k均值聚类算法. 第18页

k-means聚类算法学习笔记（案例分析、python代码，结果可视化）

文章目录1什么是k-means聚类2案例分析（计算过程）3python代码4结果可视化1什么是k-means聚类K-Means算法是一种典型的基于划分的聚类算法，也是一种无监督学习算法。

漩涡脆波波·2023-04-05 14:52

5-Spark高级数据分析-第五章基于K均值聚类的网络流量异常检测

据我们所知，有‘已知的已知’，有些事，我们知道我们知道；我们也知道，有‘已知的未知’，也就是说，有些事，我们现在知道我们不知道。但是，同样存在‘不知的不知’——有些事，我们不知道我们不知道。上一章中分类和回归都属于监督学习。当目标值是未知时，需要使用非监督学习，非监督学习不会学习如何预测目标值。但是，它可以学习数据的结构并找出相似输入的群组，或者学习哪些输入类型可能出现，哪些类型不可能出现。5.1

weixin_30553065·2023-04-05 13:26

Spark数据挖掘-基于 K 均值聚类的网络流量异常检测(1): 数据探索、模型初探

Spark数据挖掘-基于K均值聚类的网络流量异常检测(1):数据探索、模型初探1前言分类和回归是强大易学的机器学习技术。

chengtuo5899·2023-04-05 12:23

基于凸集上投影（POCS）的聚类算法

POCS：ProjectionsontoConvexSets。在数学中，凸集是指其中任意两点间的线段均在该集合内的集合。而投影则是将某个点映射到另一个空间中的某个子空间上的操作。给定一个凸集合和一个点，可以通过找到该点在该凸集合上的投影来进行操作。该投影是离该点最近的凸集内的点，可以通过最小化该点和凸集内任何其他点之间的距离来计算。既然是投影，那么我们就可以将特征映射到另一个空间中的凸集合上，这样

deephub·2023-04-05 04:51

机器学习---聚类算法总览

聚类算法总览参考资料k-means:本人文章sparkml聚类算法谱聚类：https://blog.csdn.net/wangqianqianya/article/details/103482708LDA

qq_38142901·2023-04-05 02:54

机器学习---聚类算法

目录【写在前面】1、确认安装有scikit-learn库2、使用make_classification()建立数据集3、使用模型进行分类头文件汇总亲和力传播聚合聚类BIRCH聚类DBSCAN【本人的毕业设计系统中有用到】K-均值高斯混合模型【写在最后】【写在前面】sklearn和scikit-learn：scikit-learn是下载下来的工具，sklearn是在python调用包时候的缩写。聚类

轩轩馒头铺·2023-04-05 02:05

matlab 密度聚类中心点,密度峰值聚类算法MATLAB程序

密度峰值聚类算法MATLAB程序数据见：MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法，保存为gauss_data.txt文件，数据最后一列是类标签。

哈啾路亚·2023-04-04 21:14

10X空间转录组聚类分析之BayesSpace算法聚类

hello，大家好，要过礼拜了，但是今天还是要好好工作，今天我们来分享一个针对空间转录组的聚类算法，目前大多数多空间转录组的聚类还是基于找高变基因降维聚类，但是文献中采用这个方法的很少，我们来看看新方法有什么改进

Evil_Genius·2023-04-04 07:13

浅析聚类算法之层次聚类

层次聚类定义层次聚类(HierarchicalClustering)是聚类算法的一种，它是通过计

LiBiscuit·2023-04-04 02:28

K-means聚类算法

1、聚类步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中⼼对于其他每个点计算到K个中⼼的距离，未知的点选择最近的⼀个聚类中⼼点作为标记类别接着对着标记的聚类中⼼之后，重新计算出每个聚类的新中⼼点（平均值）如果计算得出的新中⼼点与原中⼼点⼀样（质⼼不再移动），那么结束，否则重新进⾏第⼆步过程通过下图解释实现流程：2、举例说明1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中⼼（本案例中设置p1和p2）2、

绯雨千叶·2023-04-03 23:26

模式识别 —— 第五章数据聚类

模式识别——第五章数据聚类文章目录模式识别——第五章数据聚类距离与相似性度量距离的四条基本公理闵可夫斯基距离欧式距离马式距离曼哈顿距离切比雪夫距离汉明距离余弦相似度杰卡德相似系数KL散度基于距离阈值的聚类算法近邻聚类法最大最小距离算法系统聚类法

梦里一声何处鸿·2023-04-03 05:06

计算机视觉：图像检索

目录一、基于内容的图像检索1.BOW模型2.BOF模型3.K-Means聚类算法4.TF-IDF权重5.倒排表6.总结：图像检索流程二、视觉单词1.创建词汇三、图像索引1.建立数据集2.特征提取生成数据模型

Laker 23·2023-04-03 05:32

机器学习笔记10 -- 回归与聚类算法

回归和聚类线性回归：欠拟合与过拟合->岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习：K-means线性回归原理：回归问题：目标值为连续型的数据应用场景：房价预测，销售额度预测，金融类问题定义：函数关系：目标值--特征值——>线性模型广义线性模型：非线性关系自变量一次方参数一次方线性关系线性模型线性回归的损失和优化原理：目标：求模型参数，使得模型能够预测准确真实关系：随意假定：通过一种方法将两个

whurrican·2023-04-03 01:55

机器学习算法基础(8): 逻辑回归算法和K-means聚类算法

模型的保存和加载fromsklearn.externalsimportjoblib分类算法：逻辑回归逻辑回归：线性回归的式子作为输入，解决二分类问题，也可以得出概率值1、应用场景（基础分类问题：二分类）广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号2、广告点击点击没点击3、逻辑回归的输入与线性回归相同将线性回归的输入转变为一个分类问题4、sigmoid函数函数y轴为概率值逻辑回归也是一个算法自我

weixin_51182518·2023-04-03 01:19

机器学习算法基础（回归算法、逻辑回归、k-means聚类算法）

目录第一部分回归算法（一）线性回归线性模型线性回归损失函数（误差大小）减小误差的方法正规方程梯度下降正规方程、梯度下降API回归性能评估回归评估API两种方法的总结（二）欠拟合与过拟合定义产生原因及解决方法（三）岭回归——带正则项的线性回归正则化岭回归API代码实例——预测波士顿的房价模型的保存与加载代码示例第二部分分类算法——逻辑回归逻辑回归对数似然损失函数逻辑回归API逻辑回归案例——乳腺肿瘤

只求毕业·2023-04-03 01:17

机器学习之线性回归、逻辑回归、岭回归和聚类算法

1.回归算法–线性回归分析1.1线性关系模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：()=_1_1+_2_2+…+__+w为权重，b称为偏置项，可以理解为：_0×1---------------------------------------------------理解-------------------------------------------------------------

捌椒·2023-04-03 00:16

机器学习（19）——回归与聚类算法（补充）

目录1线性回归1.1线性回归的特征与目标的关系分析1.2线性回归的损失和优化原理1.3优化算法1.4线性回归API1.5波士顿房价预测2欠拟合与过拟合2.1定义2.2原因以及解决办法：2.3正则化类别3线性回归的改进-岭回归4分类算法-逻辑回归与二分类4.1逻辑回归的原理4.2损失以及优化4.3案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测5分类的评估方法5.1精确率与召回率5.2ROC曲线与AUC指

WHJ226·2023-04-03 00:24

【机器学习】04-回归与聚类算法：线性回归、过拟合、逻辑回归、K-means算法

回归与聚类算法一、线性回归学习目标：记忆线性回归的原理过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式1）线性回归即解决回归问题的最基本一个算法

同学你别跑·2023-04-03 00:41

自学机器学习笔记（二十一）

表示相应的Xi所属类别，我们要将同一类别的点的欧氏距离比较近，因此我们设置每一个类别的中心为C1，C2……CKK均值聚类的优化目标最小化：要合理选取每个点的类别和类别的中心，这是一个非连续的优化问题，我们把这类优化问题叫整数规划

梦忆师·2023-04-02 21:10

Python+人工智能基础班（通俗易懂版教学）

机器学习介绍五、机器学习线性回归线性回归实战准备单因子线性回归实战多因子线性回归实战六、机器学习逻辑回归使用线性回归解决分类任务使用逻辑回归解决分类任务逻辑回归实战：考试通过预测七、机器学习聚类分析常用聚类算法预测结果矫正

后端漫漫·2023-04-02 10:53

Denclue（KDE核密度）算法

好了回归聚类算法，在机器学习中，聚类算法有很多入门的自然便是K-means算

互联网底层人员·2023-04-01 10:25

（入门向）python实现k-means和k-medoid算法二维数据分类，含实验报告

代码修改自：k-medoid(k中心点)聚类算法Python实现_Trident_lin的博客-CSDN博客_k中心点算法代码、实验结果和实验报告下载：https://pan.baidu.com/s/1tYGDmoS_K6oQrmf4vlDH9A

向盟约宣誓·2023-04-01 10:26

计算机基础练习总结

K均值聚类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。

静默安然·2023-04-01 02:33

基于 python TF-IDF K-means 算法的校园微博热点话题发现系统附代码

本文基于K-means聚类算法实现一套校园微博热点话题发现系统，通过改进相关算法等步骤提高了获取热点话题的准确性，并实现可视化界面操作获取微博数据和热点话题等

数学是算法的灵魂·2023-03-31 23:40

K-means聚类算法的应用以及实现

K-means聚类算法属于无监督学习，它会将相似的对象归到同一个簇中，该算法原理简单，执行效率高，并且容易实现，是解决聚类问题的经典算法。

季布，·2023-03-31 23:35

基于TF-IDF与k-means的情感聚类

目前很多情感聚类都是细分到逐词分析，而对于逐句的情感分析可以通过将文本转化为数字矩阵从而采用传统的聚类方法来实现，这里以K均值为例进行演示：importpandasaspdimportcodecsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.featu

#温室里的土豆·2023-03-31 23:33

基于TF-IDF+KMeans聚类算法构建中文文本分类模型（附案例实战）

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.TF-IDF算法介绍2.TF-IDF算法步骤3.KMeans聚类4.项目实战4.1加载数据4.2中文分词4.3构建TF-IDF模型4.4KMeans聚类4.5可视化5.总结1.TF-IDF算法介绍TF-IDF(TermFrequency-Inver

艾派森·2023-03-31 23:43

（1-3）sklearn库的模型----无监督学习

声明：本文章涉及到的思想已被分解为文档一1.无监督学习中的聚类算法之k-means聚类算法–fromsklearn.clusterimportKMeansKMeans(n_clusters=8,init

BlackTurn·2023-03-31 18:20

sklearn无监督学习-聚类k-means

1样本距离计算方法欧式距离，曼哈顿距离，马氏距离，夹角余弦2sklearn.clustersklearn.cluster模块提供的各聚类算法函数可以使用不同的数据形式进行输入：标准数据输入格式：[样本个数

生如夏花~之绚烂·2023-03-31 17:23

机器学习实践（十七）—sklearn之无监督学习-K-means算法

无监督学习包含算法聚类K-means(K均值聚类)降维PCA二、K-means原理K-means聚类步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后

泡泡码客·2023-03-31 17:20

机器学习 sklearn 无监督学习聚类算法 DBSCAN

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportdatasets#生成数据x1,y1=datasets.make_circles(n_samples=2000,factor=0.5,noise=0.05)

404detective·2023-03-31 17:50

谱聚类算法

谱聚类算法http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45749757

涛来涛去·2023-03-31 12:52

sklearn的各种聚类算法使用教程

完整代码及数据已经更新至GitHub,欢迎fork~GitHub链接声明：创作不易，未经授权不得复制转载statement:Noreprintingwithoutauthorization内容概述：测试sklearn中以下聚类算法在

Mr_Relu·2023-03-31 07:19

julia系列12：聚类算法包

引用“usingClustering”，使用方法如下：1.K-means简单例子：usingClustering#makearandomdatasetwith1000random5-dimensionalpointsX=rand(5,1000)#clusterXinto20clustersusingK-meansR=kmeans(X,20;maxiter=200,display=:iter)@as

IE06·2023-03-31 06:32

第九章.聚类算法—K-MEANS，Mini Batch K-Means

第九章.聚类算法9.1聚类算法1.聚类和分类的区别：分类样本是带标签的，聚类的样本是没有标签的。

七巷少年^ω^·2023-03-30 21:36

一文读懂聚类算法原理

聚类是目前日常工作中用户分群最常用的机器学习算法之一，下文将对聚类算法的基本原理进行介绍，适合入门机器学习和非技术型的人员阅读。

PM见闻·2023-03-30 20:24

聚类算法 - 凝聚层次聚类

一、定义层次聚类就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止。按照分类原理的不同，可以分为凝聚和分裂两种方法。层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为凝聚和分裂的两种方案：1、凝聚凝聚的层次聚类是一种自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有的对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足，绝大多数层次聚类方

dora_yip·2023-03-30 06:22

聚类算法层次聚类

###cluster.py#导入相应的包importscipyimportscipy.cluster.hierarchyasschfromscipy.cluster.vqimportvq,kmeans,whitenimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt#生成待聚类的数据点,这里生成了20个点,每个点4维:points=scipy.randn(20,4)

优化大师傅·2023-03-29 21:49

【风光场景生成】基于改进ISODATA的负荷曲线聚类算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1K-means聚类算法及存在的问题1.2ISODATA聚类算法及存在的问题1.3L-ISODATA聚类算法1.4K-L-ISODATA聚类算法2运行结果2.1聚类算法比较2.2K-L-ISODATA

数学建模与科研·2023-03-29 13:39

python画散点图

文章目录前言一、散点图函数二、函数参数介绍三、代码实例总结前言最近在搞聚类算法，所以难免会用到一些散点图的用法，总结一下，方便以后参考。

爱写代码的十一·2023-03-29 13:58

SKlearn里面的K-means使用详解

在K-Means聚类算法原理中，我们对K-Means的原理做了总结，本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。

ASS-ASH·2023-03-29 09:46

K-means聚类及距离度量方法小结

kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述。

ASS-ASH·2023-03-29 09:46

2021-02-05

3、品类包中属性聚类：去头去尾后删选出了88个属性，但是发现不同类目间共有的属性完全没有规律，人工都没有办法将相似的聚类到一起更何况聚类算法，感觉此路不太通。

枯木嫩芽·2023-03-28 23:00

5.2.2 K-Mean聚类算法

K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据换分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。

WeDataScience·2023-03-28 19:25

无监督学习

K均值算法的优缺点是什么？如何对其进行调优？

slyxk·2023-03-28 03:41

孤立核函数 (Isolation Kernel) 的聚类效果展示

YeZhu,DeakinUniversity2021/10/1当前有很多核方法（kernelmethod）来改进现有的基于距离的聚类算法的性能(如kernelk-means和谱聚类)。

YeZhu·2023-03-26 14:10

K 均值算法-如何让数据自动分组

而本篇文章要介绍的K均值算法是一种无监督学习。与分类算法相比，无监督学习算法又叫聚类算法，就是只有特征数据，没有目标数据，让算法自动从数据中“学习知识”，将不同类别的数据聚集到相应的类别中。

码农充电站pro·2023-03-25 23:36

机器学习面试题——聚类算法

机器学习面试题——聚类算法提示：互联网大厂经常考的传统机器学习算法文章目录机器学习面试题——聚类算法@[TOC](文章目录)题目k-means介绍一下，K-means的过程k-means优缺点k-means

冰露可乐·2023-03-25 07:54

聚类算法

聚类这一模块我只停留在表面上的认识，我也没有真正的去敲过代码，理论知识还算行，主要的笔记也就是理论以及做法的一个理解。K-means聚类：最常被搞数据的人挂在嘴边，也是比较常用的一种聚类方法，具体做法是：1：原始数据想要聚成N类，那么选择N个类的重心（一般选择认为必然属于此类的点作为此类初始中心，当然重心表现越好，聚类结果也会越好）2：计算样本点到N个中心的距离，将样本点归入离它最近的重心所属的类

夜木兮·2023-03-23 08:52

图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-23~04-28)

做了一个总结K均值和KNN算法（学习笔记）4.25学校机器学习课的作业真的难成shi。不像国外作业，很多代码都写好

Rlinzz·2023-03-21 21:45

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