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机器学习--聚类系列--层次聚类

层次聚类层次聚类(HierarchicalClustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。

weixin_34319817·2024-01-05 18:38

聚类分析-K-means、层次聚类、DBSCAN、簇评估

聚类类型划分聚类（PartitionalClustering）层次聚类（HierarchicalCl

norah2·2024-01-05 18:06

GEE土地分类：土地分类精度评定和分类后影像进行（Kmeans，Gmeans，SNIC (Simple Non-Iterative Clustering）聚类分析和滤波（focal_mode）分析

本教程将通过指定区域的土地分类结果，进行聚类处理和滤波处理，聚类主要使用三种方法。而滤波则使用focal通过调参来进行分析。从而实现土地分类后的后处理。简介使用聚类分析和滤波分析来进一步处理土地分类后的影像数据。聚类分析可以帮助您识别影像中的相似区域。您可以使用聚类算法，如K均值聚类或层次聚类，将像素分组到具有相似像素值的群集中。这可以帮助您更好地理解图像中的空间模式和结构，并可能揭示有用的信息。

此星光明·2024-01-05 18:07

04 supervised learning

Summary:unspervisedlearningclustering（聚类算法）Anomalydetection（异常检测）RecommenderSystems（推荐系统）ReinforcementLearning

叮咚Zz·2024-01-05 14:39

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。

python无人驾驶医学芯片·2024-01-05 07:30

机器学习---clustering

1.生成不同类型的数据集导入必要的库：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs代码中导入了NumPy用于数组操作，matplotlib.pyplot用于绘图，KMeans用于聚类算法，make_blobs用于生成模拟数据

三月七꧁ ꧂·2024-01-05 07:19

聚类算法介绍

聚类（Clustering）是一种无监督学习算法，它将相似的数据点聚在一起，形成簇（Cluster）。聚类算法在数据挖掘、图像分割、文本分类、生物信息学等领域都有广泛的应用。

亦旧sea·2024-01-03 21:06

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

一文读懂python数据分析_一文读懂聚类算法

1.2聚类与分类的区别Clustering(聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实

weixin_39766109·2024-01-03 17:35

无监督学习-聚类算法(k-means)

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

阿龙的代码在报错·2024-01-03 12:46

Open3D 模型简化——顶点聚类

该方法在simplify_vertex_clustering中实现，参

点云侠·2024-01-03 08:19

How to understand Data Mining

什么是数据挖掘为何使用数据挖掘数据挖掘有哪些类型流程挖掘文本挖掘预测挖掘数据挖掘如何运作业务了解数据了解数据准备数据筛选数据变量转换缺失值处理坏数据处理数据标准化主成分分析属性选择数据规约数据建模评估模型部署模型数据挖掘的方法有哪些异常检测（Anomalydetection）聚类分析（ClusteringAnalysis

qwfys200·2024-01-03 08:13

DBSCAN聚类算法原理（含C++代码）

概述DBSCAN（density-basedspatialclustering）是一种基于密度的聚类算法，在机器学习和数据挖掘领域有广泛的应用，其聚类原理通俗点讲是每个簇类的密度高于该簇类周围的密度，噪声点的密度小于任一簇类的密度

RobotsRuning·2024-01-02 17:55

Clustering of scRNA-seq data

单细胞分析的一个亮点就是可以找出细胞的异质性，也就是可以对细胞进行分群，找出有意思的亚群。所以这节课很重要：数据聚类。数据质控：选择高质量的数据进行聚类特征选择什么叫聚类为什么说聚类是非监督学习如何面对不同聚类算法得到的不同的结果介绍了几种常见的聚类算法ThislecturebyAhmedMahfouz(LeidenComputationalBiologyCenter,LUMC,Netherlan

周运来就是我·2023-12-29 23:49

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其有缺点

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的群类。其基本思想是将数据点分为K个簇，使得每个簇内部的点越相似，不同簇之间的差异越大。

weixin_45906460·2023-12-29 08:48

科研学习|论文解读——融合类目偏好和数据场聚类的协同过滤推荐算法研究

[方法/过程]针对上述问题，提出了一种改进的推荐算法（CategoryPreferredDataFiledClusteringbasedCollaborativeFilt

博士僧小星·2023-12-29 04:07

scenic：单细胞调控网络推理和聚类

这是GRN分析中scenic的文献，发表在2017年的naturemethods（SCENIC:single-cellregulatorynetworkinferenceandclustering），学习了解其原理

生信小鹏·2023-12-28 09:42

Semi-Supervised Learning With Deep Embedded Clustering for Image Classification and Segmentation

Abstract深度神经网络通常需要很大的有标签的数据集。半监督方法通过使用一个小的有标签的数据集和一个大的无标签的数据集。文中我们结合基于深度卷积神经网络的有监督方法和基于概率分布和网络学习到的特征表达进行深层嵌入式聚类的方法来实现半监督学习。提出的模型SSLDEC(基于深层嵌入式聚类的半监督学习算法)通过选择性地使用有标签和无标签的数据来计算预测的目标分布。该方法需要很少的超参数，所以不需要大

你笑起来就像好天气·2023-12-27 21:15

机器学习(23) SVM 示例4:【Python】解决二分类(示例1、2、3)

sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering

luyouqi11·2023-12-27 15:16

人工智能_机器学习078_聚类算法_概念介绍_聚类升维_降维_各类聚类算法_有监督机器学习_无监督机器学习---人工智能工作笔记0118

的官网去看看可以看到这里,首先classification这个分类我们学完了,然后就是regression回归我们也学完了对吧,其实我们现实生活中的,大部分问题就是这两种问题就可以解决了.然后我们再来看一个:clustering

脑瓜凉·2023-12-27 11:23

模糊C均值聚类将一堆数据聚成了若干类，这几类数据数据分布不一致吗？不同类和数据分布有必然的联系吗？

前言我的观点——不同类和数据分布没有必然的联系1.第一点2.第二点3.第三点总结前言模糊C均值聚类（FuzzyC-meansClustering）是一种基于模糊理论的聚类方法。

小桥流水---人工智能·2023-12-26 09:46

聚类分析

矢量量化(scipy.cluster.vq):支持vectorquantization和k-means聚类方法2.层次聚类(scipy.cluster.hierarchy):支持hierarchicalclustering

护国寺小学生·2023-12-25 10:39

论文阅读“Multi-View Clustering via Deep Matrix Factorization”

MVCisintensivelystudiedrecentlybyleveragingtheheterogeneousdatatoachievethesamegoal.多视图的本质就是使用异构的数据来实现共同的目标。不同的特征表示来自数据集的不同信息。MVCaimstointegratemultiplefeaturesetstogether,anduncovertheconsistentlaten

掉了西红柿皮_Kee·2023-12-25 02:15

『OPEN3D』1.1 点云处理

目录1.open3d中的点云IO2.点云的可视化3点云voxel下采样4.顶点法线估计5.最小外界矩6.凸包计算7.点云距离计算8.DBSCANclustering聚类9.RANSAC(RandomSampleConsensus

非常颜色·2023-12-24 16:00

R软件包ConsensusCluster进行共识聚类（Consensus Clustering）

从下面论文看到这个方法：Wang,Xin,etal."DeeplearningusingbulkRNA-seqdataexpandscelllandscapeidentificationintumormicroenvironment."Oncoimmunology11.1(2022):2043662.这篇论文基于AI方法对bulkRNA-seq数据识别肿瘤微环境中的细胞景观。一、描述这个聚类方法的

素材积累·2023-12-24 07:09

机器学习 - sklearn库及案例

它主要包含以下几部分内容：(1)从功能来分：classification分类Regression回归Clustering聚类Dimensionalityreduction降维Modelselection

开码牛·2023-12-23 23:01

【AI】人工智能复兴的推进器之机器学习

60年代-80年代）2.3统计学习时期（20世纪90年代-21世纪初）2.4深度学习时期（21世纪初至今）三、主要算法3.1线性回归（LinearRegression）3.2K-均值聚类（K-MeansClustering

giszz·2023-12-23 10:48

机器学习 | 密度聚类和层次聚类

DBSCAN算法介绍与划分和层次聚类方法不同，DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法

小小程序○·2023-12-22 15:37

时序图聚类关联算法

时序图聚类关联算法Atimeresolvedclusteringmethodrevealinglongtermstructuresandtheirshort-terminternaldynamics一种揭示长期结构及其短期内动力学的时间分辨聚类方法

Ricardo1998·2023-12-22 11:11

机器学习 | 聚类Clustering 算法

1、核心思想和原理聚类的目的同簇高相似度不同簇高相异度同类尽量相聚不同类尽量分离聚类和分类的区别分类classification监督学习训练获得分类器预测未知数据聚类clustering无监督学习，不关心类别标签没有训练过程算法自己要根据定义的规则将相似的样本划分到一起

西皮呦·2023-12-21 21:18

机器学习---聚类（原型聚类、密度聚类、层次聚类）

1.原型聚类原型聚类也称为“基于原型的聚类”(prototype-basedclustering)，此类算法假设聚类结构能通过一组原型刻画。

三月七꧁ ꧂·2023-12-21 04:50

Hudi Clustering

核心概念HudiClustering对于在数据写入和读取提供一套相对完善的解决方案。

Bonyin·2023-12-20 06:12

无监督学习聚类

无监督学习在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签y，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面主要的无监督学习方法聚类(Clustering)降维(DimensionalityReduction

小小程序○·2023-12-20 06:10

什么是深度学习的无监督学习与有监督学习

无监督学习在深度学习领域有许多不同的形式和应用，以下是一些主要的类型和特点：聚类（Clustering）:目的：将数据划分为若干组，使得同一组内的数据点彼此相似，不同组的数据点差异较大。

稻壳特筑·2023-12-19 12:02

一网打尽目前常用的聚类方法，详细介绍了每一种聚类方法的基本概念、优点、缺点！！

目前常用的聚类方法1.K-均值聚类(K-MeansClustering)2.层次聚类(HierarchicalClustering)3.DBSCAN聚类(DBSCANClustering)4.谱聚类(SpectralClustering

小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:06

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。每个聚类都有一个质心，这些质心最小化了其内部数据点与质心之间的距离。它能做什么市场细分:识别具有相似属性的潜在客户群体。图像分析:图像压缩和图像分割中的像素聚类。异常检测:通过标识不符合标准集群特征的观测结果来检测异常。基因表达数

Devon_musa·2023-12-19 04:12

【Lidar】Open3D点云DBSCAN聚类算法：基于密度的点云聚类（单木分割）附Python代码

1DBSCAN算法介绍DBSCAN聚类算法是一种基于密度的聚类算法，全称为“基于密度的带有噪声的空间聚类应用”，英文名称为Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise

RS迷途小书童·2023-12-18 19:57

OSCA单细胞数据分析笔记-9、Clustering

从一步开始，就可以开始叙述我们的生物学故事了~源网，侵删~笔记要点1、clustering是一个显微镜2、基于图聚类的分群3、其它分群算法（k均

小贝学生信·2023-12-17 13:12

K-Means聚类图像

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

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（HierarchicalClustering

llovew.·2023-12-17 06:45

模糊C均值聚类算法

学习了一下模糊聚类中的模糊C均值聚类算法(FuzzyC-MeansClustering)。 Fuzzy意为模糊，其中包括几种模糊的方式，这里使用的是最简单的方式，它是基于概率的概念。

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。因此称之为模糊聚类。隶属度矩阵模糊聚类算法步骤1)根据给定的聚类类别个数k，随机初始化隶属度矩阵U。2)计算ci。3)更新初始化隶属度矩阵U。4)计算代价函数值。5)返回第2步，直到满足停

身影王座·2023-12-17 02:47

TrustGeo代码理解（七）preprocess.py

代码链接：https://github.com/ICDM-UESTC/TrustGeo一、导入各种模块和数据库#LoaddataandIPclusteringimportmathimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportargparsefromsklearnimportpreprocessingfromlib.utilsimportMaxMi

别致的SmallSix·2023-12-16 19:24

论文阅读“Multi-view clustering via adversarial view embedding and adaptive view fusion”

LiY,LiaoH.Multi-viewclusteringviaadversarialviewembeddingandadaptiveviewfusion[J].AppliedIntelligence

掉了西红柿皮_Kee·2023-12-16 12:55

Week8

第8周十三、聚类(Clustering)13.1无监督学习：简介参考视频:13-1-UnsupervisedLearning_Introduction(3min).mkv在这个视频中，我将开始介绍聚类算法

kidling_G·2023-12-15 06:57

论文阅读“Reconsidering Representation Alignment for Multi-view Clustering”

TrostenDJ,LokseS,JenssenR,etal.Reconsideringrepresentationalignmentformulti-viewclustering[C]//ProceedingsoftheIEEE

掉了西红柿皮_Kee·2023-12-14 21:23

论文粗读“Multi-view clustering via deep concept factorization”

ChangS,HuJ,LiT,etal.Multi-viewclusteringviadeepconceptfactorization[J].Knowledge-BasedSystems,2021,217

掉了西红柿皮_Kee·2023-12-14 20:24

【FaceNet学习】论文阅读

论文地址：FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering摘要本文提出FaceNet算法，它直接学习从人脸图像到一个欧几里德空间的映射，这其中的距离则对应于人脸的相似程度

cc__cc__·2023-12-14 18:08

Video anomaly detection with spatio-temporal dissociation 论文阅读

何大春·2023-12-14 12:42

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（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，常用于数据聚类和图像分割。该算法将数据集划分为K个不同的类别，使得每个数据点属于离其最近的质心（centroid）所对应的类别。

跃跃欲试-迪之·2023-12-06 11:47

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