Means

K-Means和KNN

主要区别从无序—>有序从K-Means—>KNNKNN：监督学习，类别是已知的，对已知分类的数据进行训练和学习，找到不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。
Quinn-ntmy·2023-10-25 11:35

基于大数据的股票量化分析与股价预测系统 计算机竞赛

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·2023-10-24 23:36

R语言分组箱线图添加显著性标记简单小例子

部分示例数据如下image.png第一列是数值第二列是处理一-第三列是处理二最终出图如下image.png这里自动做统计检验的函数是stat_compare_means()首先是做箱线图和小提琴图的代码读入数据
小明的数据分析笔记本·2023-10-24 09:53

聚类分析 | 聚类分析（K-means、层次聚类、密度聚类、高斯混合模型）

一、引言聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分组成为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。聚类算法的作用在于发现数据的内在结构和规律，将数据进行分组，从而帮助我们理解数据的特征和相互关系。聚类可以用于数据分析，帮助我们发现数据中的规律、异常值和离群点，以及从大量非标记的数据中提取出有用的信息。常见的聚类算
码农腾飞·2023-10-22 02:52

Python 机器学习入门之ID3决策树算法

机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外Python机器学习入门之K-Means
bug别找我·2023-10-21 18:23

第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法

机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外Python机器学习入门之K-Means
bug别找我·2023-10-21 18:17

机器学习必刷题-手撕推导篇(1)：逻辑回归与k-means

手撕逻辑回归image手写k-means算法算法原理：(1)初始随机选取k个中心点；(2)遍历每个样本，选取距离每个样本最近的中心点，归为该类；(3)更新中心点为每类的均值；(4)重复(2)(3)迭代更新
arrnos·2023-10-21 06:07

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means
如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

Python 机器学习入门之K-Means聚类算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归K-Means聚类算法系列文章目录前言一、K-Means简介1、定义2、例子3、K-Means与KNN二、K-Means实现1、步骤2、优化2.1初始化优化之
bug别找我·2023-10-20 15:21

机器学习-计算数据之间的距离

目录欧氏距离欧氏距离应用场景：聚类分析：在聚类算法中(K-means)中，可以使用欧式距离来衡量数据点之间的相似性或距离，以便于将他们划分到不用的簇中。
林苏泽·2023-10-20 03:39

36 机器学习（四）：异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习

api介绍------LinearRegressionapi介绍------SGDRegressor岭回归和Lasso回归逻辑回归基本使用原理介绍正向原理介绍损失函数与反向更新接口介绍聚类算法初识k-means
Micoreal·2023-10-19 23:43

无监督学习之K均值算法

K均值（K-Means）算法在无监督学习中，我们希望将一系列未加任何标记的数据能够通过聚
此间不留白·2023-10-19 20:37

K-Means算法

c^(i)：xi分配到第i个簇μ：质心μci：即第xi个样本分配到的簇的质心Step1.从样本中随机选取K个点作为簇质心2.每个点都指向离它最近的簇质心3.遍历结束后，重新计算K值，即计算K个簇的平均值作为新的质心重复23直到质心不再发生变化或达到指定迭代次数简单实例importnumpyasnpdefkmeans(data,k,max_iters=100):#随机初始化k个质心centroids
怎么全是重名·2023-10-19 10:25

【机器学习】聚类算法Kmeans

时间复杂度sklearn.cluster.KMeansn_clusters模型评估指标轮廓系数卡林斯基-哈拉巴斯指数init&random_state&n_init：初始质心max_iter&tolk_means
高 朗·2023-10-19 09:00

Day39 机器学习算法基础 回归算法 K—means聚类算法

目录逻辑回归（是一种分类算法）线性回归判断肿瘤良性恶性样例总结（仅能的到二分类问题，是或者否）k-means(聚类算法）目的当数据没有目标值时，做在分类之前，创建类别客户分类实例聚类效果分析评判
拽紧哥的腿毛·2023-10-19 05:42

（sklearn）机器学习（八）回归与聚类算法

回归与聚类算法1线性回归2欠拟合与过拟合3岭回归4逻辑回归5模型保存与加载6K-means算法（无监督学习）1线性回归原理线性回归的损失和优化API什么是线性回归？
勇气在前·2023-10-18 08:11

机器学习之回归与聚类算法

回归与聚类算法线性回归欠拟合与过拟合分类算法-----逻辑回归与二分类模型保存和加载无监督学习----K-means算法目录回归与聚类算法线性回归线性回归的损失和优化原理优化损失线性回归API欠拟合与过拟合正则化岭回归分类算法
芒着可爱·2023-10-18 07:36

【黑马程序员】机器学习

机器学习算法分类1、监督学习：（1）目标值是类别：分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归（2）目标值是连续型的数据：回归问题线性回归、岭回归2、非监督学习：（1）没有目标值聚类k-means
我感觉。·2023-10-18 07:08

Udacity 数据分析进阶课程笔记L39：聚类

K-Means算法讲解：确定聚类（簇）中心，通过计算各点到中心的距离，迭代优化中心的位置；一个在线演示链接；确认要聚类的数量，是使用K-Means算法时遇到的挑战之一；在一些情况下，多次使用K-Means
有刺客·2023-10-18 05:18

机器学习实战 城市居民消费水平

31省城市居民消费水平分类k-means算法采用默认距离即欧式距离。
让时间来沉淀吧·2023-10-18 01:01

机器学习算法的分类

按学习方式分类1）监督学习应用场景：分类、回归、排序常见算法：分类，Logistic回归/SVM/NN回归，线性回归排序，GBDT2）非监督学习应用场景：聚类、降维、关联规则的学习常见算法：聚类，K-Means
奔跑的何小鹿·2023-10-17 19:53

What‘s means undefined symbol: cublasLtHSHMatmulAlgoInit, version libcublasLt.so.11

exportLD_LIBRARY_PATH=/opt/conda/lib/python3.9/site-packages/nvidia/cublas/lib/:$LD_LIBRARY_PATHvim~/.bashrc
明星海棠果·2023-10-17 17:28

聚类算法

聚类概念无监督问题：我们手里没有标签聚类：相似的东西分到一组难点：如何评估，如何调参算法概述一、k-means算法基本概念：1.要得到簇的个数，需要指定k值2.质心：均值，即向量各纬取平均即可3.距离的度量
鬼马星mc·2023-10-16 11:24

幂迭代聚类

此算法最后一步为K-means聚类算法,所以先简单介绍下K-means聚类算法.K-means聚类算法简介目标K-means聚类算法的核心目标是将给定的数据集划分为K个簇,并给出每个数据对应的簇中心点.
kity_8322·2023-10-16 08:02

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

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

Apriori、ID3、Naive_Bayes等（数据挖掘）

Apriori算法线性回归UCI分类KNN决策树Naive_BayesK-Means图像分割Apriori算法流程源代码#coding=utf-8defload_data_set():"""一个项目集合的列表表示买的东西
小火伴·2023-10-12 16:16

机器学习入门3 - 了解K-means

本节课，我们在深入的学习一点其他的知识，我们来看看K-means.当然，在本节课我们也只是浅尝即止，关于这些内容，后面我们还有更详细的内容等着我们去深入学习。
茶桁·2023-10-12 07:14

数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义（转载）

转载地址：数据科学中的10个重要概念和图表的含义1、偏差-方差权衡2、基尼不纯度与熵3、精度与召回曲线4、ROC曲线5、弯头曲线（K-Means）6、ScreePlot(PCA)7、线性和逻辑回归曲线8
小菜鸟上学校·2023-10-11 10:50

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

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

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

spark2.4.5计算框架中各模块的常用实例

SparkCoreRDD以及PairRDD的常用算子SparkSQLRDD转换为DataFrameDataFrame与MySQL的交互SparkMLlib流水线pipeline的基本用法决策树K均值K-means
编程方法论·2023-10-09 00:10

ggsignif箱线图添加显著性差异标识(多组分析)

library("ggsignif")#geom_signif()#compare_means(value~group,data=exprSet_L,method="wilcox.test",paired
陈宇乔·2023-10-07 08:49

大数据毕设 航空公司客户价值分析

案例背景2.传统方法存在的缺陷3.原始数据说明4.挖掘目标5.分析方法与过程5.1数据抽取5.2探索分析5.3数据预处理5.3.1数据清洗5.3.2属性规约5.3.3数据变换5.4模型构建5.4.1客户K-Means
DanCheng-studio·2023-10-07 06:14

线性回归的从零开始实现(pytorch)

*********1.1定义1000x2大小的数据集X******************X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w)))#torch.normal(means
千千一面、·2023-10-06 18:39

pandas 数据处理-Group by操作

将结果组合为数据结构在上述步骤中，split方法较直接，在split之后我们希望对分组数据做相关计算，在apply步骤中我们可能想对数据进行如下操作：Aggregation:：聚合操作，对分组数据做汇总统计，如计算sums或means
小何才露尖尖角·2023-10-06 11:58

你是否让负面情绪的正反馈得逞？

丧丧的means酷酷的，似乎之前时代推崇的积极阳光正能量像是变成了一件落后的事儿，总是爱笑的人会被认为傻。但是不得不承认的是，丧真的有种魔力，我这个爱笑的傻子也难逃其中。文章的第二个关键词：正反馈。
Sachiko·2023-10-06 05:08

KNN算法与SVM支持向量机

这种方法的效果好，但是也有弊端，与K-means聚类算法一样，需要先预定设置k的值，k值的选择会影响分类的性能。
会的东西有点杂·2023-10-05 15:31

python导入数据聚类分析实例_聚类分析实战解析与总结 - 数据分析

聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，
weixin_39974400·2023-10-05 13:26

聚类分析基础知识总结及实战解析

聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，
weixin_30889885·2023-10-05 13:56

k-Means聚类原理及实现

聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，
£•€•×·2023-10-05 13:53

聚类分析总结 & 实战解析

聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，
绝对不要看眼睛里的郁金香·2023-10-05 13:52

机器学习 | 聚类分析总结 & 实战解析

聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：常见的聚类分析算法如下：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，
伙伴几时见·2023-10-05 13:51

BIRCH算法全解析：从原理到实战

BIRCH算法BIRCH算法的应用场景文章目标和结构概述二、BIRCH算法基础CF（ClusteringFeature）树的概念数据点簇簇的合并和分裂BIRCH的时间复杂度和空间复杂度BIRCHvsK-means
TechLead KrisChang·2023-10-05 13:19

Debezium日常分享系列之：使用数据库中的数据流进行在线机器学习

Debezium日常分享系列之：使用数据库中的数据流进行在线机器学习一、背景介绍二、数据集准备三、使用ApacheFlink进行分类四、使用Debezium和Kafka作为源数据流五、构建Flink流k-means
最笨的羊羊·2023-10-03 13:07

《数据分析实战》总结二之聚类算法：K-Means，EM

1K-MeansK-Means是一种非监督学习，解决的是聚类问题。K代表的是K类，Means代表的是中心，本质是确定K类的中心点，当找到了这些中心点，也就完成了聚类。
木棉上的光·2023-10-02 15:49

python数据分析与挖掘之 聚类算法

第五章数据建模(一)聚类分析1、主要方法2、距离分析度量样本之间的相似性，采用距离算法：文档相似性度量3、K-means分类#-*-coding:utf-8-*-#使用K-Means算法聚类消费行为特征数据
bduwps8393·2023-10-02 15:18

EM聚类（上）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《K-Means（下）：数据分析|数据挖掘|十大算法之一》，相信大家对K-Means（下）都有一个基本的认识
秋无之地·2023-10-02 15:47
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