k均值

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

聚类发展历史、现状、未来趋势

k均值算法[25]可谓所有聚类算法中知名度最高的，其历史可以追溯到1967年，此后出现了大量的改进算法，也有大量成功的应用，是所有聚类算法中变种和改进型最多的。大名鼎鼎的EM算法[29]
席八·2023-09-27 09:46

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。在实验中，要分别基于颜色特征和纹理特征实现图像分割，并通过分析比较两种视觉特征在图像分割中的性能。实验设计本实验设计4个功能函数生成隶属度矩阵函数说明给定一个h*w*d的矩阵featIm，其中h和w为原始图像的高度和宽度，d表示图像中每一个像素点所提取的特征向量的维数。给定一个有k个
还能坚持·2023-09-24 13:26

使用 K 均值聚类进行颜色分割

我们将以“泡泡射击”游戏中的图像为例，通过轮廓查找和过滤气泡对象，并应用K均值算
TD程序员·2023-09-24 13:24

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

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

机器学习之K-Means聚类算法

K-Means（K-均值）聚类算法k-Means算法k-Means术语K-Means工作流程K-Means的评价标准K均值算法K均值算法相关API：图像量化均值漂移算法凝聚层次算法k-Means算法聚类是一种无监督的学习
心灵在路上·2023-09-14 00:03

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;
然哥依旧·2023-09-12 17:29

【无监督学习之聚类】

聚类0.简介距离和相似度1.K均值聚类(kmeans)模型算法特点2.谱聚类(Spectralclustering)算法思想特点谱聚类的具体步骤：算法步骤：3.小结参考资料0.简介聚类：针对给定的样本，
jjjhut·2023-09-10 23:21

斯坦福 CS229 机器学习中文讲义 翻译完成

斯坦福CS229机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分生成学习算法第五部分支持向量机第六部分学习理论第七部分正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分独立成分分析第十二部分强化学习和控制线性二次调节
布客飞龙·2023-09-09 04:59

【K 均值聚类】02/5：简介

集群K均值算法以迭代方式将数据点分配给最近的聚
无水先生·2023-09-07 04:47

使用高斯混合模型进行聚类

二、Kmean算法有效性K均值聚类算法在每个聚类的中心周围放置一个圆形边界。当数据具有圆形时，此方法非常有效。
无水先生·2023-09-07 04:17

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;
程序猿鑫·2023-09-07 01:03

【图像分割】实战篇（1）传统图像分割

聚类图像分割K均值聚类是一种常用的聚类算法，它将图像像素分为K个不同的群集，以使每个群集内的像素具有相似的颜色或强度。这可以用于分割具有不同颜色或亮度的对象。
TechMasterPlus·2023-09-03 04:54

无涯教程-聚类算法 - K-Means

通过算法从数据中识别出的簇数以K均值中的"K"表示。在该算法中，将数据点分配给群集，以使数据点和质心之间的平方距离之和最小。应当理解，簇内的较少变化将导致相同簇内的更多相似数据点。
Hi无涯教程·2023-09-01 08:52

kmeans常见考点

1、kmeans简介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，预将数据分为K组，则随机选取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
frostjsy·2023-09-01 05:14

K均值聚类 K-means Clustering

目录前言一、k均值聚类是什么？
JasonH2021·2023-08-30 16:13

ML14-K均值算法（K-Means）

1.K-Means算法介绍； 2.K-Means算法实现与应用；K-Means有各种变换与优化；K均值算法介绍K均值算法特点K均值算法全称为K均值聚类算法。
杨强AT南京·2023-08-27 19:40

K-Means和轮廓系数

K-Means和轮廓系数K-means（K均值）是机器学习中一种常见的无监督算法，它能够将未知标签的数据，根据它们的特征分成不同组，每一组数据又称为“簇”，每一簇的中心点称为“质心”。
懒惰的coder·2023-08-26 15:36

（数字图像处理MATLAB+Python）第十章图像分割-第三，四节：区域分割和基于聚类的图像分割

文章目录一：区域分割（1）区域生长A：原理B：示例C：程序（2）区域合并A：原理B：示例C：程序（3）区域分裂A：原理B：示例C：程序（4）区域分裂合并A：原理B：示例二：基于聚类的图像分割（1）原理（2）K均值聚类
快乐江湖·2023-08-22 11:09

08无监督学习——聚类

1.1K均值聚类步骤：随机选取样本作为初始均值向量(初始值:k的值【即几个簇】)分别计算每个样本点到初始均值向量的距离，距离哪个点最近就属于哪个簇每个簇重新计算中心点，重复第二步直到收敛距离计算：距离度量
Tiny_G·2023-08-21 08:15

opencv进阶08-K 均值聚类cv2.kmeans()介绍及示例

K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点分成不同的簇（clusters），以便数据点在同一簇内更相似，而不同簇之间差异较大。
玩转AI·2023-08-18 08:42

基于weka手工实现K-means

一、K-means聚类算法K均值聚类（K-meansclustering）是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的类别或簇。
非妃是公主·2023-08-14 05:24

K均值算法

简述K均值算法的具体步骤代价函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和K均值算法的优缺点是什么?如何对其进行调优?
GhostintheCode·2023-08-13 10:27

三种聚类方法：层次、K均值、密度

一、层次聚类1）距离和相似系数r语言中使用dist(x,method="euclidean",diag=FALSE,upper=FALSE,p=2)来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有：euclidean欧几里德距离，就是平方再开方。maximum切比雪夫距离manhattan绝对值距离canberraLance距离minkowski明科夫斯基
姚的日志·2023-08-13 09:39

聚类算法 - kmeans

一、定义kmeans即k均值算法。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。
dora_yip·2023-08-11 05:33

10.HanLP实现k均值--文本聚类

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP10.文本聚类正所谓物以类聚，人以群分。人们在获取数据时需要整理，将相似的数据归档到一起，自动发现大量样本之间的相似性，这种根据相似性归档的任务称为聚类。10.1概述聚类聚类(clusteranalysis)指的是将给定对象的集合划分为不同子集的过程，目标是使得每个子集内部的元素尽量
mantch·2023-08-02 02:05

【Machine Learning 系列】一文带你详解什么是无监督学习(Unsupervised Learning)

文章目录前言一、原理二、算法1️⃣K均值聚类2️⃣DBSCAN3️⃣主成分分析4️⃣t-SNE5️⃣关联规则挖掘三、应用领域1️⃣图像分割2️⃣推荐系统3️⃣社交网络分析4️⃣自动驾驶四、总结【免费赠书
陈橘又青·2023-07-27 05:10

我用Python把某音上的美女图片转字符画，期望的AI目标更进一步【机器学习算法实战小项目，k聚类算法图片转化字符画】

最近在学习算法，今天给大家带来一个机器学习实战小项目项目效果展示image学习目标1.cv2转换图片数据2.numpy提取图片矩阵数据3.k均值算法获取图片的分类工具使用开发工具：pycharm开发环境
五包辣条·2023-07-24 14:38

AI作业4-无监督学习

K均值聚类（K-means）聚类首先我们回顾下：聚类任务为将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集中，这些子集称为样本簇k均值聚类（k-meansclusteringalgorithm）k均值聚类是一种迭代求解的聚类分析算法
seveN1foR·2023-07-22 20:56

非监督学习-K均值聚类-知识点扫盲

前言在实际工作中，我们经常会遇到这样一类问题：给机器输入大量的特征数据，并期望机器通过学习找到数据中存在的某种共性特征或者结构，亦或是数据之间存在的某种关联。例如，视频网站根据用户的观看行为对用户进行分组从而建立不同的推荐策略，或是寻找视频播放是否流畅与用户是否退订之间的关系等。这类问题被称作“非监督学习”问题，它并不是像监督学习那样希望预测某种输出结果。相比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标
阿利同学·2023-07-19 13:14

机器学习/深度学习常见算法实现(秋招版)

包括BN层、卷积层、池化层、交叉熵、随机梯度下降法、非极大抑制、k均值聚类等秋招常见的代码实现。
mathlxj·2023-07-19 07:55

MATLAB算法-数据挖掘算法详解，

K均值聚类算法（K-meansClustering）：K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。
weishaoonly·2023-07-18 21:35

稀疏光流法跟中移动物体、监督学习聚类、K均值聚类、加载深度神经网络模型、深度神经网络模型的使用

目录1、稀疏光流法跟中移动物体2、监督学习聚类3、K均值聚类4、加载深度神经网络模型5、深度神经网络模型的使用1、稀疏光流法跟中移动物体//稀疏光流法跟中移动物体vectorcolor_lut;//颜色查找表
Zhang丶&｜！·2023-07-17 20:11

ML刻意练习第六周之K-means

一、k均值聚类算法1.支持函数importnumpyasnpdefloadDataSet(fileName):"""函数说明:加载数据Parameters:fileName-文件名Returns:dataMat
juanjuanyou·2023-07-15 22:01

Python sklearn模板实现k均值聚类算法

聚类操作得有数据才行，这里我们先用sklearn的数据生成工具make_blobs()来合成所需的数据。make_blobs()方法常被用来生成聚类算法的测试数据，简单来说，make_blobs()会根据用户指定的样本数量、特征数量、簇中心数量、生成数据的波动范围等来生成数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。make_blobs()方法的原型如下：sklearn.datasets.make_bl
IT孔乙己·2023-07-15 15:03

无监督学习-K均值聚类

0.理论k均值聚类是机器学习中一种非常常用的技术，简单来说，k均值聚类就是将数据分成k个组，根据数据点距离哪个组的中心点最近而决定。
闲庭信步的空间·2023-07-15 11:44

三分钟学习一个python小知识7-----------我的对python中Scikit-learn（简称sklearn）的理解, 我列常用的5个例子来理解Scikit-learn

标题1、Scikit-learn（简称sklearn)是什么2.下面是几个Scikit-learn的常用例子：2.1.K均值聚类（K-meansClustering）2.2.决策树分类器（DecisionTreeClassifier
小桥流水---人工智能·2023-07-15 11:22

机器学习知识点：不均衡数据的采样方法

ClusterCentroids算法通过使用K均值算法，将大
Python数据挖掘·2023-06-23 16:56

【高性能计算】无监督学习之层次聚类实验

【高性能计算】基于K均值的划分聚类实验实验目的实验内容实验步骤1、层次聚类算法1.1层次聚类算法的基本思想1.2层次聚类的聚类过程2、使用Python语言编写层次聚类的源程序代码并分析其分类原理2.1层次聚类
慢热型网友.·2023-06-22 11:24

SPSS Modeler分析物流发货明细数据：K-MEANS（K均值）聚类和Apriori关联规则挖掘

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32633原文出处：拓端数据部落公众号物流发货明细数据在现代物流业中扮演着至关重要的角色。通过对这些数据进行挖掘和分析，我们可以发现隐含在背后的供应链运营规律和商业模式，从而指导企业在物流策略、成本管理和客户服务等方面做出更加科学和有效的决策。SPSSModeler是一款功能强大、界面友好的数据挖掘和分析工具，可以帮助企业对物流发货明细数据进行深入
·2023-06-22 11:12

机器学习之K-Means（k均值）算法

1K-Means介绍K-Means算法又称K均值算法，属于聚类（clustering）算法的一种，是应用最广泛的聚类算法之一。
AI医疗·2023-06-20 17:49

为什么二分K-均值比K-均值的聚类效果更好？

上一篇文章《K-均值算法的原理与实战》，讲到K均值算法只能收敛到局部最小值的问题，本文给大家带来了克服这个问题的二分K均值算法。  
RainTicking·2023-06-18 06:00

【一起啃书】《机器学习》第九章 聚类

曼哈顿距离9.3.3切比雪夫距离9.3.4闵可夫斯基距离9.3.5标准化的欧几里得距离9.3.6马氏距离9.3.7兰氏距离9.3.8余弦距离9.3.9汉明距离9.3.10编辑距离9.4原型聚类9.4.1kkk均值算法
小天才才·2023-06-15 03:25

python数据挖掘与机器学习实践技术

、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析（K均值
科研小白 新人上路·2023-06-14 09:09

k聚类简单实现（灰度分割，分黑白）

加载图像：k聚类分割后图像，分成黑白两类，故意把结果黑色类染红，核对发现是正确的：具体算法如下：floatglobu1=40;floatglobu2=180;publicvoidk均值迭代法更新(intimgw
工业机器视觉设计和实现·2023-06-13 21:32

R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法|附代码数据

确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。
·2023-06-11 00:56

R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法|附代码数据

确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。一个简单且流行的解决方案包括检查使用分层聚类生成的树状图，以查看其是否暗示特定数量的聚类。
·2023-06-11 00:55

Python K均值聚类

原理：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，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心
小游园·2023-06-10 09:04
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