k均值

AAAI2024论文解读|Towards Fairer Centroids in k-means Clustering面向更公平的 k 均值聚类中心

论文标题TowardsFairerCentroidsink-meansClustering面向更公平的k均值聚类中心论文链接TowardsFairerCentroidsink-meansClustering

paixiaoxin·2025-01-21 10:10

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

本文本将研究采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和K均值聚类算法对鸢尾

·2025-01-16 23:25

C++：实现聚类算法（附带源码）

在本项目中，我们将实现最常见的聚类算法之一——K均值聚类（K-MeansClustering）。该算法的目标是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇，每个簇由其中心（均值）表示。项目实现思路输入参数

Katie。·2025-01-16 21:15

k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题)

聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：-------

寻找你83497·2024-09-16 08:39

数学建模统计题中常用的聚类分类

聚类分类K均值聚类（K-MeansClustering）是一种广泛使用的聚类算法，旨在将数据点分成K个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点差异尽可能大。

皆过客，揽星河·2024-09-06 06:26

Python(C)图像压缩导图

要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法

亚图跨际·2024-08-30 07:36

Day 22 中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征

基于2015年中国流动人口动态监测数据，运用半参数地理加权回归（SGWR）模型，结合k均值聚类法，对中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征展开研究。

Elvira1021·2024-02-15 08:53

K-means（K均值聚类算法）算法笔记

K-means（K均值聚类算法）算法笔记K-means算法，是比较简单的无监督的算法，通过设定好初始的类别k，然后不断循环迭代，将给定的数据自动分为K个类别。

Longlongaaago·2024-02-15 07:07

机器学习原型聚类

1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到

黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

第二天寻找了三篇深度学习综述(深度学习，目标检测，图像分割)

包括但不限于全卷积像素标记网络（FCN），编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型和对抗环境中的生成模型；从最早的方法（阈值化，K均值聚类，分水岭）到后来（随机场，细数方法一类的

kim_ed33·2024-02-11 09:16

优化算法应用（四）优化聚类算法

1.k均值聚类（k-means）2.密度峰值聚类（dpc）二．优化k均

stronghorse·2024-02-10 04:50

Python 算法集

01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0

Aaronlan·2024-02-08 12:15

sklearn-第五节（K-means算法）

1.k-means聚类算法思想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

~一段浮华·2024-02-08 03:16

基于python的k_means算法实现

K-Mean算法，即K均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为K个簇，每个簇使用簇内所有样本均值来表示，将该

小菜鸡@·2024-02-06 11:25

机器学习_无监督学习之聚类

文章目录介绍机器学习下的分类K均值算法K值的选取:手肘法用聚类辅助理解营销数据贴近项目实战介绍机器学习下的分类以下介绍无监督学习之聚类聚类是最常见的无监督学习算法。人有归纳和总结的能力，机器也有。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

改进的 K-Means 聚类方法介绍

这就是k均值聚类背后的直觉。我们随机生成K个质心，每个簇一个，并将每个数据点分配给与该数据点最近的质心对应的簇。然后，我们生成新的质心，每个质心都是属于该簇的所有点的平均值。然后重复这个过程直到收敛。

小Z的科研日常·2024-02-02 14:52

深入理解K均值算法：Python中的应用与实践

目录写在开头1.K均值算法基础1.1什么是K均值算法？

theskylife·2024-02-01 09:54

西瓜书学习笔记——密度聚类（公式推导+举例应用）

与传统的基于距离的聚类方法（如K均值）不同，密度聚类方法不需要预先指定簇的数量，而是通过发现数据点周围的密度高度来确定簇的形状和大小。我们基于DBSCAN算法来实现密度聚类。

Nie同学·2024-01-30 07:33

【PostGIS】POSTGIS实现聚类统计提取外轮廓

1.聚类统计Postgis主要实现并提供了四种聚类方法，前两个为窗口函数，后两个为聚合函数：ST_ClusterKMeans–该函数是窗口函数，主要是用K-means(K均值聚类)算法进行聚类，算法原理比较简单

AI柱子哥·2024-01-30 07:19

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

2.无监督学习包含算法1.聚类算法：K-means(K均值聚类)2.降维：PCA3.K-means的原理（K-means的算法步骤）1.首先，随机寻找K个点（这里的K是想要分成的份数）2.第二步，把所有点

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m

Nie同学·2024-01-28 07:18

QT+VS实现Kmeans聚类算法

k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。无监督学习通常用于聚类，通过样本件的相似性对数据集进行聚类，使类内差距最小化，类间差距最大化。

create_right·2024-01-27 06:24

第四篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：机器学习

传奇开心短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文短博文目录一、项目目标二、OpenCV机器学习介绍三、OpenCV支持向量机示例代码四、OpenCV支持向量机示例代码扩展五、OpenCVK均值聚类示例代码六

传奇开心果编程·2024-01-26 06:02

K-means聚类分析（Python）

推广到K就是：K均值聚类算法是先随机选取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，

Sanchez·J·2024-01-24 18:43

机器学习整理

无监督学习：从不含标记的样本中学习，如K均值算法。性能度量经验误差和泛化误差经验误差：泛化误差：欠拟合和过拟合欠拟合：相较于数据而言，

Loli_Wolf·2024-01-24 09:48

OpenCV-Python(48):K均值聚类

K均值聚类的OpenCV实现背景下面用一个最常用的例子来给大家介绍K值聚类。话说有一个公司要生产一批新的T恤。很明显他们要生产不同大小的T恤来满足不同客客的要求。

图灵追慕者·2024-01-21 08:46

K邻近和KNN

算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成，使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法，没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点K均值

hema12138·2024-01-15 10:37

工智能基础知识总结--聚类算法

K均值聚类（K

北航程序员小C·2024-01-14 09:53

【非监督学习 02】高斯混合模型

高斯混合模型（GuassianMixedModel,GMM）也是一种常见的聚类算法，与K均值算法类似，同样使用了EM算法进行迭代计算。

一碗姜汤·2024-01-14 07:45

半监督学习 - 半监督K均值（Semi-Supervised K-Means）

什么是机器学习半监督K均值（Semi-SupervisedK-Means）是K均值聚类算法的一种扩展，它结合了有标签数据和无标签数据进行聚类。

草明·2024-01-14 06:17

131基于matlab的差分进化算法优化K均值聚类问题

基于matlab的差分进化算法优化K均值聚类问题，可调整K参数得到最佳聚类结果。输出聚类可视化图和优化迭代曲线。可替换自己的数据，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-13 07:04

K均值算法的实现和应用

前言前面的学习中，已经详细了解了K均值算法的相关原理。本篇文章，我们将使用python实现K均值算法并将其应用于图像压缩处理。这对K均值算法的直观理解是非常有帮助的。

此间不留白·2024-01-10 05:22

深度解析基于模糊数学的C均值聚类算法

相对于硬划分的K均值聚类，FCM引入了模糊的隶属度概念，使数据点能够同时隶属于不同聚类中心，更灵活地捕捉数据的复杂结构。聚类步骤：初始化：使用k-means++方法确定初始聚

OverlordDuke·2024-01-08 06:13

机器学习——特征工程之K均值降维

机器学习——特征工程之K均值降维前言一、K-均值聚类（K-means）1、算法推导2、举例二、降维前言1、先直观解释什么是平面（线性子空间）和流形（非线性子空间）：答：如果线性子空间是一张平展的纸，那么非线性流形的一个简单例子就是卷起来的纸

macan_dct·2024-01-06 09:11

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

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

k-means算法的中文名字是什么，是用来干什么的呢。

问题解答：k-means算法的中文名字是"K均值算法"，也有时候被称为"K-平均算法"。这是一种常用于聚类分析的算法，通过将数据分成k个簇，使得每个数据点都属于离其最近的簇的中心。

神笔馬良·2024-01-05 12:26

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

【小沐学NLP】Python实现K-Means聚类算法（nltk、sklearn）

文章目录1、简介1.1机器学习1.2K均值聚类1.2.1聚类定义1.2.2K-Means定义1.2.3K-Means优缺点1.2.4K-Means算法步骤2、测试2.1K-Means（Python）2.2K-Means

爱看书的小沐·2024-01-01 22:01

讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研

是空空呀·2023-12-31 12:33

数据挖掘聚类度量

fromsklearn.clusterimportKMeans#K均值聚类算法fromhopkins_

亖嘁·2023-12-29 09:01

数据挖掘（作业3

任务一对以下数据集使用K均值聚类算法：1）观察实验结果是否符合预期；2）利用SSE标准确定K值；3）自行调参并观察对聚类结果的影响。注意：需要把类别信息去掉。

全是头发的羊羊羊·2023-12-28 11:59

K-means 聚类算法

K均值聚类是一种流行的无监督机器学习算法，用于将数据集划分为K个不同的、不重叠的子集（聚类）。

不做梵高417·2023-12-26 06:58

数学建模之聚类模型详解

K均值聚类算法算法流程一、指定需要划分的簇[cù]的个数K值（类的个数）;二、随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是我们的样本点）

Cr不是铬·2023-12-25 01:34

聚类算法汇集

1，k均值的k如何确定K-means怎么选K?数据科学家必须了解的六大聚类算法：带你发现数据之美|机器之心用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势？

HELLOTREE1·2023-12-24 21:27

yolov5障碍物识别-雪糕筒识别（代码+教程）

此外，我使用k均值来确定主色，以对锥体颜色进行分类。目前，支持的颜色为红色、黄色、绿色和蓝色。其他颜色被归类为未知。数据集和注释我使用了一个自收集的锥体数据集，其中包含303张锥体图像。

阿利同学·2023-12-22 07:18

机器学习---聚类（原型聚类、密度聚类、层次聚类）

著名的原型聚类算法：k均值算法、学习向量量化算法、高斯混合聚类算法。给定数据集，k均值算法针对聚类所得簇划分，最小化平方误差：其中，是簇的均值向量。值在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇均值向

三月七꧁ ꧂·2023-12-21 04:50

K均值聚类

K-均值聚类算法1.什么是K均值聚类算法K均值聚类（k-means）是基于样本集合划分的聚类算法。

Chloe-Hao·2023-12-19 04:46

机器学习--K均值聚类

机器学习--聚类一、无监督学习二、KMeans聚类2.1概览2.2理论介绍2.2.1模型2.2.2策略2.2.3算法2.3案例讲解2.4Python实现2.4.1导入数据处理相关库以及读取数据2.4.2查看相关数据并进行可视化展示2.4.3导入sklearn并训练模型2.4.4评估模型三、常用的其他聚类算法3.1均值漂移聚类（Meanshift）3.2DBSCAN算法（基于密度的空间聚类算法）总结

Anonymous&·2023-12-19 04:14

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。

Devon_musa·2023-12-19 04:12

聚类算法--KMeans

聚类属于非监督学习，K均值聚类是最基础常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇(Cluster)的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。其中，损失函数可以定义为

一只胖猪猪·2023-12-18 23:30

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