k均值聚类算法.

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：常用欧几里得距离和余弦相似度（先标准化）4.优化目标：k-means优化目标工作流程：聚类过程k-means优势：简单，快速，适合常规数据集劣势：··k值难确定··复杂度与样本呈线性关系··很
鬼马星mc·2023-10-16 11:24

机器学习-无监督学习之聚类

文章目录K均值聚类密度聚类（DBSCAN）层次聚类AGNES算法DIANA算法高斯混合模型聚类聚类效果的衡量指标小结K均值聚类步骤：Step1：随机选取样本作为初始均值向量。
小蒋的技术栈记录·2023-10-16 10:45

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

机器学习入门（九）：回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归

学习目录：线性回归：案例：波士顿房价预估（比较正规方程和梯度下降优化方法）使用正规方程优化：使用梯度下降优化：使用均方误差（MSE）评估模型好坏：总结：过拟合与欠拟合正则化类别：**L2正则化（常用）：**给损失函数后面加一个惩罚项，这个惩罚项与权重有关，在优化损失函数降低损失值得同时还可以减小特征对应的权重。L1正则化：岭回归就是带L2正则化的线性回归案例：使用岭回归对波士顿放假预测
【 变强大 】·2023-10-15 05:37

机器学习基础之《回归与聚类算法（2）—欠拟合与过拟合》

一、背景1、上一篇说正规方程的时候，实际情况中使用很少，主要原因它不能解决过拟合。2、训练集上表现的好，测试集上表现不好—过拟合二、欠拟合和过拟合1、欠拟合训练集：有3个训练集，告诉机器都是天鹅机器学到了2个特征：有翅膀、嘴巴长缺点：学习到的特征太少了2、过拟合之前特征太少了，那就多学点缺点；学习到的特征太多了3、分析第一种情况：因为机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天
csj50·2023-10-15 05:32

【基于Kmeans、Kmeans++和二分K均值算法的图像分割】数据挖掘实验三

文章目录Ⅰ、项目任务要求任务描述：主要任务要求：II、实现过程数据集描述实现描述具体实现过程III、完整代码代码①代码②Ⅰ、项目任务要求任务描述：图像分割是图像处理和计算机视觉中重要的一环，在实际生活中得到了广泛的应用。例如，在医学上，用于测量医学图像中组织体积、三维重建、手术模拟等；在遥感图像中，分割合成孔径雷达图像中的目标、提取遥感云图中不同云系与背景等、定位卫星图像中的道路和森林等。图像分割
小手の冰凉·2023-10-14 19:59

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

使用高效像素聚类实时去除高品质镜面高光

尽管这些技术能够获得视觉上令人愉悦的结果，但它们的聚类算法存在初始化错误或成本太高而无法实时计算的问题。在本文中，我们提出了一种高质量的像素聚类方法，该方法可以实时从单个图像中去除镜面高光。
lxmyzzs·2023-10-13 11:10

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

Kmeans++ 对图像聚类

kmeans算法是较为常见的聚类算法，不仅可以对二维的坐标点进行聚类，还可以对高维的图像信息进行聚类。
G.E.N.·2023-10-12 16:11

监督学习方法与无监督学习方法总结

（一）监督学习10种监督学习方法特点的概括汇总如下表：（二）无监督学习八种常用的统计机器学习方法，即聚类方法（包括层次聚类与k均值聚类）、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）、潜在语义分析（LSA
daisyxyr·2023-10-11 13:59

人工智能——机器学习

www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/9856628.html人工智能人工智能，机器学习，深度学习，神经网络区别机器学习的范围机器学习的方法1、回归算法2、神经网络3、SVM（支持向量机）4、聚类算法
云野000·2023-10-11 06:01

论文总结（二）基于模板匹配的目标识别

论文出处：基于视觉引导的机械臂定位抓取研究与实现-刘继宗（知网可查）目录1.点云预处理2.基于RANSAC和欧式聚类融合算法的平面分割与目标提取2.1基于RNASAC算法的平面分割2.2改进的欧式聚类算法的目标分割
M.C.O.·2023-10-10 20:08

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

使用python画k均值分类图

欢迎关注公众号：老白和他的爬虫昨天帮小余同学用python画了下k均值分类图，原理比较简单在这里分享一下。
老白和他的爬虫·2023-10-10 16:00

DBSCAN 基于密度的聚类算法

importnumpyasnpimportpickle#从文件中读取对象withopen('clusters.pkl','rb')asf:clusters=pickle.load(f)data_list=[]forindex_data,datasinenumerate(clusters):dk=[]fori,data_clusterinenumerate(datas):fordindata_clu
Kw!G·2023-10-10 04:45

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

Floorplanning with Graph Attention

FloorplanningwithGraphAttentionDAC’22目录FloorplanningwithGraphAttention摘要1.简介2.相关工作3.问题公式化4.FLORA的方法4.1解决方案概述4.2C-谱聚类算法
Namnam99·2023-10-08 05:13

机器学习基础之《回归与聚类算法（1）—线性回归》

一、线性回归的原理1、线性回归应用场景如何判定一个问题是回归问题的，目标值是连续型的数据的时候房价预测销售额度预测贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子2、线性回归定义线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式找到一种函数关系，来表示特征值和目标值之间的关系3、函数关系（1）首先假定特征值x1、
csj50·2023-10-06 15:35

SciPy 优化

章节SciPy介绍SciPy安装SciPy基础功能SciPy特殊函数SciPyk均值聚类SciPy常量SciPyfftpack(傅里叶变换)SciPy积分SciPy插值SciPy输入输出SciPy线性代数
kevinhwu·2023-10-06 13:45

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

BIRCH算法全解析：从原理到实战

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和其他聚类算法三
TechLead KrisChang·2023-10-05 13:19

传统机器学习聚类算法——总集篇

工作需要，涉及到一些聚类算法相关的知识。工作中需要综合考虑数据量、算法效果、性能之间的平衡，所以开启新的篇章——机器学习聚类算法篇。
云从天上来·2023-10-05 09:35

机器学习算法基础--聚类问题的评价指标

1.聚类问题指标评价的意义聚类算法是非监督学习最常用的一种方法，性能度量是衡量学习模型优劣的指标，也可作为优化学习模型的目标函数。
温柔济沧海·2023-10-02 19:40

【聚类算法】谱聚类spectral clustering

everyblogeverymotto:Youcandomorethanyouthink.https://blog.csdn.net/weixin_39190382?type=blog0.前言谱聚类spectralclustering概况说明：无1.正文1.1整体理解谱聚类（SpectralClustering）是一种基于图论的聚类方法，将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图。使子图内尽量相似
胡侃有料·2023-10-02 16:14

《数据挖掘导论》学习 | 第九章 聚类分析：其他问题与算法

目录第九章聚类分析：其他问题与算法数据、簇和聚类算法的特性比较K均值和DBSCAN数据特性簇特性聚类算法的一般特性基于原型的聚类模糊聚类使用混合模型的聚类自组织映射基于密度的聚类基于网格的聚类子空间聚类基于图的聚类稀疏化最小生成树聚类
蕴玉山辉，怀珠川媚·2023-10-02 15:49

数据挖掘|基础|聚类分析

常见的聚类分析方法：k均值-常见、效率max聚类的应用：判别新用户的类型聚类是数据驱动所以数据很重要数据的特征的选取：身高体重城市成绩聚类过程中也有个反馈环除了，还需要考虑数据的标准化缩放的比例标准化也需要考虑聚类评估的问题
顿时不想学习·2023-10-02 15:19

《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。需要解决三个问题：1如何确定K类的中心点？其中包括了初始的设置，以及中间迭代过程中中心点的计算。在初始设置中，会进行n_init次的选择，然后选择初始中心点效果最好的为初始值。在每次分类更新后都需要重新确认每一类的中心点，一般采用均值
木棉上的光·2023-10-02 15:49

《R语言数据挖掘》读书笔记：六、高级聚类算法

第六章、高级聚类算法1.DBSCAN算法和电子商务客户分类分析1.1DBSCAN算法通过定义数据点空间的密度和密度度量，这些类可以建模成数据空间中具有某种密度的截面。
Nelson_hehe·2023-10-02 15:18

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importpandasaspd#参数初始化inputfile='../data/consumption_data.xls'#销量及其他属性数据outputfile='../tmp/data_t
bduwps8393·2023-10-02 15:18

文章标题

hadoop、spark》289页；文章ResearchonParallelk-meansAlgorithmDesignBasedonHadoopPlatform基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究
浩海紫冰·2023-10-02 03:07

k-means 聚类hadoop 平台

hadoop、spark》289页；文章ResearchonParallelk-meansAlgorithmDesignBasedonHadoopPlatform基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究
浩海紫冰·2023-10-02 03:37

欢迎使用CSDN-markdown编辑器

hadoop、spark》289页；文章ResearchonParallelk-meansAlgorithmDesignBasedonHadoopPlatform基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究
浩海紫冰·2023-10-02 03:37

个性化社交网络协同过滤推荐系统 基于用户评分的协同过滤推荐算法 用户信任度 KMeans聚类算法 协同过滤推荐算法测评指标MAE平均绝对误差、recall召回率、precision查准率

个性化社交网络协同过滤推荐系统依赖用户的社交关系（用户关注用户的操作数据，称为用户之间的信任度），根据用户对项目的评分数据，计算目标用户的最近邻居，同时将目标用户信任的用户加入最近邻居，进行推荐，旨在提高目标用户信任的其他用户的相似用户的项目推荐，达到推荐更准确的目的。本文主要讲解了个性化社交网络协同过滤推荐系统实现的开发环境、数据集、开发过程、协同过滤推荐算法、推荐算法测评指标、实现结果等内容。
74b3a3e489d4·2023-10-01 00:06

有监督学习 与 非监督学习 差异

包括所有的聚类算法，例如k-means等。深度学习：只是指结构有深度的算法。既可以无监督学习，又可以有监督学习。例如卷积神经网络CNN是有监督学习。
低调的风·2023-09-29 14:57

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLO的道路交通标志识别（续）

目录改进的S-YOLO交通标志识别算法4.1二分K-means聚类算法4.1.1聚类算法4.1.2二分K-means重聚类锚框<
林聪木·2023-09-29 13:43

Pyspark实现KMeans机器学习聚类算法（一）

Pyspark实现KMeans机器学习聚类算法（一）环境配置：spark2.1.1python3.5.2IPython5.1.0这里配置了pyspark默认以ipython模式启动。
数据之禅·2023-09-28 14:03

点云感知(一):基于深度图的聚类算法与源码解析

前言原理文字介绍略微简介，但是在代码注释中非常详细。我相信在代码中学习原理才能理解更加通透。参考:gitcodehttps://blog.csdn.net/weixin_43885544/article/details/111193386一、算法原理二、源码解析流程为:预处理->深度图投影->深度图分割->有效类提取预处理:PreProcess函数/***预处理:点云行方向重排序和补偿*@para
zwhdldz·2023-09-28 13:48

机器学习算法基础--K-means聚类方法

目录1.算法原理介绍2.算法核心代码3.算法效果展示1.算法原理介绍#k-means聚类方法"""k-means聚类算法流程:1.K-mean均值聚类的方法就是先随机选择k个对象作为初始聚类中心.2.这个时候你去计算剩余的对象于哪一个聚类中心的距离是最小的
温柔济沧海·2023-09-27 14:56

聚类发展历史、现状、未来趋势

1、发展历史聚类算法的历史与有监督学习一样悠久。层次聚类算法出现于1963年[26]，这是非常符合人的直观思维的算法，现在还在使用。
席八·2023-09-27 09:46

【计算机视觉】2.图像特征提取

角点FAST角点斑点SIFTHaar-like特征SURFORBLBPGabor一、颜色特征量化颜色直方图HSV空间优势：计算高效劣势：量化问题，稀疏聚类颜色直方图使用颜色空间：Lab颜色空间操作：使用聚类算法对所有像素点颜色向量进行聚类单元用聚类代表二
Scott_S·2023-09-26 21:13

高斯混合模型 Gaussian Mixture Model | GMM

高斯混合模型的应用场景四、构建高斯混合模型模型的注意事项五、高斯混合模型模型的实现类库六、高斯混合模型模型的评价指标七、类库scikit-learn实现高斯混合模型的例子总结前言高斯混合模型是机器学习中无监督学习的一种聚类算法
JasonH2021·2023-09-25 03:33

基于k均值聚类的图像分割

实验目的通过编程，实现将一幅彩色图像分割为若干个同质区域，即采用K-Means聚类算法来将像素分组从而实现图像分割。
还能坚持·2023-09-24 13:26

使用 K 均值聚类进行颜色分割

聚类算法可以自动将相似的颜色分组在一起，而不需要为每种颜色指定阈值。当处理具有大范围颜色的图像时，或者当事先不知道确切的阈值时，这非常有用。
TD程序员·2023-09-24 13:24

基于RFM模型和K-Means算法实现用户分群

模型是用户价值分析中最常见的模型，核心思想是用户的消费间隔（忠诚度）、消费金额（付费情况）、消费频次（活跃度）三个特征对用户进行分群（2*3=8个类别），从而针对不同的群体使用不同的策略2、K-Means算法是常用的聚类算法之一
Saturday_tell·2023-09-24 01:36

OpenCV自学笔记二十五：K均值聚类

在OpenCV中，K均值聚类（K-meansClustering）算法的实现包含在ml模块中。K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个类别。
ironmao·2023-09-23 05:34

机器学习第十一课--K-Means聚类

一.聚类的概念K-Means算法是最经典的聚类算法，几乎所有的聚类分析场景，你都可以使用K-Means，而且在营销场景上，它就是"King"，所以不管从事数据分析师甚至是AI工程师，不知道K-Means
好人cc·2023-09-22 21:46

Python手写K均值算法

Python手写K均值算法1.算法思维导图开始随机选择k个中心点C计算每个点到k个中心点的距离D将每个点归到距离最近的中心点所在的簇E重新计算每个簇的中心点重复CDE步骤直到簇不再变化结束2.该算法的手写必要性及市场率调查
全栈项目讲解·2023-09-20 23:07

基于改进人工蜂群算法的 K 均值聚类算法（Matlab代码实现）

该算法的基本思想是:通过IABC算法进行一次迭代，将迭代得到的新位置作为KMC的初始点并进行一次K均值聚类，再用聚类获得的新的中心点更新蜂群;如此交替执
长安程序猿·2023-09-20 10:30
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