Means 第5页

机器学习入门二（无监督学习中的聚类算法）

目录1.前言2.聚类算法简介3.K-Means聚类3.1算法实现3.2算法实战4.密度聚类DBSCAN4.1算法介绍4.2DBSCAN实战（还是鸢尾花数据集不过是datasets里的）5.小结1.前言上一篇文章我们已经知道了无监督学习中分为两个大类别

朱笨笨·2023-12-19 06:21

K均值聚类

K-均值聚类算法1.什么是K均值聚类算法K均值聚类（k-means）是基于样本集合划分的聚类算法。

Chloe-Hao·2023-12-19 04:46

K-均值聚类算法

1.k-means概念及特性K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。该算法通过计算每个数据点与其所属簇的中心点之间的距离来确定哪些数据点属于哪些簇。

统计猿栋栋·2023-12-19 04:14

机器学习 | K均值聚类(K-means Clustering)

本文从概念、应用场景、原理、工作流程、优缺点、应用实践、代码、可视化等几方面诠释K均值聚类模型概述K-Means是一种无监督的聚类算法，其目的是将n个数据点分为k个聚类。

Devon_musa·2023-12-19 04:12

YOLOv3中如何使用K-Means聚类算法生成Anchor Box

为了解决这个问题，于是YOLOV2提出了使用k-Means聚类方法在训练集中自动的获取每个anchorboxes的大小，以替代人工设置。k-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照

江湖小张·2023-12-18 07:31

Python点云处理（八）点云聚类算法（下）

目录0简述1Mean-Shift聚类算法2Agglomerative聚类算法3Spectral聚类算法4结语0简述本篇为点云聚类算法下篇，上一篇中实现了DBSCAN聚类算法、K-means聚类算法、OPTICS

Auto工程师·2023-12-17 16:24

机器学习---数字聚类案例

1、K-means找中心点和数据点分类例子importnumpyasnpdefloadDataSet(fileName):dataMat=[]fr=open(fileName)forlineinfr.readlines

30岁老阿姨·2023-12-17 12:32

2018文章集合

机器学习实战该系列讲解了经典机器学习算法的原理（KNN，决策树，SVM，k-means，pca等），并从伪代码入手，一步步深入到各种算法的Python实现。

罗罗攀·2023-12-17 08:22

K-Means聚类图像

使用K-Means聚类图像像素颜色importcv2importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltdefkmeans_image_clustering

赢勾喜欢海·2023-12-17 06:53

聚类分析实例

目录层次聚类概述自底向上的合并算法相似度计算实例分别计算欧式距离值（矩阵）两个组合数据点间的距离层次聚类实例K-MEANS算法基本概念工作流程K-Means算法实例K值对结果的影响DBSCAN算法算法步骤基本步骤工作流程参数选择层次聚类概述层次聚类

llovew.·2023-12-17 06:45

基于K-Means的图片聚类算法实战

因此，需要一个算法对图片进行自动化分类并保存，也就是本文的《基于K-Means的图片聚类算法实战》。

CV-deeplearning·2023-12-17 03:32

K-means 算法

K-means算法算法过程描述随机选取k个点作为簇的中心对于每一个样本的计算到中心的距离，并将样本分到最近的簇中更新簇的中心位置重复上述2-3步，直至簇的中心位置不在发生改变其中目标函数为J=∑i=1N

Gowi_fly·2023-12-17 03:17

模糊C均值聚类算法

这里的C其实对应于K-means中的K。其中，K-means中的K决定类别数。同样的，C也是决定类别数。首先我们介绍该

蓝子娃娃·2023-12-17 02:47

fuzzy clustering(模糊(C_均值)聚类)

目录概述隶属度矩阵模糊聚类算法步骤概述k-means属于一种硬聚类的方法，也就是说一个样本属于哪个类了后，他就是哪个类别的了，非此即彼；模糊聚类意味着样本不再是刚性的属于某一类别了，而是给出其属于各个类别的概率

身影王座·2023-12-17 02:47

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means）算法（FCM）

本文的代码与数据地址已上传至github：https://github.com/helloWorldchn/MachineLearning一、FCM算法简介1、模糊集理论L.A.Zadeh在1965年最早提出模糊集理论，在该理论中，针对传统的硬聚类算法其隶属度值非0即1的严格隶属关系，使用模糊集合理论，将原隶属度扩展为0到1之间的任意值，一个样本可以以不同的隶属度属于不同的簇集，从而极大提高了聚类

helloWorldZMY·2023-12-17 02:06

聚类算法模型的概念、评估及应用

以下是聚类算法模型的概念、评估及应用的一些关键方面：1.概念：a.K均值聚类（K-Means）：原理：将样本划分为K个簇，使得每个样本与其所属簇的中心点之间的距离平方和最小化。优点：简单、易于理解。

rubyw·2023-12-16 19:09

算法工程师-机器学习面试题总结(7)

目录1.简述k-means建模过程？2.k-means损失函数是如何定义？3.如何选择初始类族的中心点？4.如何提升k-means效率？5.常用的距离衡量方法有哪些？各有什么优缺点？

学术菜鸟小晨·2023-12-16 14:31

Course3-Week1-无监督学习

Course3-Week1-无监督学习文章目录Course3-Week1-无监督学习1.欢迎1.1Course3简介1.2数学符号约定2.K-means算法2.1K-means算法的步骤2.2代价函数2.3

虎慕·2023-12-16 01:44

聚类笔记：聚类算法评估指标

不过内部评价方法的缺点是：这些评估方法对某些算法有倾向性，如k-means聚类都是基于点之间的距离进行优化的，而那些基于距离的内部评估方法就会过度的赞誉这些生成的聚类结果——>这些内部评估方法是基于特定场景判定一个算法要优于

UQI-LIUWJ·2023-12-15 12:16

保姆级 Keras 实现 YOLO v3 二

保姆级Keras实现YOLOv3二一.数据准备二.从xml或者json文件中读出标注信息三.K-Means计算anchorbox聚类尺寸读出所有标注框尺寸K-Means聚类四.代码下载上一篇文章中,我们完成了

Mr-MegRob·2023-12-15 08:32

【人工智能Ⅰ】实验7：K-means聚类实验

实验7K-means聚类实验一、实验目的学习K-means算法基本原理，实现Iris数据聚类。二、实验内容应用K-means算法对iris数据集进行聚类。

MorleyOlsen·2023-12-06 14:56

肘部法则求kmeans聚类最佳分类数K

原文链接：https://blog.csdn.net/hutao1101175783/article/details/77417186K-Means算法是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心

Xiacedar·2023-12-06 04:36

K-means聚类最优k值的选取

公众号系统之神与我同在最近做了一个数据挖掘的项目，挖掘过程中用到了K-means聚类方法，但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数，所以，我们希望能从数据自身出发去确定真实的聚类数

Necther·2023-12-06 04:35

肘方法确定聚类数k_肘方法确定KMeans聚类的最佳K值

当Kmeans聚类的K没有指定时，可以通过肘部法来估计聚类数量K_means参数的最优解是以成本函数最小化为目标，成本函数为各个类畸变程度之和，每个类的畸变程度等于该类重心与其内部成员位置距离的平方和但是平均畸变程度会随着

几处笙歌·2023-12-06 04:05

聚类k值确定--肘部法则

k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和(sumofthesquarederrors，SSE,误差平方和)称为畸变程度(distortions

kalani呀·2023-12-06 04:34

使用肘部法则选择KMeans聚类中的k值

在这篇文章中，我们将讨论如何选择最好的k（聚类数）的k-Means聚类算法。肘部法则简介任何无监督算法的基本步骤是确定数据可以被聚类到的聚类的最佳数量。因为我们在无监督学习中没有任何预定义数量的聚类。

python收藏家·2023-12-06 04:32

结合 DBSCAN 示例代码介绍 DBSCAN

DBSCAN不需要事先指定聚类的数量，这是其与许多其他聚类算法（如K-means）的一个主要区别。DBSCAN基本原

Joy T·2023-12-06 01:08

k中心点聚类算法伪代码_第十三篇：K-Means 聚类算法原理分析与代码实现

本文将介绍一个最为经典的聚类算法-K-Means聚类算法以及它的两种实现。现实中的聚类分析问题-总统大选假设M国又开始全民选举总统了，目前Mr

杨姓美少年·2023-12-05 05:03

十五、机器学习进阶知识：K-Means聚类算法

文章目录1、聚类概述2、K-Means聚类算法原理3、K-Means聚类实现3.1基于SKlearn实现K-Means聚类3.2自编写方式实现K-Means聚类4、算法不足与解决思路4.1存在的问题4.2

七层楼的疯子·2023-12-05 05:25

2019-01-21 k均值聚类算法

K均值(K-means)算法是现在最为广泛使用的聚类方法，它将有未加标签的数据自动地分成有紧密关系的子集或是簇。K均值是一个迭代方法，它要做两件事情：第一个是簇分配，第二个是移动聚类中心。

奈何qiao·2023-12-05 03:32

K-Means 算法详解

K-Means算法详解K-Means是一种流行的聚类算法，用于将数据划分为预定数量的簇（clusters）。

h52013141·2023-12-04 20:49

K-Means聚类算法学习

1.K-Means算法介绍K-Means作为聚类算法中的典型代表，比较容易实现。聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。

名字真的难想·2023-12-04 19:51

03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）

03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）工程下载：K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩其他：03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩

怡步晓心l·2023-12-03 11:45

模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类的python程序代码的逐行解释，看完你也会写！！

文章目录前言一、本文的原始代码二、代码的逐行详细解释总结前言接上一篇博客，详细解释FCM聚类的程序代码！！一、本文的原始代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsimportskfuzzyasfuzzimportmatplotlibmatplotlib.use('TkAgg')#加载鸢尾花数据集iri

小桥流水---人工智能·2023-12-03 00:11

模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类的可运行的python程序代码，复制即可用！！切记需要安装库 scikit-fuzzy

文章目录前言一、安装库scikit-fuzzy二、具体程序代码（复制可运行）三、结果展示总结前言模糊C均值（FuzzyC-means，FCM）聚类是一种软聚类方法，它允许数据点属于多个聚类，每个数据点对所有聚类的隶属度都不同

小桥流水---人工智能·2023-12-03 00:10

【代码】基于麻雀搜索优化Kmeans图像分割算法

程序名称：基于麻雀搜索优化Kmeans图像分割算法实现平台：matlab代码简介：首先使用麻雀搜索优化算法来确定K-means算法的初始质心位置，然后进行传统的K-means聚类。

玉子（代码分享版）·2023-12-02 09:56

使用K-means把人群分类

1.前言K-mean是无监督的聚类算法算法分类：2.实现步骤1.数据加工：把数据转为全数字（比如性别男女，转换为0和1）2.模型训练fit3.预测3.代码原数据类似这样(source：http:img-blog.csdnimg.cn/20201212150816452.png）：代码：fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportpreproces

hzp666·2023-12-02 09:47

聚类分析例题（多元统计分析期末复习）

例一动态聚类，K-means法，随机选取凝聚点（题目直接给出）已知5个样品的观测值为：1，4，5，7，11。

倒杯Whisky·2023-12-01 11:34

聚类算法Sklearn实践

Sklearn提供了丰富的聚类算法实现，本文将以"K-means"和"DBSCAN"为例，介绍如何使用Sklearn实践聚类算法。首先，我们需要导入Sklearn库和一些数据预处理相关的库：impo

非著名程序员阿强·2023-12-01 08:29

传统算法：使用 Pygame 实现K-Means 聚类算法

使用Pygame模块演示了K-Means聚类算法的基本原理。让我逐步解释它的实现：初始化和基本设置Pygame初始化：通过pygame.init()初始化Pygame。

源代码杀手·2023-12-01 01:07

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)

基本概念核心对象：以点为圆心半径为r的圆，如果圈里面的样本点大于给定的阈值(minPts)，那么这个点就叫做核心点直接密度可达：点p在q为圆心的圆内密度可达：p1与p2直接密度可达，p2与p3直接密度可达，所以p1与p3被称为密度可达边界点：以p1为核心点的圈含p2，p2自己为核心点也有对应圈，并且圈内有点p3，同样p3也有以p3为核心点的圈，并且有点p4，这说明点p1，p2，p3是可以发展下去的

十有久诚·2023-11-30 09:22

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）的基本概念，详细流程以及广泛应用！

与传统的硬聚类方法（如k-means）不同，模糊聚类允许数据点属于多个聚类，这使得聚类结果更加平滑和灵活。FCM的基本思想是：对于给定的数据集，存在多个聚类中心，每个聚类中心对应一个模糊成

小桥流水---人工智能·2023-11-30 04:06

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聚类来代替人工设计

小酒馆燃着灯·2023-11-27 08:24

azure模型训练_如何在Azure Machine Learning Studio上开发K-Means模型

wewilldiscussthek-meansalgorithmandhowcanwedevelopak-meansmodelonAzureMachineLearningStudio.在本文中，我们将讨论k-means

culuo4781·2023-11-27 05:22

【机器学习】原型聚类（K-means、高斯混合聚类、学习向量量化LVQ）、密度聚类DBSCAN、层次聚类AGNES

原型聚类通常情况下，算法先对原型进行初始化，再对原型进行迭代更新求解K-means聚类算法流程：（1）随机选取K个点作为聚类中心，即k个类中心向量（2）分别计算其他样本点到各个类中心向量的距离，并将其划分到距离最近的类

夕述·2023-11-26 17:50

《机器学习》笔记：聚类

k均值算法k均值(k-means)算法的假设是距离相近的两样本在分类上也是相类似的。因为该算法比较简单，直接放伪代码：输入：样本集D={x1,x2,...,xm

Zach要努力·2023-11-26 17:32

三维重构（9）：PCL点云分割

然后在特征空间中通过聚类的方法（如K-means，最大似然或模糊聚类）分割点云数据。聚类分割基本原理：考察mmm个数据点，在mm

VeraWin·2023-11-26 13:36

4. Python--Scipy库（上/1-6）

Scipy简介1.1子包1.2数据结构2.Scipy开发环境安装2.1Windows2.2Linux3.Scipy基本功能3.1内在Numpy数组创建3.2矩阵4.Scipy簇聚4.1Scipy中实现K-Means4.2

大厂offer宝典·2023-11-25 15:43

【机器学习】聚类（一）：原型聚类：K-means聚类

1.算法流程2.算法解释3.算法特点4.应用场景5.注意事项二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.Kmeans类a.构造函数b.闵可夫斯基距离c.初始化簇心d.K-means

QomolangmaH·2023-11-25 10:44

机器学习之k均值聚类

文章目录前言一、什么是k-means聚类算法？

code_of_yang·2023-11-25 01:59

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