canopy聚类第23页

【机器学习5】无监督学习聚类

非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。

猫头不能躺·2023-11-14 18:46

数据仓库笔记

目录第二章数据仓库第三章数据预处理第四章特征化和区分数据挖掘第五章关联规则挖掘第六章分类挖掘第七章聚类挖掘第二章数据仓库1、B树索引考题：为何B树等在数据库中广泛使用的索引技术无法直接被引入数据仓库？

0xac001d09·2023-11-14 15:28

学习笔记2-聚类集成方法

学习笔记，仅供参考，有错必纠聚类集成方法7.1引入给定数据D={x1⃗,x2⃗,...,xm⃗}D=\{\vec{x_1},\vec{x_2},...,\vec{x_m}\}D={x1,x2,...,xm

一枪穿云~·2023-11-14 11:02

机器学习——聚类

机器学习面试题汇总与解析——聚类本章讲解知识点什么是聚类K-means聚类算法均值偏移聚类算法DBSCAN聚类算法高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类层次聚类算法本专栏适合于Python已经入门的学生或人士

qq_32468785·2023-11-14 06:56

CoSTA：用于空间转录组分析的无监督卷积神经网络学习方法

unsupervisedconvolutionalneuralnetworklearningforspatialtranscriptomicsanalysis”的研究论文，提出了CoSTA：一种通过卷积神经网络（ConvNet）聚类学习基因表达矩阵之间空间相似性的新方法

wen05054105·2023-11-14 05:28

聚类算法

Infi-chu:http://www.cnblogs.com/Infi-chu/一、简介1.聚类算法的应用领域用户画像，广告推荐，DataSegmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别基于位置信息的商业推送

weixin_30298497·2023-11-14 05:26

机器学习15-1（无监督学习算法）

Content简介K-Means快速聚类数据集准备创建初始中心点类别划分重新计算中心点迭代停止条件数学意义sklearn中实现的K-Means轮廓系数简介此前，无论是回归问题还是分类问题，本质上其实都属于有监督学习范畴

Roy_Allen·2023-11-14 05:52

无监督学习的集成方法：相似性矩阵的聚类

在机器学习中，术语Ensemble指的是并行组合多个模型，这个想法是利用群体的智慧，在给出的最终答案上形成更好的共识。这种类型的方法已经在监督学习领域得到了广泛的研究和应用，特别是在分类问题上，像RandomForest这样非常成功的算法。通常应用一些投票/加权系统，将每个单独模型的输出组合成最终的、更健壮的和一致的输出。在无监督学习领域，这项任务变得更加困难。首先，因为它包含了该领域本身的挑战，

deephub·2023-11-14 05:18

[转]均值聚类算法

最近学习模式识别以及图像处理，搜集一些matlab的程序源代码，共享一下，同时也希望结交有共同兴趣爱好的朋友K均值聚类法分为如下几个步骤：一、初始化聚类中心1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心

xiang_yun·2023-11-14 02:19

ML机器学习理解

1.什么是机器学习2.3.为什么要机器学习（2）作用：寻找数据之间的隐秘关联，对真值与目标属性进行聚类或者回归分类：有监督、无监督、半监督；离散型、连续型有监督：有真值，数据分组：训练与测试，训练所得到的模型在实际测试值的时候会有差错

一灵一·2023-11-14 01:04

knn 算法简介与python代码片

区分于聚类（如Kmean

铁岭铁头侠·2023-11-13 20:52

Keras-learn-note(3)

鲸可落·2023-11-13 18:36

知识分享| 转录组个性化分析(6）——WGCNA

1WGCNA介绍WGCNA（weightedgeneco-expressionnetworkanalysis，权重基因共表达网络分析）是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法，可将表达模式相似的基因进行聚类

bioyigene·2023-11-13 16:02

计算机毕设推荐系统设计与实现协同过滤推荐算法

DanCheng-studio·2023-11-13 15:20

路径规划-车辆分配及导航

2.根据起始点，对除了起始点之外的其他点进行聚类，将点划分成几个部分。3.在每个部分中找出货车运输的最优路径，根据这些路径上的订单重量分配货车。

softshow1026·2023-11-13 11:45

R语言-聚类分析

第一步：对数据集进行初步统计分析检查数据的维度>dim(iris)[1]1505显示数据集中的列名>names(iris)[1]"Sepal.Length""Sepal.Width""Petal.Length""Petal.Width""Species"显示数据集的内部结构>str(iris)'data.frame':150obs.of5variables:$Sepal.Length:num5.1

小丁丁_ddxdd·2023-11-13 09:44

计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割

计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割文章目录计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割什么是K-means聚类？

目标四级424·2023-11-13 06:33

动手复现Node2Vec代码并实现可视化分析

动手复现Node2Vec代码并实现可视化分析环境配置用node2vec现成工具包实现分析导入工具包导入悲惨世界人物数据集可视化构建node2vec模型节点embedding聚类可视化对edge做embedding

总是重复名字我很烦啊·2023-11-13 05:10

K-means算法代码

function[Idx,Center]=K_means(X,xstart)%K-means聚类%Idx是数据点属于哪个类的标记，Center是每个类的中心位置%X是全部二维数据点，xstart是类的初始中心位置

PawnTz·2023-11-12 21:41

数据挖掘：关联规则，异常检测，挖掘的标准流程，评估指标，误差，聚类，决策树

数据挖掘：关联规则2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务员，这玩意你不会就别去报名了，耽误时间！与此同时，既然要考网警之数

冰露可乐·2023-11-12 20:47

图像聚类matlab代码,基于Kmeans的图像聚类算法 - 程序语言 - 小木虫 - 学术科研互动社区...

使用方法：直接在matlab中运行，但注意更改图片路径名；主要分三步：1，初始化聚类中心，我使用K等分点做的；2，随机性采样，出于效率的考虑；3，剩余点划分，将未采集到的图像剩余点划分到簇类中。

weixin_39979167·2023-11-12 19:33

k-means聚类算法（matlab实现）

k-means聚类算法文章目录k-means聚类算法前言一、k-means聚类算法简介二、k-means聚类算法步骤三、代码实现总结前言k-means聚类算法是硬聚类算法的一种，即在n纬欧几里得空间把n

一寸光阴不可轻·2023-11-12 19:32

Kmeans聚类（手写数字识别）

Kmeans算法原理：在给定K个初始聚类中心点的情况下，（1）把数据中的每个样本分到离其最近的聚类中心所代表的类中。

WZLYJY·2023-11-12 19:02

【matlab】KMeans KMeans++实现手写数字聚类

目录matlab代码kmeansmatlab代码kmeans++MNISTDATABASE下载网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/聚类将物理或抽象对象的集合分成由类似特征组成的多个类的过程称为聚类

Ye-Maolin·2023-11-12 19:29

点云处理指南介绍

目录一、点云处理介绍：二、Open3D文章目录：Open3D几何部分（Geometry）点云处理（点云IO/可视化/数据结构/下采样/凸包计算/裁减/法向量估计/聚类/隐藏点移除/平面分割/最小外接矩形

NNNNNathan·2023-11-12 00:52

数据挖掘与分析应用期末考试复习知识点，数据挖掘概念，方法，分类，聚类，关联规则，时间序列分析

数据挖掘与分析应用期末考试复习知识点，数据挖掘概念，方法，分类，聚类，关联规则，时间序列分析2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话

冰露可乐·2023-11-11 22:00

数据挖掘常用的方法（分类，回归、聚类、关联规则）

原文出自：http://www.vsharing.com/k//2013-10/690272.html在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式

Garry1115·2023-11-11 22:29

【大数据----数据挖掘】数据挖掘之聚类、分类、回归

1.分类（classification）有监督学习的两大应用之一，产生离散的结果。例如向模型输入人的各种数据的训练样本，产生“输入一个人的数据，判断是否患有癌症”的结果，结果必定是离散的，只有“是”或“否”。分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或

Sunny3096·2023-11-11 22:55

简述聚类、分类、回归、关联分析的不同，需要分析常见算法并用现实应用场景说明

聚类、分类、回归、关联分析classification(分类)。

Xing-Yun·2023-11-11 22:54

数据挖掘：分类，聚类，关联关系，回归

数据挖掘：2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务员，这玩意你不会就别去报名了，耽误时间！与此同时，既然要考网警之数据分析应

冰露可乐·2023-11-11 22:20

网络监控系统和防火墙的区别有哪些？

网络监控系统就是通过网页内容的自动采集处理、敏感词过滤、智能聚类分类、主题检测、专题聚焦、统计分析等多个环节，实现相关网络舆情监督管理的需要，最终形成舆情专报、分析报告、统计报告，为决策层和管理层全面掌握舆情动态

绿虫效率提升工具·2023-11-11 18:59

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

YOLOv5改进 | 添加CA注意力机制 + 增加预测层 + 更换损失函数之GIoU

首先，在YOLOv5s模型的Neck网络层融合坐标注意力机制，以提升模型的特征提取能力；其次，增加一个预测层来提升对小目标的检测性能；进一步地，利用K-means聚类算法得到数据集合适的anchor框；

小哥谈·2023-11-11 15:02

主题模型LDA教程：一致性得分coherence score方法对比（umass、c_v、uci）

它能够确定单词或短语属于某个主题的概率，并根据它们的相似度或接近度对文档进行聚类。它通过分析文档中单词和短语的频率来实现这一目的。

Cachel wood·2023-11-11 14:40

SPSS距离分析

距离分析的目的是为了衡量这些对象在多维空间中的相对位置，通常用于聚类分析、分类、维度缩减等多种应用场景。

抱抱宝·2023-11-11 07:10

适用于4D毫米波雷达的目标矩形框聚类

目录一、前言二、点云聚类分割三、基于方位搜索L型拟合四、评价准则之面积最小化五、评价准则之贴合最大化六、评价准则之方差最小化一、前言对于多线束雷达可以获取目标物体更全面的面貌，在道路中前向或角雷达可能无法获取目标车矩形框但可以扫到两边或者一边

注释远方·2023-11-11 00:23

计算机毕设基于机器学习的文本聚类 - 可用于舆情分析

文章目录0简介1项目介绍1.1提取文本特征1.2聚类算法选择2代码实现2.1中文文本预处理2.2特征提取2.2.1Tf-idf2.2.2word2vec2.3聚类算法2.3.1k-means2.3.2DBSCAN2.4

DanCheng-studio·2023-11-11 00:18

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用于无监督学习的聚类算法。其主要思想是将数据集划分为K个簇，每个数据点都属于其中一个簇，并且每个簇都有一个代表性的中心点（称为质心）。

weixin_45098537·2023-11-10 19:41

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，常用于对数据进行聚类分析。其主要步骤如下：首先随机选择K个中心点（质心）作为初始聚类中心。

m0_黎明·2023-11-10 19:36

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林、聚类算法与

louwill12·2023-11-10 15:12

Selenium关于内容信息的获取读取

进击的雷神·2023-11-10 07:31

生物学重复好不好--看看样本相关性

以转录组数据为例，一般会设置3-5个生物学重复，如何确认生物学重复的效果好坏呢，方法有很多，可以计算两两样本之间的相关性，可以进行样本的PCA分析，或者绘制聚类热图，这里首先介绍样本相关性方法。

Neptuneyut·2023-11-10 03:53

hclust2.py做聚类热图-基于MetaPhlAn结果或类似结构数据

202310-宏基组学物种分析工具-MetaPhlAn4安装和使用方法-Anaconda3-centos9stream-CSDN博客数据格式MetaPhlAn运行完成后合并物种丰度结果，相同结构的矩阵也可以画聚类热图

小果运维·2023-11-09 23:04

YOLOV5改进-增加小目标的检测层，K-means聚类生成框

YOLOv5对于小目标检测效果不佳的原因之一是小目标样本尺寸较小，YOLOv5的下采样乘数较大。较深的特征图使得学习小目标的特征变得困难，因此本文提出添加小目标检测层来检测较浅的特征图。具体流程如图5所示。YOLOv5原本只对最后三个C3层进行特征预测，但由于小目标在连续下采样的过程中丢失了特征信息，导致小目标检测效果不理想。因此，我们添加了一层特征预测。新增的预测层下采样次数更少，小目标分辨率更

森爱。·2023-11-09 22:15

中药材鉴别-方法：聚类；PCA 主成分分析；线性判别式分析；判别式检验

基于线性判别式的中药材鉴别问题的数学模型摘要本文旨在讨论如何利用中药材的光谱特征鉴别药材的种类及产地，主要运用系统聚类，PCA主成分分析，线性判别，判别式运用等方法，使用了MATLAB，Excel,SPSS

西皮树下·2023-11-09 21:59

自然语言处理中的文本聚类：揭示模式和见解

一、介绍在自然语言处理（NLP）领域，文本聚类是一种基本且通用的技术，在信息检索、推荐系统、内容组织和情感分析等各种应用中发挥着关键作用。文本聚类是将相似文档或文本片段分组为簇或类别的过程。

无水先生·2023-11-09 19:34

RBF、GMM、FUZZY

感觉这三种方法有联系，RBF用多个加权高斯拟合值函数，GMM用多个加权高斯拟合联合分布函数，GMM的加权相比于概率更像FUZZY里的隶属度，并且FUZZY的不同规则实现的就是一定程度的聚类。

田彼南山·2023-11-09 14:22

杂货铺 | citespace的使用

可视化关键词共现关键词聚类关键词时区关键词突变

啦啦右一·2023-11-09 00:38

K-means聚类算法实现鸢尾花聚类

1.实验目的：了解K-means算法原理并运用K-means算法实现鸢尾花聚类。

且听风吟hjc·2023-11-08 21:09

【K-means聚类算法】实现鸢尾花聚类

文章目录前言一、数据集介绍二、使用步骤1.导包1.2加载数据集1.3绘制二维数据分布图1.4实例化K-means类，并且定义训练函数1.5训练1.6可视化展示2.聚类算法2.1.可视化生成3其他聚类算法进行鸢尾花分类前言例如

木木牙·2023-11-08 21:36

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