k均值聚类算法. 第19页

【C#】基于OpenGL的STL模型机加工路径生成器

通过聚类算法对模型的三角网格进行分组和简化，通过选择网格组生成路径点，也可以通过选择边上的点创建路径点。

十年一梦实验室·2023-02-07 08:35

电子科技大学本科机器学习期末考试指南

○K均值聚类算法○K均值聚类基于EM实

敲代码的小提琴手·2023-02-07 07:19

（十一）异常检测分析

常用的异常检测方法分为基于统计的异常检测方法（如基于泊松分布、正态分布等分布规律找到异常分支点）、基于距离的异常检测方法（如基于K均值找到离所有分类最远的点）、基于密度的离群检

晓迦·2023-02-06 16:44

paper总结（7）Twin Contrastive Learning for Online Clustering

Introduction逻辑（论文动机&现有工作存在的问题）聚类——其他聚类算法聚焦于设计不同的相似性尺度以及聚类策略——虽然有理论依据，但是模型效果受限于浅层模型——早期的深度聚类算法，需要把整个数据集一起输入

miss9785·2023-02-06 08:40

k-means算法

k-means聚类算法步骤如下：1.随即选择k个样本作为初始的簇类均值向量；2.把每个样本划分到距离最近的簇类；3.计算每个簇类中所有样本的向量的均值，更新簇类均值向量；4.重复步骤2和3，知道达到设定的迭代次数或者均值向量不再改变为止

Johann_Liang·2023-02-05 21:09

dbscan和谱聚类_常用的聚类算法及聚类算法评价指标

作者|荔枝boy引用|基于图的聚类分析研究—张涛【磐创AI导读】：本文介绍了常用的聚类算法及聚类算法评价指标。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

辻嬄·2023-02-05 14:59

浅谈DBSCAN

一、DBCSAN简介DBSCAN是一个基于密度的聚类算法.(他聚类方法大都是基于对象之间的距离进行聚类，聚类结果是球状的簇)。基于密度的聚类是寻找被低密度区域分离的高密度区域。

xieruopeng·2023-02-05 14:59

dbscan算法_DBSCAN聚类算法简介

DBSCAN（Density—BasedSpatialClusteringofApplicationwithNoise）算法是一种典型的基于密度的聚类方法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够密度的区域划分为簇，并可以在有噪音的空间数据集中发现任意形状的簇。1.基本概念DBSCAN算法中有两个重要参数：Eps和MmPtS。Eps是定义密度时的邻域半径，MmPts为定义核心点时的阈值。

weixin_39970994·2023-02-05 14:29

dbscan算法中参数的意义_DBSCAN详解（密度聚类算法开篇）

这一篇作为密度聚类算法族的开篇，主要是介绍其中最流行的一种算法——DBSCAN，其他算法在后续会陆续更新，链接附在该篇文章的结尾处。

莫泽成·2023-02-05 14:29

DBSCAN算法研究（1）--DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法

DBSCAN聚类算法三部分1、DBSCAN原理、流程、参数设置、优缺点以及算法；http://blog.csdn.net/zhouxianen1987/article/details/689458442

mjiansun·2023-02-05 14:28

K均值聚类及代码实现

KMeans聚类在聚类算法中，最出名的应该就是k均值聚类(KMeans)了，几乎所有的数据挖掘/机器学习书籍都会介绍它，有些初学者还会将其与KNN等混淆。

Leo蓝色·2023-02-05 12:46

数据挖掘题

用单链聚类算法解决问题聚类算法就是根据特定的规则，将数据进行分类。分类的输入项是数据的特征，输出项是分类标签，它是无监督的。

Yet again·2023-02-05 11:31

数据挖掘解答题

数据挖掘对聚类分析的要求可扩展性：大多数来自于机器学习和统计学领域的聚类算法在处理百条数据时表现出高效率处理不同数据类型的能力：数字型、二元型、分类型、标称型、比率标度型等等发现任意形状的能力：基于距离的聚类往往发现的是球形的聚类

Caramel_biscuit·2023-02-05 11:30

实战案例——使用DBSCAN实现经纬度聚类

本案例中，我们仍然使用sklearn库中封装好的DBSCAN聚类算法来实现，这个算法封装在sklearn.cluster包下。下面我们来看一下这个函数的具体用法classsklearn.cl

白话机器学习·2023-02-05 11:30

聚类算法 - EM

一、算法简介EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等。二、预备知识1、极大似然估计极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已

dora_yip·2023-02-05 02:01

常见机器学习算法的使用

数据处理算法k-means聚类算法#k-means聚类算法fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_irisli=load_iris

桃栀．ら·2023-02-04 21:57

R数据挖掘第一篇：聚类分析（划分）

在相同的数据集上，不同的聚类算法可能产生不同的聚类。聚类分析用于洞察数据的分布，观察每个簇的特征，进一步分析特定簇的特征。

albh81462·2023-02-04 14:23

机器学习笔记

分类问题是预测离散值输出，例如判断肿瘤是良性还是恶性无监督学习无监督学习是不知道数据具体的含义，比如给定一些数据但不知道它们具体的信息，对于分类问题无监督学习可以得到多个不同的聚类（聚类算法），从而实现预测的功能

Knows__·2023-02-04 12:35

使用谱聚类（spectral clustering）进行特征选择

谱聚类可以理解为将高维空间的数据映射到低维，然后在低维空间用其它聚类算法（如KMeans）进行聚类本文使用2021-2022年常规赛NBA球员的赛季数据。

·2023-02-04 11:12

使用自相似性的聚类方法——Chameleon

本文作为基于图的聚类的第四部分，主要针对“使用自相似性的Chameleon聚类算法”即进行介绍。其他基于图的聚类算法的链接可以在这篇综述《基于图的聚类算法综述（基于图的聚类算法开篇）》的结尾找到。

Leon1895·2023-02-04 11:32

【期末划重点】数据挖掘

算法3.2C4.5算法3.3CART算法==（基尼系数）==3.4贝叶斯定理3.6K-最近邻（KNN）4、第四章聚类分析4.1K-means算法4.2、==DBSCAN==：==（必考）==4.3一趟聚类算法

蘼子·2023-02-04 11:31

【数据挖掘】期末复习：ID3、DBSCAN、关联分析、离群点挖掘等

文章目录小题一些要背计算大题分类ID3C4.5CART（Gini系数）K近邻ID3、C4.5、K近邻优缺点分类评价朴素贝叶斯聚类K-meansDBSCAN一趟聚类算法层次聚类关联分析离群点挖掘（OF1、

karshey·2023-02-04 11:59

R语言谱聚类社会化推荐挖掘协同过滤电影社交网站Flixster数据集应用研究

谱聚类算法是基于图论的数据聚类算法，与其他聚类方法相比具有明显的优势：建立在谱图理论的基础之上；操作简单，易于实现；具有识别非高斯分布的能力，非常适用于许多实际应用问题。

·2023-02-04 00:03

基于K-Means聚类算法对NBA球员数据的聚类分析

K-Means聚类算法是划分聚类方法中最常用、最流行的经典算法，许多其他的算法都是K-Means聚类算法的变种。

Zzzyyp·2023-02-03 09:51

K-Means 聚类算法参数解析

K-Means聚类算法的原理流程：第一步：确定K值，聚类成K个类簇。第二步：从数据中随机选择（或按照某种方式）K个数据点作为初始分类的中心。

miaowu~·2023-02-03 09:20

K-means 聚类算法及代码实现

K-means聚类算法及代码实现十大数学科学经典算法（一）K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。

weixin_41105443·2023-02-03 09:18

k-means聚类算法-代码阅读

前提：下了一个9年前的kmeans算法的代码仓库，整体写的清晰精巧。值得写一些代码阅读笔记：是用python2写的，导致：xrange报unresolvedreferencepython2中有，range()返回的是一个list对象，而xrange()返回的是一个生成器对象。python3中没有，取消了xrange(),并且和range()函数合并为range(),所以在python3中调用xra

溜溜皮·2023-02-03 09:48

python kmeans聚类_python机器学习之k-means聚类算法（1）

k-means算法是一种无监督的机器学习算法，虽然是机器学习，但它简单易于实现。本篇采用python语言，自主编程实现k-menas算法，当然python用专门的库函数来实现该算法，但本次主要使用该算法阐述编程思想，所以不采用内置函数。采用自主编写的程序的方式。k-means算法思想原理本篇同样重在实现，所以对于原理简单介绍。该算法的思想很简单，通过计算数据点到聚类中心的距离来分类。什么是聚类中心

weixin_39827850·2023-02-03 09:18

k - means 聚类算法

k-means聚类算法k-means聚类算法是人工智能聚类算法中的一个，它可以将多维空间中的一些数据集合分成n类（n由用户定义），其原理我们通过一段核心代码说明：voidKMeans::iteration

MOLS自恒·2023-02-03 09:45

计算智能——K-means聚类算法学习

计算智能——K-means聚类算法学习定义k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离

buaixvexi·2023-02-03 09:42

k-Means聚类算法实现

前言机器学习算法主要分为三部分的应用:分类、回归、聚类。前两部分我们都已经介绍过，今天我们来说最后一部分–聚类。首先来说聚类它是一种无监督学习方式，输入的数据集实例中并没有标签，也没有指定的学习任务，算法的结果是产生几个簇，把最相似的数据实例放在一起，而这个相似度的度量，正是算法的核心，本文采用的是基于距离的度量方式（有点类似KNN算法策略）。一、算法实现该算法思想比较简单，我就不啰嗦了，直接附上

Grit_007·2023-02-03 09:10

K-Means聚类算法及其python实现（已附上代码至本博客）

目录一、算法公式讲解二、算法流程三、算法实现代码四、代码结果分析五、K-Means库函数一、算法公式讲解对于n代表了x有n维，x上标j表示第j维的特征，下标i表示该向量是第i个样本簇中心坐标为：（当然，这也是重新计算簇中心坐标的方法！！）向量ui=(ui(1),ui(2),⋅⋅⋅,ui(j),⋅⋅⋅,ui(n))u_i=(u_i^{(1)},u_i^{(2)},···,u_i^{(j)},···,

阿维的博客日记·2023-02-03 09:40

基于K-means聚类算法的图像分割

1K-means算法实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。它属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。1.1算法思路随机选取聚类中心根据当前聚类中心，利用选定的度量方式，分类所有样本点计算当前每一类的样本点的均值，作为下一次迭代的聚类中心计算下一次迭代的聚类

iwuqing·2023-02-02 13:44

聚类算法：Mean Shift

目录简介meanshift算法理论MeanShift算法原理算法步骤算法实现其他聚类算法之MeanShiftMeanShift算法理论MeanShift向量核函数引入核函数的MeanShift向量聚类动画演示

assassin_sword·2023-02-02 11:09

泛统计理论初探——均值漂移算法初探

数据挖掘-均值漂移聚类算法均值漂移聚类算法简介本文主要是介绍均值漂移聚类算法，又称为Mean-Shift-Cluster，该算法属于无监督学习的聚类方法。

喷火龙与水箭龟·2023-02-02 11:36

均值漂移(Meanshift)算法流程

均值漂移算法是一种常见的聚类算法，经常被应用在图像识别中的目标跟踪、数据聚类等场景中。

leeber_94·2023-02-02 11:33

均值漂移聚类算法_聚类算法-均值漂移算法

均值漂移聚类算法聚类算法-均值漂移算法(ClusteringAlgorithms-MeanShiftAlgorithm)均值漂移算法简介(IntroductiontoMean-ShiftAlgorithm

cunzai1985·2023-02-02 11:02

MATLAB实现Kmeans聚类算法

这是我练习的第一个机器学习的算法，写的比较简单，肯定也有一些小错误。也参看了很多其他人的代码。现在贴出来算是我学习的一个历程啦。clearall;closeall;clc;data1=normrnd(0,0.25,100,2);%生成符合data2=normrnd(1.25,0.5,100,2);data3=normrnd(-1.25,0.5,100,2);%显示数据plot(data1(:,1)

小淮槐·2023-02-02 11:55

Matlab实现Kmeans聚类算法

1.Kmeans聚类算法简介kmeans聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。

Xloserbin·2023-02-02 11:20

【机器学习】聚类算法（理论）

聚类算法（理论）目录一、概论1、聚类算法的分类2、欧氏空间的引入二、K-Means算法1、算法思路2、算法总结三、DBSCAN算法1、相关概念2、算法思路3、算法总结四、实战部分...一、概论聚类分析，

酱懵静·2023-02-02 10:31

数据挖掘-KMeans算法

K-Means属于聚类算法，是一种无监督学习算法，没有训练集和测试集之分，也没有正确分类的标签与之参照来提升学习效果。聚类就是把一堆样本根据一些特性分成不同的簇，也就是类。

花讽院_和狆·2023-02-02 05:05

第九章聚类

需要说明的是，聚类过程仅仅能自动形成簇结构，簇所对应的概念语义需由使用者来把握和命名形式化地说，假定样本集包含个无标记样本，每个样本是一个维特征向量，则聚类算法将样本集划分为个不相交的簇相对应的，用表示样本的

晨光523152·2023-02-02 04:45

（R/Python）t-SNE聚类算法实践指南

首发链接：https://yq.aliyun.com/articles/70733作者介绍：Saurabh.jaju2Saurabh是一名数据科学家和软件工程师，熟练分析各种数据集和开发智能应用程序。他目前正在加州大学伯克利分校攻读信息和数据科学硕士学位，热衷于开发基于数据科学的智能资源管理系统。Linkedin：https://in.linkedin.com/in/saurabh-jajuGit

uncle_ll·2023-02-01 20:55

各种聚类算法的介绍与比较（转载）

转载自：https://blog.csdn.net/abc200941410128/article/details/78541273一、简要介绍聚类概念聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。聚类和分类的区别聚类技术通常又

diudiu~bo·2023-02-01 20:55

各种聚类算法介绍

最近项目用到聚类算法，将其系统的总结一下。

baobaoqiyue·2023-02-01 20:23

机器学习的基础——embedding词嵌入&相似性&聚类算法介绍

本期文章，我们对embedding词嵌入、similarity相似性和clustering聚类进行相关的介绍，而这些都是大多数ML机器学习的基础，也是自动编码器必不可少的算法。在计算机中将真实的相关数据表示为计算机可以识别的数据过程称为embedding词嵌入，这在我们介绍transformer模型时有相关的介绍，因为计算机不能直接识别图片，或者文字，我们需要把这些图片或者文字进行一定的编码操作后

人工智能研究所·2023-02-01 20:52

聚类算法比较：K-means 和高斯混合模型

算法原理K-means，K均值聚类算法假设每个cluster存在一个中心点，该cluster内的所有数据项到这个中心点的欧式距离（勾股定理的扩展：各维度差的平方求和再开方）都小于到其他cluster中心点的距离

weixin_34411563·2023-02-01 18:52

K-means，高斯混合模型及其EM步骤详解

作为机器学习算法的一员，不同于SVMs（支持向量机），贝叶斯，logisticregression这些监督学习算法，K-means是一种无监督的聚类算法。这里的K表示类别的个数。

Steven_ycs·2023-02-01 18:52

基于K均值(KMeans)与EM法估计高斯混合模型(GMM)参数的图像分割matlab程序

前些天已经写过KMeans图像分割和高斯混合模型EM法图像分割的文章，今天写一写KMeans与EM法估计高斯混合模型参数相结合的文章。具体操作流程见下图所示（摘自Szeliski的《计算机视觉——算法与应用》中文版p223）（图片上传后旋转了，大概CSDN默认图像宽度不小于高度吧，大家可自行下载观看，有知道解决办法的小伙伴可以在评论区分享一下经验）：下面给出本人实现的matlab程序：functi

光电学子·2023-02-01 18:21

K-means算法和高斯混合模型的异同

写这篇文章的缘由是因为早上的机器学习讨论班大家对于一句话：用于向量化的k均值是高斯混合模型的一个硬版本（出处：机器学习导论，隐马尔科夫模型，p247，（15-36））产生了深刻的思考然后不理解，在结合老师的讲解以及搜索资料后

会飞的小罐子·2023-02-01 18:50

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