LVQ聚类第29页

机器学习方法篇(20)------层次聚类法

导语前面介绍了划分聚类法，在划分聚类中，通常需要指定聚类个数，这样指定的个数往往不是最优个数。本节要讲的层次聚类法，更关心的是同类别样本之间的相似性，而非聚类个数。那么，层次聚类的原理思想是什么？

对半独白·2023-10-01 00:02

机器学习算法基础--层次聚类法

文章目录1.层次聚类法原理简介2.层次聚类法基础算法演示2.1.Single-linkage的计算方法演示2.2.Complete-linkage的计算方法演示2.3.Group-average的计算方法演示

温柔济沧海·2023-10-01 00:32

16.聚类分析

简单介绍按照特征来分；目的在于人士能够同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，而不同的相似度，而不同类别之间具有较大的差异性，对变量进行聚类分析并定制出使用与不同的类别的解决方案我们为了合理的进行聚类，

Joypang·2023-09-30 19:47

经典网络解（三）生成模型VAE | 自编码器、变分自编码器|有监督，无监督

（本质就是密度估计），我们首先来讲有监督学习，无监督学习1有监督与无监督有监督学习目标学习X到Y的映射，有正确答案标注示例分类回归目标检测语义分割无监督学习没有标记，找出隐含在数据里的模型或者结构示例聚类降

Qodi·2023-09-30 11:43

自然语言处理1——NLP概述

常见应用文本分类文本聚类情感分析信息抽取命名实体识别实体消歧关系抽取事件抽取自动文摘信息推荐自动问答机器翻译NLP的困难歧义病构重述层间循环依赖NLP方法论理性主义经验主义说在前面本文及后续文章是学习自然语言过程中的学习笔记

河篱·2023-09-30 10:45

3个案例详解聚类、回归、分类算法

导读：机器是怎样学习的，都学到了什么？人类又是怎样教会机器学习的？本文通过案例给你讲清楚各类算法的原理和应用。机器学习，一言以蔽之就是人类定义一定的计算机算法，让计算机根据输入的样本和一些人类的干预来总结和归纳其特征和特点，并用这些特征和特点和一定的学习目标形成映射关系，进而自动化地做出相应反应的过程。这个反应可能是做出相应的标记或判断，也可能是输出一段内容——图片、程序代码、文本、声音，而机器自

大数据v·2023-09-29 14:37

有监督学习与非监督学习差异

包括所有的聚类算法，例如k-means等。深度学习：只是指结构有深度的算法。既可以无监督学习，又可以有监督学习。例如卷积神经网络CNN是有监督学习。

低调的风·2023-09-29 14:57

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLO的道路交通标志识别（续）

目录改进的S-YOLO交通标志识别算法4.1二分K-means聚类算法4.1.1聚类算法4.1.2二分K-means重聚类锚框<

林聪木·2023-09-29 13:43

在做算法的巨巨·2023-09-29 11:30

单细胞聚类---浅析监督学习与无监督学习

单细胞转录组分析在线性降维后通常要进行聚类，使用到机器学习的常用方法，主要分为有监督学习[supervisedlearning]和无监督学习unsupervisedlearning。

云养江停·2023-09-29 08:53

SVM(上)：如何用一根棍子将蓝红两色球分开？

有监督的学习模型是指我们需要事先对数据打上分类标签，这样机器就知道这个数据属于哪个分类，无监督学习就是数据没有被打上分类标签，可能因为不具备先验的知识或者成本很高，需要机器代替我们完成这个工作，比如将数据进行聚类

ywangjiyl·2023-09-29 06:43

SVM（上):如何用一根棍子将蓝红两色球分开?

所以我们需要机器代我们部分完成这个工作，比如将数据进行聚类

LiuDi1999·2023-09-29 06:43

python学习路线

excel式的数据处理与分析）3.4绘图分析库-matplotlib（迅速的数据可视化展示）3.5SMTP库（邮件迅速收发，高效办公）3.6Opencv(处理图片)3.7sk-learn（回归，分类，聚类

欧_汤姆·2023-09-28 16:15

Pyspark实现KMeans机器学习聚类算法（一）

Pyspark实现KMeans机器学习聚类算法（一）环境配置：spark2.1.1python3.5.2IPython5.1.0这里配置了pyspark默认以ipython模式启动。

数据之禅·2023-09-28 14:03

点云感知(一):基于深度图的聚类算法与源码解析

前言原理文字介绍略微简介，但是在代码注释中非常详细。我相信在代码中学习原理才能理解更加通透。参考:gitcodehttps://blog.csdn.net/weixin_43885544/article/details/111193386一、算法原理二、源码解析流程为:预处理->深度图投影->深度图分割->有效类提取预处理:PreProcess函数/***预处理:点云行方向重排序和补偿*@para

zwhdldz·2023-09-28 13:48

NLP 项目：维基百科文章爬虫和分类 - 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·2023-09-28 11:47

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，绘制PCA图）

检索到目标数据集后，开始数据挖掘，本文以阿尔兹海默症数据集GSE1297为例上节做了很多的基因数据清洗（离群值处理、低表达基因、归一化、log2处理）操作，本节介绍构建临床分组信息。我们已经学习了提取表达矩阵的临床信息#安装并加载GEOquery包library(GEOquery)#指定GEO数据集的IDgse_id与是一致的。需要的分组信息已经提取完毕。分组后箱线图可视化上一节保存了数据清洗后的

人工智能学术前沿（真)·2023-09-28 09:36

【Python人工智能】Python全栈体系（二十一）

人工智能第十二章聚类模型一、聚类问题概述聚类（cluster）与分类（class）问题不同，聚类是属于无监督学习模型，而分类属于有监督学习。

柠檬小帽·2023-09-28 04:17

Mash: 使用MinHash快速估算基因距离

工具介绍Mash扩展了MinHash降维技术，使其成对的突变距离和P值显着性检验，从而可以有效地聚类和搜索大量序列集合。

lakeseafly·2023-09-27 23:41

机器学习算法基础--K-means应用实战--图像分割

题目还是比较简单的，我们只要通过k-means聚类，一类就是一种色彩得出聚类之后的图像，就是根据色彩分割出来的图像。

温柔济沧海·2023-09-27 14:27

机器学习算法基础--K-means聚类方法

目录1.算法原理介绍2.算法核心代码3.算法效果展示1.算法原理介绍#k-means聚类方法"""k-means聚类算法流程:1.K-mean均值聚类的方法就是先随机选择k个对象作为初始聚类中心.2.这个时候你去计算剩余的对象于哪一个聚类中心的距离是最小的

温柔济沧海·2023-09-27 14:56

Java应用|使用Apache Spark MLlib构建机器学习模型【下】

四、无监督学习4.1聚类4.1.1K-MeansK-Means是一种常见的无监督学习算法，用于将一组数据分成k个簇，使得每个数据点都属于离其最近的簇。

青年老年程序员·2023-09-27 11:21

聚类发展历史、现状、未来趋势

1、发展历史聚类算法的历史与有监督学习一样悠久。层次聚类算法出现于1963年[26]，这是非常符合人的直观思维的算法，现在还在使用。

席八·2023-09-27 09:46

数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30131最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告。本文向大家介绍R语言对上海PM2.5等空气质量数据（查看文末了解数据免费获取方式）间的相关分析和预测分析，主要内容包括其使用实例，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频相关分析（correlationanalysis）是研究现象之间

拓端研究室TRL·2023-09-27 08:34

绘一棵超酷炫的系统发育树！

系统发育树也称为系统发生树、聚类树或者进化树。它以树状结构表示各个节点的进化和亲缘关系，枝点可以是物种和基因等，在系统发育分析、基因家族和物种进化分析中经常会看到此类图片。像这个还有这个是不是很漂亮？

组学大讲堂·2023-09-27 07:34

Matlab图像处理-模式识别方法

模式识别方法模式分类或模式匹配的方法有很多，总体分为四大类：以数据聚类的监督学习方法；以统计分类的无监督学习方法；通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法；可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法

会的东西有点杂·2023-09-27 03:43

【计算机视觉】2.图像特征提取

图像特征提取一、颜色特征量化颜色直方图聚类颜色直方图二、边缘特征边缘边缘定义边缘提取边缘精细三、特征点的特征描述子Harris角点FAST角点斑点SIFTHaar-like特征SURFORBLBPGabor

Scott_S·2023-09-26 21:13

有监督学习、无监督学习

无监督学习：数据降维、聚类问题数据降维：对事物的特性进行压缩和筛选。例如对图像的像素进行识别，数据维度会非常高，所以会进行数据降维。聚类问题：根据数据的相似性，把

别狗了·2023-09-26 20:34

SPSS中的数据分析—描述性统计分析【1】

从今天开始，小白将深入给大家带来关于数据分析工具SPSS的使用和讲解，在这段时间里我会带着大家来一起学习了解如何使用SPSS进行描述性统计分析、假设检验、相关分析、回归分析、聚类分析、主成份分析、因子分析等

小白数据营·2023-09-26 20:00

城区营销中心聚类市场攻坚行动通报（第十六期2019.3.23）

城区营销中心继续落实聚类市场营销转型任务，3月22日鹤城23个网格聚类市场走访共计75家，具体情况通报如下：一、集团需求：1.有移动宽带需求：①云达汽配连锁。

留下世界的兜转过程·2023-09-26 17:01

Python实战实例代码-网络爬虫-数据分析-机器学习-图像处理

1.网络爬虫1.1爬取网页数据1.2爬取图片1.3爬取动态数据（使用Selenium）2.数据分析2.1数据清洗2.2数据变换2.3数据聚合3.机器学习3.1线性回归3.2随机森林3.3K-Means聚类

华为奋斗者精神·2023-09-26 09:38

CNS图表复现---人人都能学会的单细胞聚类分群注释

这个数据集GSE129516，就是拿到了如下所示的数据文件：图片GEO下载的我首先读取了一个文件，看了看，就是表达矩阵，所以直接CreateSeuratObject即可，都省去了3个文件的组合命令。图片表达矩阵例子首先批量读取每个10x样品的表达矩阵保证当前工作目录下面有后缀是matrices.csv.gz的文件，就是前面下载的6个文件：rm(list=ls())options(stringsAs

Seurat_·2023-09-26 06:14

二值贝叶斯滤波计算4d毫米波聚类目标动静属性

现在我利用二值贝叶斯滤波来在跟踪阶段判断4d毫米波聚类后目标的动态和静态属性当状态静止时。置信度仅是测量的函数：belt(x)=p(x∣z

令狐少侠、·2023-09-26 00:14

R语言文本挖掘：kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化|附代码数据

文本聚类其实也就是聚类分析在文本方向上的应用,首先我们要把一个个文档的自然语言转换成数学信息，这样形成高维空间点之后再去计

·2023-09-26 00:47

异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《下篇》---高维数据异常检测：孤立森林

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。例如基于邻近度的方法是在所有维度使用距离函数来定义局部性，但是，在高维空间中，所有点对的距离几乎都是相等的（距离集中），这

汀、人工智能·2023-09-25 23:11

KMeans算法全面解析与应用案例

目录一、聚类与KMeans介绍聚类的基础概念KMeans算法的重要性二、KMeans算法原理数据集和特征空间距离度量算法步骤三、KMeans案例实战案例背景：客户细分数据集说明Python实现代码输出与解释四

TechLead KrisChang·2023-09-25 17:16

异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《下篇》

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。例如基于邻近度的方法是在所有维度使用距离函数来定义局部性，但是，在高维空间中，所有点对的距离几乎都是相等的（距离集中），这

·2023-09-25 11:21

医学专题-多组学在疾病发生发展过程中的研究思路

bioyigene·2023-09-25 10:22

多层感知机 Multilayer Perceptron | MLP

构建多层感知机模型的注意事项五、多层感知机模型的实现类库六、多层感知机模型的评价指标七、类库scikit-learn实现多层感知机的例子总结前言多层感知机是机器学习中神经网络的一种简单实现，可以完成分类，回归和聚类等任务

JasonH2021·2023-09-25 03:03

高斯混合模型 Gaussian Mixture Model | GMM

高斯混合模型的应用场景四、构建高斯混合模型模型的注意事项五、高斯混合模型模型的实现类库六、高斯混合模型模型的评价指标七、类库scikit-learn实现高斯混合模型的例子总结前言高斯混合模型是机器学习中无监督学习的一种聚类算法

JasonH2021·2023-09-25 03:33

机器学习笔记1

机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法：聚类

从白天到早上·2023-09-24 16:35

matlab调用kmeans_使用 K 均值聚类实现基于颜色的分割

步骤1：读取图像在hestain.png中读取，这是一个带有苏木精和曙红染色组织(H&E)的图像。这种染色方法有助于病理学家区分不同组织类型。he=imread('hestain.png');imshow(he),title('H&Eimage');text(size(he,2),size(he,1)+15,...'ImagecourtesyofAlanPartin,JohnsHopkinsUni

风月不相干·2023-09-24 13:57

基于k均值聚类的图像分割

实验目的通过编程，实现将一幅彩色图像分割为若干个同质区域，即采用K-Means聚类算法来将像素分组从而实现图像分割。

还能坚持·2023-09-24 13:26

使用 K 均值聚类进行颜色分割

聚类算法可以自动将相似的颜色分组在一起，而不需要为每种颜色指定阈值。当处理具有大范围颜色的图像时，或者当事先不知道确切的阈值时，这非常有用。

TD程序员·2023-09-24 13:24

基于R做宏基因组进化树+丰度柱状图TreeBar带聚类树的堆叠柱形图

写在前面同之前一样，重分析需要所以自己找了各路代码借鉴学习，详情请参考R语言绘制带聚类树的堆叠柱形图，实操效果如下：步骤表格预处理选取不同样本属水平的物种丰度图（绝对和相对水平都可以，相对画出来是齐的，

twocanis·2023-09-24 11:45

opencv kmeans使用图像色彩量化为例

kmeans聚类实现灰度图像色彩量化（使用更少灰度值表示原灰度图像）#coding:utf-8importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取原始图像灰度颜色

我坚信阳光灿烂·2023-09-24 07:14

基于RFM模型和K-Means算法实现用户分群

模型是用户价值分析中最常见的模型，核心思想是用户的消费间隔（忠诚度）、消费金额（付费情况）、消费频次（活跃度）三个特征对用户进行分群（2*3=8个类别），从而针对不同的群体使用不同的策略2、K-Means算法是常用的聚类算法之一

Saturday_tell·2023-09-24 01:36

大数据：数据大合集，你想要的这里或许会有

一、公开数据库1.常用数据公开网站UCI：经典的机器学习、数据挖掘数据集，包含分类、聚类、回归等问题下的多个数据集。很经典也比较古老，但依然活跃在科研学者的视线中

weixin_33688840·2023-09-23 22:05

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