字数据集上的K-均值聚类

10、数字数据集上的K-均值聚类importnumpyasnpfromtimeimporttimefromsklearnimportmetricsfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.datasetsimport

凌晨思索·2023-10-11 22:21

层次聚类

是一种无监督的学习（拿到的数据没有任何分类）、，使用聚类不需要被告知要划分的组是什么样的明神宗不知道找什么时就要自动完成分组。

权氏小龙虾·2023-10-11 14:18

GEO生信数据挖掘（六）实践案例——四分类结核病基因数据预处理分析

GEO生信数据挖掘（三）芯片探针ID与基因名映射处理GEO生信数据挖掘（四）数据清洗（离群值处理、低表达基因、归一化、log2处理）GEO生信数据挖掘（五）提取临床信息构建分组，分组数据可视化（绘制层次聚类图

人工智能学术前沿（真)·2023-10-11 13:02

监督学习方法与无监督学习方法总结

（一）监督学习10种监督学习方法特点的概括汇总如下表：（二）无监督学习八种常用的统计机器学习方法，即聚类方法（包括层次聚类与k均值聚类）、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、潜在语义分析（LSA

daisyxyr·2023-10-11 13:59

人工智能——机器学习

www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/9856628.html人工智能人工智能，机器学习，深度学习，神经网络区别机器学习的范围机器学习的方法1、回归算法2、神经网络3、SVM（支持向量机）4、聚类算法

云野000·2023-10-11 06:01

入坑机器学习：三，非监督学习

目录背景与意义常用算法典型例子-聚类分类确定型无监督学习概率型无监督学习首先给大家看一个图。我们回想一下上一章里面给的两个例子，如上图左所示，数据集中每条数据都已经标明是阴性或阳性（正例或负例）。

喜欢吃豆·2023-10-11 06:26

R语言学堂推文索引-v5.9.1

数据获取方法2制表与可视化专辑2.1两大绘图系统2.2各类图形绘制方法/框架2.3图形配色方法2.4图形布局/拼图方法2.5图形元素控制方法3数学模型专辑3.1概率分布与数理统计3.2数学回归模型3.3聚类

R语言学堂·2023-10-11 04:02

分类模型评估指标

对于构建好的机器学习模型，需要对模型的效果进行评估，对于机器学习中的3大类问题，分类，回归，聚类而言，各自有不同的评估指标，本文主要介绍分类模型常用的评估指标。

Struggle~·2023-10-11 01:13

【模型评价指标】分析模型评价常用指标

常用的聚类模型评价指标：ARI评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法、轮廓系数等常用的分类模型评价指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）

Koma_zhe·2023-10-11 01:41

2016年广西各市第一、二、三产业分布情况【聚类分析】

2016年广西各市第一、二、三产业分布情况数据来源：国家统计局03-06.jpg代码实现如下：数据处理>mdmdXx1x2x3x41南宁107.0000103.2105.8108.82柳州107.3000103.1105.7110.53桂林106.9000104.5106.4108.74梧州107.6000103.3108.6107.25北海108.6000104.1109.6109.76防城港1

宴長·2023-10-11 01:11

线性回归模型

1常见机器学习概念监督学习:通过标注数据进行学习的方法无监督学习:当一组数据很难获取标签的时候采用无监督学习，一般采用的方法是聚类分析。

ClintonZero·2023-10-11 00:13

Cdhit的使用说明

最近在完成一项任务的时候要利用cdhit序列聚类软件对几万条的序列文件进行聚类，基本摸清了用法，在此记录一下，并在此感谢肥肥的帮助经历这件事，我吸取了教训，就是想要摸清一个软件的全部用法，不应该只是凭着在

不玩手机的蛇佬腔·2023-10-11 00:42

28丨EM聚类：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分

EM聚类的工作原理E步和M步：E步相当于通过初始化的参数来估计隐含变量，M步是通过隐含变量来反推优化参数。最后通过EM步骤的迭代得到最终的模型参数。

张九日zx·2023-10-10 22:15

2020年 TPAMI长文， Ball k-means：一种无界的快速自适应精确k-means算法

k-means是人工智能领域最常用的快速基础算法之一，广泛用于聚类、数据预分析及与改进其他机器学习算法等。

xia_shuyin·2023-10-10 22:11

PySpark 线性回归

它提供了一系列常用的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、模型评估等。我们可以使用PySpark中的SparkML来训练和评估我们的机器学习模型。

ROBOT玲玉·2023-10-10 20:52

利用动态时间规整（DTW）技术实现对机械寿命预测（基于NASA C-MAPSS数据的剩余使用寿命RUL预测，Python代码，DTW不属于深度学习，但预测效果更容易被解释）

它可以用于时间序列分类、聚类、匹配等机器学习任务中。DTW的主要思想是考虑

深度学习的奋斗者·2023-10-10 20:21

论文总结（二）基于模板匹配的目标识别

论文出处：基于视觉引导的机械臂定位抓取研究与实现-刘继宗（知网可查）目录1.点云预处理2.基于RANSAC和欧式聚类融合算法的平面分割与目标提取2.1基于RNASAC算法的平面分割2.2改进的欧式聚类算法的目标分割

M.C.O.·2023-10-10 20:08

k-means聚类算法的原理

k-means聚类算法的原理K-means是一种聚类算法，其原理是将数据集划分为k个簇，使得每个数据点都属于最近的簇，并且簇的中心是所有数据点的平均值。

小白脸cty·2023-10-10 20:27

kmeans算法的k值选择

确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的K值非常重要。

小白脸cty·2023-10-10 20:27

点云从入门到精通技术详解100篇-点云配准算法及其在工件位姿估计中的研究与应用（续）

目录3.4.1粒子表示3.4.2适应度函数3.5HFCM-PSO算法的实验3.5.1评价指标3.5.2聚类结果

格图素书·2023-10-10 19:55

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它可以用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络、决策树、线性回归、分类和聚类等。TensorFlow的核心概念是张量，它是一种多维数组，可以在计算图中流动。

一枚NPC·2023-10-10 18:39

SLIC超像素分割

SLIC：simplelineariterativeclustering，即简单线性迭代聚类。以下为源码使用流程。

祝清佳佳佳·2023-10-10 08:06

python数据建模与KNN算法实现手写体数字识别

模型的建立需要依赖于算法,--般,常见的算法有分类、聚类、关联、回归等。

clover521·2023-10-10 05:46

DBSCAN 基于密度的聚类算法

importnumpyasnpimportpickle#从文件中读取对象withopen('clusters.pkl','rb')asf:clusters=pickle.load(f)data_list=[]forindex_data,datasinenumerate(clusters):dk=[]fori,data_clusterinenumerate(datas):fordindata_clu

Kw!G·2023-10-10 04:45

2022-03-24

ASurveyofImageClustering:TaxonomyandRecentMethods摘要——图像聚类是计算机视觉领域的一个基本问题。在本次调查中，我们提供了图像聚类的全面概述。

Carrie_Hou·2023-10-10 04:09

matlab的listbox选择多行_MATLAB LISTBOX 折腾了我两个小时

事件：用GUI做K-Means聚类算法目的：试图将每次迭代过程中各类的类心在listbox中显示以前的思维：在VB或VC中都可以很方便的用add方法现状：Matlab中不支持这样的处理方式，matlab

白话期权·2023-10-09 23:54

聚类模型评价（python）

原文链接：聚类模型评价（python实现）微信公众号：机器学习养成记搜索添加微信公众号：chenchenwings在使用聚类方法的过程中，常常涉及到如何选择合适的聚类数目、如何判断聚类效果等问题，本篇文章我们就来介绍几个聚类模型的评价指标

三猫后端·2023-10-09 20:11

128在线民宿 UGC 数据挖掘实战--基于 LDA 模型的评论主题挖掘

基于LDA模型的评论主题挖掘数据准备本次实验使用基于LDA主题聚类和主题分布可视化的方式研究顾客评论中的主题分布情况，并参考《旅游民宿基本要求与评价》标准中的评级指标辅助定义用户评价主题，具体的评价参考指标如下图所示

Jachin111·2023-10-09 17:29

异常检测-高维异常

维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。

Q_cy·2023-10-09 16:19

NLP 项目：维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器

这篇博客文章启动了一个具体的NLP项目，涉及使用维基百科文章进行聚类、分类和知识提取。灵感和一般方法源自《AppliedTextAnalysiswithPython》一书。

无水先生·2023-10-09 12:40

The EM(Expectation–Maximization) Algorithm 详解

通常来说，聚类是一种无指导的机器学习问题，如此问题描述：给你一堆数据点，让你将它们最靠谱地分

萧甬学者·2023-10-09 05:30

《学术小白学习之路14》主题建模——主题概率分布相似度计算

下面是一些常见的应用场景：1.文本聚类和主题建模：在文本聚类任务中，可以使用主题概念分布的相似度来度量文本之间的语义相似性，并将相似的文本聚类在一起。

驭风少年君·2023-10-09 03:22

DenSOINN

Adensity-basedcompetitivedatastreamclusteringnetworkwithself-adaptivedistancemetric\abstract本文提出了一个基于自适应距离度量的流式数据聚类网络

xiongraorao·2023-10-08 23:46

Kaggle成绩之无监督学习：KMeans，DBSCAN聚类

我们在分别对HOUSEPRICE和Titanic的比赛项目得分排行做了分析后，来把两个成绩放在一起。首先，我们选择都参加的团队名单及其分数。在去除HOUSEPRICE大于1的异常值后，共有910个团队。为了统一两个成绩的同方向评价，我们对HOUSEPRICE得分做了处理，即’H-Score’=1-‘H-Score’.

DT数据说·2023-10-08 10:26

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