Means 第2页

解析机器学习中的几种常见聚类算法

首先在谈聚类算法之前我们引入相似度这么一个概念，什么是相似度呢，简单来说假设有M个样本，其中任意两个样本之间的相似的度量，很明显我们需要一个标准去度量它们下面有几种常见的度量标准：1.欧式距离2.杰卡尔德距离3.相关系数1K-Means

魔法_wanda·2024-02-04 22:59

python实现K-means的代码

importpandasaspdfromdatetimeimport*fromsklearn.clusterimportKMeansfromscipy.spatial.distanceimportcdistimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport*mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']mpl.rcParam

噶噶~·2024-02-04 21:14

2020李宏毅学习笔记——11.Unsupervised Learning： Linear Methods（无监督学习）

文章目录摘要1.Introduction（介绍）2.Clustering（聚类）2.1K-means2.2HAC3.DimensionReduction（降维）3.1HowtodoDimensionReduction

catcous·2024-02-03 15:08

2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods

将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有）：输入一个code，得到一个样本一个上来就分类，一个是先画快在分类大树变成抽象的树二，Clustering：聚类聚类中最常用的方法有：（1）k-means

是汤圆啊·2024-02-03 15:38

K-means 算法的原理简介

K-means是数据科学和商业的基本算法。只需4分钟即可了解需要4周时间才弄清楚的内容。让我们深入了解一下。1.K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。

GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

改进的 K-Means 聚类方法介绍

引言数据科学的一个中心假设是，紧密度表明相关性。彼此“接近”的数据点是相似的。如果将年龄、头发数量和体重绘制在空间中，很可能许多人会聚集在一起。这就是k均值聚类背后的直觉。我们随机生成K个质心，每个簇一个，并将每个数据点分配给与该数据点最近的质心对应的簇。然后，我们生成新的质心，每个质心都是属于该簇的所有点的平均值。然后重复这个过程直到收敛。我们可以使用欧几里德距离作为距离度量并计算每个数据点与质

小Z的科研日常·2024-02-02 14:52

分层聚类和K-means聚类

hierarchicalclustering：分层聚类通过连续不断地将最为相似的群组两两合并，来构造出一个群组的层级结构。其中的每个群组都是从单一元素开始的。在每次迭代的过程中，分层聚类算法会计算每两个群组间的距离，并将距离最近的两个群组合并成一个新的群组。这一过程会一直重复下去，直至只剩一个群组为止。来源参考：https://blog.csdn.net/sysu_xiamengyou/artic

刘相培在努力学习中·2024-02-02 02:32

Merry_hj·2024-02-01 13:44

PyTorch][chapter 12][李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-1]

这里面介绍半监督学习里面一些常用的方案：K-means,HAC,PCA等目录：K-meansHACPCA一K-means【预置条件】N个样本分成k个簇step1:初始化簇中心点(随机从X中抽取k个样本点作为

明朝百晓生·2024-01-31 07:46

[机器学习]K-means——聚类算法

一.K-means算法概念二.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs

不知迷踪·2024-01-31 05:26

网络信息检索（九）文本分类与文本聚类

文章目录一、文本分类和聚类概述1：文本分类概述2：文本聚类概述二、文本分类1：分类的学习算法2：使用相关反馈（Rocchio）3：最近邻学习算法4：贝叶斯理论三、文本聚类1：K-Means一、文本分类和聚类概述

Ordinary_yfz·2024-01-30 22:22

信息检索与数据挖掘 | （十二）聚类

K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义：聚类是一种无监督学习，样本没有标签，将一群样本划分到一个类中，使得：最大化类间距，最小化类内距离测量指标：四种聚类：基于质心的聚类，使用中心表示该簇（K-means

啦啦右一·2024-01-30 22:52

【PostGIS】POSTGIS实现聚类统计提取外轮廓

1.聚类统计Postgis主要实现并提供了四种聚类方法，前两个为窗口函数，后两个为聚合函数：ST_ClusterKMeans–该函数是窗口函数，主要是用K-means(K均值聚类)算法进行聚类，算法原理比较简单

AI柱子哥·2024-01-30 07:19

4、K- 均值聚类（Clustering With K-Means）

用聚类标签解开复杂的空间关系。文章目录1、简介2、聚类标签作为特征3、k-均值聚类4、示例-加利福尼亚住房1、简介这节课和下一节课将使用所谓的无监督学习算法。无监督算法不使用目标；相反，它们的目的是学习数据的某些属性，以某种方式表示特征的结构。在预测的特征工程上下文中，你可以将无监督算法视为"特征发现"技术。聚类简单地意味着根据数据点之间的相似性将数据点分配到组中。聚类算法使得"物以类聚"，可以这

AI算法蒋同学·2024-01-30 07:40

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

2.无监督学习包含算法1.聚类算法：K-means(K均值聚类)2.降维：PCA3.K-means的原理（K-means的算法步骤）1.首先，随机寻找K个点（这里的K是想要分成的份数）2.第二步，把所有点

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》聚类

#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址：CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组

二进制怪兽·2024-01-28 07:52

数模.聚类模型

一、前言二、K-means聚类算法下面是针对量纲不同进行的操作三、系统聚类spass操作spass操作总结：最好使用系统聚类算法，在论文上写的的内容更加充实，图片也较多四、DBSCAN算法适用于这种比较有规律的

丰海洋·2024-01-28 03:50

1、什么是特征工程

你将学习如何:使用互信息确定哪些特征最重要在几个真实世界的问题领域中创造新的特征使用目标编码对高基数分类进行编码使用k-means聚类创建分割特征使用主成分分析将数据集的变化分解为特征动手练习将构建一个完整的笔记本

AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

算法之K-均值法简介

K-均值算法（K-Means）是一种无监督学习的聚类分析方法，用于将数据集中的样本划分成预设数量（K）的簇（cluster），使得每个簇内的数据点彼此相似度较高，而不同簇之间的数据点差异较大。

skyshandianxia·2024-01-28 00:19

层次聚类、k_means聚类-python源码

聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。逐次计算各簇中心的值为新的中心值，迭代更新，直至簇中心位置不再改变或者达到最大迭代次数。由这个定义，我们便可以知道，数据集并没有目标值。因此聚类算法属于无监督算法。三特征值输入，单结果输出聚类。内含数据集、代码，可直接运行

我也想搞机器学习·2024-01-27 16:32

并行化K-means聚类算法的实现与分析

并行化K-means聚类算法并行化K-means聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语并行化K-means聚类算法的实现与分析在大数据时代

OverlordDuke·2024-01-27 09:19

聚类分析 | 最优K-means聚类算法（Python）

无监督机器学习，特别是聚类(clustering)对各种实际业务分析项目至关重要。但是，部分聚类算法需要设置聚类的数量，这是聚类算法的重要挑战之一。通常，在处理数据时，使用迭代方法来决定最优簇群的数量。这意味着我们要多次进行聚类，每次使用不同数量的集群，并评估相应的结果。虽然这种技术很有用，但它也有局限性。yellowbrick是一个常用的工具，可以轻松识别最优集群的数量。然而，它也有一些缺点。一

天天酷科研·2024-01-27 07:21

看书标记【数据科学：R语言实战 1】

看书标记——R语言Chapter1模式的数据挖掘1.1聚类分析1.1.1k-means聚类用法示例1.1.2k-medoids聚类用法示例1.1.3分层聚类用法示例1.1.4期望最大化（EM）用法示例1.1.5

小胡涂记·2024-01-27 07:50

数字图像处理（实践篇）二十八使用OpenCV Python中的K-means对图像进行颜色量化处理

选择使用cv2.kmeans()函数对颜色量化应用k-means聚类。1颜色量化使用K-means聚类在图像中实现颜色量化的步骤如下：①导入依赖库

Jackilina_Stone·2024-01-25 06:49

K-means聚类分析（Python）

原理解决将空间中一些点分成K类的问题，K代表样本类别数Kind先假设K=2，即要分为两类：在空间中随机选定两个样本作为分类基准，计算比较其他样本与其距离，离谁近就归为哪一类。迭代，找到两个样本中中心，计算中心点与其他点的距离，按照距离远近再分类。重复迭代直到某次迭代结果与上次完全相同。推广到K就是：K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，

Sanchez·J·2024-01-24 18:43

01 机器学习与深度学习

常见算法包括Apriori算法、k-Means

幽径微澜·2024-01-24 11:47

模糊聚类算法——模糊C均值聚类及matlab实现

模糊C均值聚类算法（FuzzyC-Means,FCM）。1.算法概述模糊C均值聚类算法是一种经典的模糊聚类算法，用于无监督学习中的数据聚类问题。

root-cause·2024-01-24 09:24

MATLAB实现K-means聚类数学建模算法

K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的观测点划分为不同的组或簇。这个算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点到其所属簇的中心的距离最小化。算法的步骤如下：1.

AI Dog·2024-01-24 01:15

sklearn.cluster.Kmeans解析

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

JimmyFun·2024-01-23 14:48

GridSearchCV-提示错误KeyError: ‘mean_train_score‘

代码：test_means=grid.cv_results_[‘mean_test_score’]test_stds=grid.cv_results_[‘std_test_score’]train_means

huazi99·2024-01-22 13:07

带标签注释的柱状图加散点图

https://drsimonj.svbtle.com/plotting-individual-observations-and-group-means-with-ggplot2图片发自App

热衷组培的二货潜·2024-01-21 21:23

数学建模——经典美赛O奖论文65123研读

65123论文解读一、原题目概述二、论文处理三、论文写作三.数学模型方法部分Ⅰ.K-Means聚类分析Ⅱ.主成分分析PCA方法步骤：Ⅲ.模糊评价Ⅳ.熵权法一、原题目概述这是美赛2017E题优秀论文。

清上尘·2024-01-21 17:25

数学建模常见算法的通俗理解（2）

目录6K-Means（K-均值）聚类算法（无需分割数据即可分类）6.1粗浅理解6.2算法过程6.2.1选定质心6.2.2分配点6.2.3评价7KNN算法（K近邻算法）（K个最近的决定方案）7.1粗浅理解

菜只因C·2024-01-21 17:22

机器学习--K-means算法优化

主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类（即每一个数据只能被归为一类，数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中），模糊聚类也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类（通过隶属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中，可以理解为每个样本是

YCzhao·2024-01-21 08:36

机器学习第二十六周周报 ARIMA & Clustering model

文章目录week26ARIMA&Clusteringmodel摘要Abstract一、龙格库塔方法二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1ARIMA模型3.2K-means聚类3.3评估标准

沽漓酒江·2024-01-21 06:48

Matplotlib库基础-条形图

x,y)plt.xticks(x,['A','B','C','D','E'])#重命名分类轴plt.show()输出分组条形图labels=['G1','G2','G3','G4','G5']men_means

小橙子_43db·2024-01-21 05:55

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度：细聚类、粗聚类根据实现方法K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍；层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚类的类别个数；DBSCAN聚类

小林打怪中·2024-01-20 02:21

机器学习笔记（十）聚类算法DBSCAN原理和实践

在前面的文章中，我们分别介绍了《K-means原理和实践》和《Birch和层次聚类》两种聚类算法，本文我们继续介绍另一种常用的聚类算法DBSCAN。

大白兔黑又黑·2024-01-19 01:04

priority_queue 优先队列_自定义比较函数_four_means

//priority_queue,cmpF>T:数据类型C:存储数据的容器cmpF:数据比较方式//由于优先队列默认为大顶堆重载operatorb);若成立,函数认为b为大值,被放在前面,其实b为小值,这样就实现了小顶堆.所以returntrue表明后者被放在前面//这与sort_cmp是完全相反的为了方便理解我们可以在重载时将判断语句/三元运算符中ab位置对换一下这样就很容易理解到底是怎么一个比

这题AC再睡.·2024-01-19 01:23

无监督学习 - 均值聚类（K-Means Clustering）

什么是机器学习K-Means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组（簇），每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高，而与其他组内的点相似度较低。

草明·2024-01-18 14:11

机器学习（八） — K-means

model5—K-means1definitionrandomlyinitializeKclustercentroidsμ1,μ2,⋯\mu_1,\mu_2,\cdotsμ1,μ2,⋯repeat:assigneachpointtoitsclosestcentroidμ

绘梨衣吖·2024-01-18 10:38

深度学习常用代码总结(k-means, NMS)

目录一、k-means算法二、NMS一、k-means算法k-means是一种无监督聚类算法，常用的聚类算法还有DBSCAN。

BIT_Legend·2024-01-17 07:00

利用igraph包可视化基于KNN的单细胞聚类关系

1.png（2）在一篇文献中，作者使用另一种思路：利用k-means聚类，然后进行基于KNN(k-nearestneighbor)的可视化。

小贝学生信·2024-01-16 11:55

斯坦福 Stats60：21 世纪的统计学：第十五章到第十八章

第十五章：比较均值原文：statsthinking21.github.io/statsthinking21-core-site/comparing-means.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0

绝不原创的飞龙·2024-01-16 10:38

机器学习学习笔记（吴恩达）（第三课第一周）（无监督算法，K-means、异常检测）

是一种无监督学习算法聚类与二院监督学习算法对比：无监督：（聚类是无监督学习算法之一）聚类算法应用：如相似的新闻文章组合，市场细分，DNA数据分析，天文数据分析（星系、天体结构）K-means算法是一种常用的聚类算法原理概述

kgbkqLjm·2024-01-16 10:30

基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析

基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析基于特征选择和机器学习的酒店客户流失预测和画像分析摘要1.业务理解2.数据理解和处理2.1特征理解2.2数据基本情况2.3特征相关性分析3.酒店客户流失预测模型构建和评估3.1支持向量机3.2K-means

OverlordDuke·2024-01-15 19:18

爬虫逆向破解翻译接口参数

from=zh&to=en步骤一：查找构建请求参数JS断点发现如下参数：w={from:_.fromLang,to:_.toLang,query:e,transtype:i,simple_means_flag

田小涛·2024-01-15 16:06

毕业设计：基于python微博舆情分析系统+可视化+Django框架 K-means聚类算法（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言+Django框架+数据库+jieba分词+scikit_learn机器学习（K-means聚类算法）+

vx_biyesheji0001·2024-01-15 14:44

K邻近和KNN

算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成，使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法，没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点K均值K-Means

hema12138·2024-01-15 10:37

聚类算法之Kmeans聚类详解

聚类算法的分类：按照聚类细粒度分类：细聚类和粗聚类根据实现方法分类：K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚

进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

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