k均值第4页

10.无监督学习之K-means算法

10.2K-means算法（K均值）在聚类问题中，会给定一组未加标签的数据

秃头少女Emily·2023-06-10 09:32

【机器学习实战】Python基于K均值K-means进行聚类（九）

1.2K-means的应用2demo实战演示2.1导入函数2.2创建数据2.3拟合聚类2.4查看结果3使用高级技术评估集群性能*3.1导入函数3.2整合数据3.3计算4讨论1前言1.1K-means的介绍K均值

Bioinfo Guy·2023-06-10 09:30

【OpenCV-Python】——机器学习kNN算法&SVM算法&k均值聚类算法&深度学习图像识别&对象检测

目录前言：1、机器学习1.1kNN算法1.2SVM算法（支持向量机）1.3k均值聚类算法2、深度学习2.1基于深度学习的图像识别2.2基于深度学习的对象检测总结：前言：机器学习（ML）是人工智能的核心，

柯宝最帅·2023-06-08 21:46

机器学习 | 聚类问题

一、K均值聚类这里我们用鸢尾花数据及进行聚类分析，这种含有标签数据的数据集，只要不调用标签数据，就可以为无监督学习所采用。

天下弈星~·2023-06-08 19:14

人工智能算法｜K均值聚类算法Python实现

01、算法说明K均值聚类算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类有一个聚类中心，即质心，每个类的质心是根据类中所有值的均值得到。

TiAmo zhang·2023-06-08 09:56

MATLAB应用

目录网站智能图像色彩缩减和量化网站https://yarpiz.com/智能图像色彩缩减和量化使用智能聚类方法：（a）k均值算法，（b）模糊c均值聚类（FCM）和（c）自组织神经网络，使用RGB和HSV

孤亭远见·2023-06-08 09:24

【22-23 春学期】AI作业4-无监督学习

K均值聚类无监督学习的聚类算法，旨在将数据点分成K个不同的类别。在这个算法中，我们通过不断地迭代来优化每个数据点与其所属类别的距离。具体来说，它是一种判别式方法。

是锦鲤本臾了!·2023-04-21 20:22

机器学习无监督学习

无监督学习最常出现的就是聚类（clustering）、异常检测场景K均值聚类（K-meansclustering）决定类别数，在样本中随机选个样本作为聚类中心。

李霖弢·2023-04-21 11:48

k均值聚类分析在客户分类中的应用

k均值聚类算法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

开山熊·2023-04-20 13:19

SciPy 信号处理

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·2023-04-20 05:58

100天搞定机器学习|day43 几张GIF理解K-均值聚类原理

统计学家·2023-04-19 19:56

机器学习基本模型与算法在线实验闯关

数据标准化三、支持向量机分类模型及其应用四、逻辑回归模型及其应用五、神经网络分类模型及其应用六、线性回归模型及其应用七、神经网络回归模型及其应用八、支持向量机回归模型及其应用九、基于主成分分析的综合评价十、K均值聚类算法及其应用十一

-北天-·2023-04-18 21:32

机器学习day14K均值算法

K均值算法K均值聚类的核心目标是将给定的数据集划分成K个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。

rivrui·2023-04-16 22:58

基于python+flask实现视频数据可视化

通过flask项目中的python代码进行数据库连接进行前后端交互功能的实现，通过layui框架进行系统前端页面的功能实现，通过knn分类算法以及k均值聚类算法对爬取的数据进行分析，最后通过前端页面对数据进行可视化展示

张 PD·2023-04-14 10:31

c语言环境下opencv图像K均值聚类,图像处理中kmeans聚类算法C++实现

对于比较大的类别，如遥感影像中以像素数目表示的较大的类别，式(１)可以近似表示为仃２２２ｎ２丁在遥感分类应用中，一般采用试探性的方法确定选择训练样本数量，选取规则是每个类别需要的样本数量为数据波段数的１０—３０倍【１ｍ１１１，或者在此基础上越多越好。面向对象遥感影像分类方法也是一种监督分类，即需要在已知类别的训练场地上提取各类训练样本，通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则，从而把影像中的各个影

林宇宙·2023-04-14 00:19

day38:opencv与传统机器学习

1、K均值K均值是最简单的聚类方法之一，是一种无监督学习。K均值聚类的原理是通过指定种类数目对数据进行聚类，例如根据颜色将围棋棋盘上的棋子分成两类.K均值聚类算法主要分为以下4个步骤。

Callmegodyu、·2023-04-13 23:28

K-均值聚类算法

因为其产生的结果与分类相同，而只是类别没有预先定义，聚类有时也被称为无监督分类K均值聚类的算法：发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值计算而成。

走了又走·2023-04-13 21:31

K均值聚类分析流程

K均值聚类分析流程一、案例背景在某体育赛事中，意大利、韩国、罗马尼亚、法国、中国、美国、俄罗斯七个国家的裁判对300名运动员进行评分，现在想要通过评分上的差异将300名选手进行分类，计划将选手分为高水平

spssau·2023-04-13 20:48

100-非监督学习之DBSCAN密度聚类

>library(pacman)>p_load(dplyr,dbscan,ggplot2)k-means（K均值）和分层聚类衡量行间、及行与中心点的距离。

wonphen·2023-04-12 03:40

opencv入门：支持向量机，K均值聚类

支持向量机支持向量机是一种二分类模型，目标是寻找一个标准（称为超平面）对样本数据进行分割，分割的原则是确保分类最优化（类别之间的间隔最大)，当数据集较小时，使用支持向量机进行分类非常有效。支持向量机是最好的现成分类器之一，这里是指分类器不加修改就可以使用的。在对原始数据分类的过程中，可能无法使用线性方法实现分割，支持向量机在分类时，把无法线性分割的数据映射到高维空间，然后再高维空间找到分类最优的线

AI路漫漫·2023-04-09 09:55

6.1.k均值聚类

k-means输入1.样本集2.聚类簇数输出簇划分.算法步骤1.从D中随机选择K个样本作为初始簇均值向量2.重复迭代直到算法收敛3.终止条件判断

BlueFishMan·2023-04-09 08:50

【机器学习】k-Means Clustering_电影评分与推荐实例

电影评分的k均值聚类假设你是Netflix的一名数据分析师，你想要根据用户对不同电影的评分研究用户在电影品位上的相似和不同之处。了解这些评分对用户电影推荐系统有帮助吗？我们来研究下这方面的数据。

西瓜情怀总是籽·2023-04-08 14:35

机器学习实验三：K均值聚类

介绍：在本实验中，将实现K均值聚类算法(K-means)并了解其在数据聚类上的工作原理及图像压缩上的应用。

满地都是六便士他却抬头看向了月亮·2023-04-08 01:16

机器学习 - 聚类 K均值聚类 KMeans Analysis（学习笔记）

基于划分的KMeans算法原理（Partition-basedmethods）目标：类内的点足够近，类间的点足够远算法流程：1.选择聚类的个数K2.随机选定聚类中心3.根据点到聚类中心距离（欧式距离）确定各个点所属类别4.根据各个类别的数据更新聚类中心5.重复以上步骤直到收敛（中心点不再变化）优点：1.算法快速、简单2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规

corina_qin·2023-04-07 00:27

数学建模—聚类(matlab、spss）K均值 Q型聚类 R型聚类

文章目录一、K均值二、Q型聚类三、R型聚类聚类三种方法：【说明】1、三种方式输入矩阵行为个案，列为变量量纲不同需要预处理，一般使用zscore()zscore()标准化为对每一列操作减去均值除以标准差2

斌狗·2023-04-06 03:23

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

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

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

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

一文读懂聚类算法原理

常用算法：①划分方法：K-Means（K均值）、K-Medoids（K中心）；②层次方法：凝聚

PM见闻·2023-03-30 20:24

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

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

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

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

高斯混合模型（Gaussian mixture model）

简单介绍算法大鉴赏：高斯混合模型（Gaussianmixturemodel）-知乎(zhihu.com)与k均值区别最佳聚类实践：高斯混合模型（GMM）-知乎(zhihu.com)GMM不需要对数据做标准化处理

遥远的清平湾·2023-03-17 18:39

使用K均值聚类算法进行产品划分

下面将通过一个案例展示K均值聚类建模的流程和思路。*本文通过可视化工具建模，这种方法优点是适合没有代码基础的人操作，缺点是不够灵活，工具仅提供了部分解决方案。

PM见闻·2023-03-16 01:52

K均值算法介绍

K均值(K-means)算法是最常用的一种聚类算法。K-means算法假设有如上的数据集，可以看到只有输入，没有输出。

爱吃鱼的夏侯莲子·2023-03-10 15:55

【Python代码】K-means聚类模型

一、简介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，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。

王八变成汤·2023-02-24 07:52

机器学习-kmeans(实现步骤、sklearn实现、python自实现、优缺点)

机器学习-kmeansKMeans(K均值)是典型的基于距离的排他划分方法：给定一个n个对象的数据集，它可以构建数据的k个划分，每个划分就是一个聚类，并且k<=n，同时还满足两个要求:1.每个组至少包含一个对象

嘣嘣嚓·2023-02-24 07:50

Clustering Analysis -- 聚类分析

萌新待开发·2023-02-22 13:52

机器学习笔记六：K-Means聚类，层次聚类，谱聚类

一.一般问题聚类分析的目标是,创建满足于同一组内的对象相似,不同组的对象相异的对象分组.它作为一种无监督学习,将相似对象归到同一个簇中去.因此,聚类有时候被称为无监督分类.二.K均值聚类(K-means

喜欢打酱油的老鸟·2023-02-22 07:51

Open3D 点云K均值聚类（KMeans，Python版本）

文章目录一、简介二、算法步骤三、代码实现四、实现效果参考资料一、简介在诸多的聚类方法中，K-Means聚类方法是属于“基于原型的聚类”(也称为原型聚类)的方法，此类方法均是假设聚类结构能通过一组原型刻画，在现实聚类中极为常用。通常情况下，该类算法会先对原型进行初始化，然后再对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示、不同的求解方式，也将会产生不同的算法。K-Means算法作为一种经典的“原型聚类”

大鱼BIGFISH·2023-02-16 20:55

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

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

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

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

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

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