Means

机器学习 | 无监督聚类K-means和混合高斯模型

机器学习|无监督聚类K-means和混合高斯模型1.实验目的实现一个K-means算法和混合高斯模型，并用EM算法估计模型中的参数。
rookiexiong·2024-01-15 08:23

pytorch 通用训练代码讲解(very good)

文章目录1.模型训练参数设置2.保证模型可复现性3.设置device4初始化模型权重及加载预训练权重4.1初始化模型权重4.2加载预训练权重4.3在线下载预训练权重5k-means聚类anchors6多卡同步
@BangBang·2024-01-15 04:54

KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同

K-means算法:思想：K-means是一种无监督学习聚类算法，将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于最近的簇
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32

工智能基础知识总结--聚类算法

下面K-Means的推导也会用到GMM。K均值聚类（K
北航程序员小C·2024-01-14 09:53

半监督学习 - 半监督K均值（Semi-Supervised K-Means）

什么是机器学习半监督K均值（Semi-SupervisedK-Means）是K均值聚类算法的一种扩展，它结合了有标签数据和无标签数据进行聚类。
草明·2024-01-14 06:17

四种无监督聚类算法说明

目录一、K-Means无监督学习（K-Means）的认识-CSDN博客二、Mini-BatchK-Means--Centroidmodels三、AffinityPropagation(Hierarchical
取名真难.·2024-01-13 18:50

【目标检测】Anchor-based模型：基于K-means算法获取自制数据集的Anchor(yolo源码)

本篇文章首先介绍Anchor在目标检测模型中的作用；然后介绍K-means聚类算法；最后介绍yolo源码中自制数据集的Anchor的获取方法。
初初初夏_·2024-01-13 15:07

互联网加竞赛 基于大数据的股票量化分析与股价预测系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理QTChartsarma模型预测K-means聚类算法算法实现关键问题说明4部分核心代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的股票量化分析与股价预测系统该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-01-12 18:49

基于K-Means聚类算法与随机森林模型评估信贷风险客户【500010101】

项目背景本数据集来自一家德国银行，由加州大学霍夫曼教授于2016年收集整理，每条记录代表了一个接受银行信贷的客户，这也就说明了，这些客户都是通过了贷款申请的，通过可视化分析对数据进行初步探索，并利用聚类分析将客户分为不同的风险群体，由于数据集中缺乏直接的客户贷款风险标签，我们无法直接评估风险分类的准确性，因此，再次采用聚类分析（不考虑客户贷款风险特征），将数据分为四个类别，分类结果与实际相符，可以
神仙别闹·2024-01-12 15:47

数模学习day10-聚类模型

说明，本文部分图片和内容源于数学建模交流公众号目录K-means聚类算法K-means聚类的算法流程：图解算法流程图评价K-means++算法基本原则算法过程Spss软件操作K-means算法的疑惑系统
WenJGo·2024-01-10 23:19

【机器视觉】机器视觉实验二——图像分割基于颜色特征&基于纹理特征

给定一个有k个聚类中心点的矩阵meanFeatures(矩阵维度是kd)，其中每个中心点都是一个d维的行向量（矩阵的一行），将输入图片中的每个像素映射到其所归属的k-means某
yuzhangfeng·2024-01-10 22:22

聚类算法k-means（无监督学习）笔记

内容简介笔记记录了聚类算法k-means的实例过程：第1部分为建模流程：先构造包含5个中心点的随机训练集数据，并画图展现样本分布情况，最后导入新数据测试；第2部分介绍了几个常用参数和调优流程；第3、4部分别为评估方法和算法存在的问题
Avasla·2024-01-10 10:23

手把手教你量化网络（2）权重参数的量化

@[TOC]一、量化算法1.1K-Means将一堆二维样本表示在坐标轴上，如下图左图所示：enterdescriptionhere若我们将其用K-Means分为3类，如上图右侧所示，分为了
雪天鱼·2024-01-09 22:28

纽约Uber数据分析图形化和K-means计算热点

K-means是一种聚类算法，用于将一组样本分成预定数量的簇。它通过计算样本之间的距离，将它们分配到最近的簇中，然后根据分配的结果，更新簇的中心位置。
取名真难.·2024-01-09 07:38

如何用DBSCAN聚类模型做数据分析？

上篇我们讲了基于原型的k-means聚类算法，这篇我们来讲通常情况下聚类效果表现更优异的密度聚类DBSCAN。什么是DBSCANDBSCAN是一种基于密度的考虑到噪音
赵小洛·2024-01-08 07:41

深度解析基于模糊数学的C均值聚类算法

聚类步骤：初始化：使用k-means++方法确定初始聚
OverlordDuke·2024-01-08 06:13

学习：StatQuest-K-means

前言K-means属于动态聚类，聚类速度较快，难点是不太好找到初始凝聚点K-meansimage.png第一步，我们的K代表的是你要聚成几类，譬如K=3即分成3类image.png第二步就是选择初始凝聚点
小潤澤·2024-01-06 10:59

机器学习——特征工程之K均值降维

机器学习——特征工程之K均值降维前言一、K-均值聚类（K-means）1、算法推导2、举例二、降维前言1、先直观解释什么是平面（线性子空间）和流形（非线性子空间）：答：如果线性子空间是一张平展的纸，那么非线性流形的一个简单例子就是卷起来的纸
macan_dct·2024-01-06 09:11

无监督学习（K-Means）的认识

目录一、无监督学习二、无监督学习和有监督学习的区别三、K-Means3.1数据分析3.2k-meas算法3.3数据正态化后k-means3.4找最佳k（ElbowPlot）四、k-means算法的优缺点一
取名真难.·2024-01-06 03:20

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程
学了忘了学·2024-01-06 01:40

聚类分析--基本原理、方法(Kmeans,层次聚类)

文章目录聚类分析的定义基本原理商业应用场景聚类分析步骤聚类分析方法层次分析法/系统聚类法（小样本）提问：如何选择合适的分类结果K-means疑问：聚类分析的定义聚类分析就是将研究对象根据一些特征指标，把比较相似的研究对象
universe_1207·2024-01-05 18:38

《数据挖掘基础》实验：Weka平台实现聚类算法

完成以下内容：（用四种方法：K-means、K-中心法、层次、密度）文件导入与编辑参数设置说明结果截图结果分析与对比（2）以AQI.xls中1-
lazyn·2024-01-05 18:08

聚类分析-K-means、层次聚类、DBSCAN、簇评估

聚类分析基本概念聚类分析定义聚类分析是一种数据分析技术，对大量未知标注的数据集，通过将具有相似数据特性的数据对象分组到一起，使得类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，以便对这些数据对象进行更好的理解和分析。总的来说，聚类分析就是将数据划分成有意义或有用的组（簇）。注：聚类分析是无监督学习。聚类类型划分聚类（PartitionalClustering）层次聚类（HierarchicalCl
norah2·2024-01-05 18:06

04 supervised learning

unspervisedlearningclustering（聚类算法）Anomalydetection（异常检测）RecommenderSystems（推荐系统）ReinforcementLearning（强化学习）一、K-means
叮咚Zz·2024-01-05 14:39

k-means算法的中文名字是什么，是用来干什么的呢。

问题描述：k-means算法的中文名字是什么，是用来干什么的呢。问题解答：k-means算法的中文名字是"K均值算法"，也有时候被称为"K-平均算法"。
神笔馬良·2024-01-05 12:26

K-均值聚类（K-means clustering）

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇，使得簇内的样本点相似度最高，而簇间的样本点相似度最低。算法步骤如下：随机选择K个初始中心点作为簇的质心。将每个样本点分配给离其最近的质心，形成K个簇。计算每个簇的质心，作为新的质心。重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数。K-均值聚类算法
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-05 07:30

【机器学习基础】K-Means聚类算法

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型
为梦而生~·2024-01-04 23:17

聚类算法详解

K-means基本思想K-means算法的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Clusterd）的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。
alstonlou·2024-01-04 17:37

基于K-means与CNN的遥感影像分类方法

基于K-means与CNN的遥感影像分类一、引言1.研究背景航天遥感技术是一种通过卫星对地观测获取遥感图像信息数据的技术，这些图像数据在各领域都发挥着不可或缺的作用。
perfect Yang·2024-01-04 15:17

文本聚类python fcm_机器学习笔记----Fuzzy c-means(FCM)模糊聚类详解及matlab实现

前言：这几天一直都在研究模糊聚类。感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解，正好今天有时间，就来聊一聊模糊聚类。一：模糊数学我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1。我们平时写程序其实也是这样if1thendo.永远这种模式，在这种模式中，一个元素要么属于这个集合，要么不属于这个集合，但是对我们现在介绍的模糊集来说，某个元素可能部分属于这个集合，又可能部分属于另外的集合，显然，例如，一个男人(
琥珀月芽·2024-01-04 08:55

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程
东木月·2024-01-04 00:51

机器学习中聚类算法-简单介绍

聚类算法聚类算法：将数据分成不同的组，如K均值（K-Means）和层次聚类（HierarchicalClustering）。
Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:47

无监督学习-聚类算法(k-means)

无监督学习-聚类算法1、聚类介绍1.1、聚类作用知识发现异常值检测特征提取数据压缩的例子1.2、有监督与无监督学习有监督：给定训练集X和标签Y选择模型学习（目标函数的最优化）生成模型（本质上是一组参数、方程）根据生成的一组参数进行预测分类任务无监督：拿到的数据只有X没有标签，只能根据X的相似程度做一些事情Clustering聚类：对于大量未标注的数据集，按照内在的相似性来分为多个类别（簇）目标：类
阿龙的代码在报错·2024-01-03 12:46

【软件学报 】基于中间层的可扩展学习索引技术

首先，Dabble模型利用K-Means聚类算法将数据集划分为K个区域，并训练K个神经网络分别学习不同区域的数据分布。在模型
三半俊秀·2024-01-03 00:35

基于协同过滤算法的人才资源大数据分析与挖掘平台毕设源码

目录开发背景：国外研究现状分析：国内研究现状分析：社会可行性：功能：数据库表设计：K-means算法实现：代码实现：开发背景：随着人才市场的不断扩大和竞争的加剧，如何更好地利用大数据技术，实现人才资源
sj52abcd·2024-01-02 22:18

聚类：聚类的介绍及k-means算法

聚类：聚类的介绍及k-means算法什么是聚类聚类就是在输入为多个数据时，将“相似”的数据分为一组的操作。1个组就叫作1个“簇”。
dumpling0120·2024-01-02 10:58

【小沐学NLP】Python实现K-Means聚类算法（nltk、sklearn）

文章目录1、简介1.1机器学习1.2K均值聚类1.2.1聚类定义1.2.2K-Means定义1.2.3K-Means优缺点1.2.4K-Means算法步骤2、测试2.1K-Means（Python）2.2K-Means
爱看书的小沐·2024-01-01 22:01

Python 成都二手房价数据分析 报告

经过数据清洗，使用随机森林、决策树、K-Means算法,对所获取的2万余条数据(链家网成都各区前10
小夕Coding·2024-01-01 13:25

学习笔记：机器学习

机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六）支持向量机（SVM）（七）k-means
howard2005·2024-01-01 11:19

Matlab：K-means算法

K-means算法是一种常见的聚类算法，它将一组数据划分为K个不同的簇，以最小化每个簇内部数据点与簇中心之间的平方距离的总和为目标实现聚类。
不吃橘子的橘猫·2023-12-31 15:14

计算transforms.Normalize()的均值和方差

importnumpyasnpimportcv2importosfromglobimportglob#fromIPythonimportembedfromtqdmimporttqdm#img_h,img_w=32,32img_h,img_w=100,120#根据自己数据集适当调整，影响不大means
wang-jin·2023-12-31 14:23

机器学习之聚类算法Kmeans

K-means算法（无监督算法，聚类算法）1、基本概念聚类算法：是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。
zhw864680355·2023-12-31 12:03

2019-12-29

K-Means聚类算法1、原理第一步：选K个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。
xias147·2023-12-31 06:07

竞赛保研 基于大数据的股票量化分析与股价预测系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理QTChartsarma模型预测K-means聚类算法算法实现关键问题说明4部分核心代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的股票量化分析与股价预测系统该项目较为新颖
iuerfee·2023-12-31 06:07

【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法：基于距离的点云聚类（单木分割）附Python代码

1K-Means算法介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。
RS迷途小书童·2023-12-30 19:03

机器学习之K-means聚类

概念K-means是一种常用的机器学习算法，用于聚类分析。聚类是一种无监督学习方法，它试图将数据集中的样本划分为具有相似特征的组（簇）。
贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:34

K-means 聚类算法分析

算法简述K-means算法原理我们假定给定数据样本X，包含了n个对象，其中每一个对象都具有m个维度的属性。
夏天是冰红茶·2023-12-30 04:42

机器学习距离度量方法

机器学习算法中，经常需要判断两个样本之间是否相似，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是将相似的判断转换成距离的计算，距离近的样本相似程度高，距离远的相似程度低。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-30 01:04

数据挖掘 K-Means聚类

未格式化之前的代码：importpandasaspd#数据处理frommatplotlibimportpyplotasplt#绘图fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#归一化fromsklearn.clusterimportKMeans#聚类importos#处理文件os.environ["OMP_NUM_THREADS"]='4'df=pd.re
亖嘁·2023-12-29 09:55

无监督学习(上）

常用的聚类算法有两种，一种是K-means，另一种是DBSCA
歌者文明·2023-12-29 05:23
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