k均值

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

【文献学习1】PSO-KMC：基于粒子群的K均值聚类算法

目录一、文献框架二、简介和创新点三、理论综述1.PSO算法2.PSO-KMC算法3.算法流程四、实验分析五、疑问和思考六、相关文献一、文献框架二、简介和创新点针对K均值聚类算法的缺陷，结合粒子群提出一种新的
qq_44122600·2023-01-31 13:34

数学建模学习笔记（14）聚类模型

聚类模型K均值聚类算法和K均值++聚类算法系统聚类算法（层次聚类）DBSCAN聚类算法聚类问题概述：把样本划分为由相似的对象组成的多个类的过程。
北岛寒沫·2023-01-30 12:13

古老的spc也可以用机器学习（一）-k均值算法

大家都很清楚SPC的中文叫统计过程控制，它的作用是发现过程数据中的异常行为，SPC有8种以上的判异规则，每一中判异规则对应可能的异常原因，非常实用。现在大数据、机器学习应用越来越广泛，而机器学习算法的一个常见应用就算异常检测，接下来的一系列内容的更新都会分别介绍不同的机器学习算法来进行异常检测，包括算法基本原理、系统实现和应用。注意：SPC是异常判定的一种方法，其他机器学习同样可以做异常判定，不要
statr·2023-01-29 00:21

10.聚类模型--相比分类模型事先不知道类别

聚类模型1.K-means聚类算法基本流程更好的求解K的聚类中心的方法spss求解k均值聚类3.层次聚类基本流程距离的介绍spss实现层次聚类确定k值确定方法--用图形估计聚类的数量3.DBSCAN算法
好好记密码·2023-01-28 11:20

K近邻聚类算法

K近邻聚类算法k均值（k-means）是聚类算法中最为简单、高效的，属于无监督学习算法核心思想：由用户指定k个初始质心（initialcentroids)，以作为聚类的类别（cluster），重复迭代直至算法收敛基本算法流程
大数据面壁者·2023-01-28 07:15

yolov5 anchors 中 K-means聚类

anchor原因yolov5运行后有一行autoanchor:一些教程的生成图如下训练一开始会先计算BestPossibleRecall(BPR)，当BPR<0.98时，再在kmean_anchors函数中进行k均值和遗传算法更新
国服最强貂蝉·2023-01-27 09:32

Google Earth Engine（GEE）——Kmeans聚类快速进行土地分类(双for循环快速调参)

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
此星光明·2023-01-26 10:07

关于K均值聚类算法的综述及改进分析

关于K均值聚类算法的综述及改进分析2012-11-2622:12:52|分类：默认分类|举报|字号订阅摘要摘要摘要摘要：K-means聚类算法是空间聚类领域的重要算法。
jfkidear·2023-01-25 12:29

机器学习————聚类

文章目录机器学习————聚类聚类聚类算法计算距离相似度簇K-Means聚类K-Means实现K-Means改进K-Mediods二分K-MeansK均值损失函数Canopy聚类聚类的评估层次聚类密度聚类
嘻嘻嘻嘻嘻嘻啊·2023-01-24 16:44

吴恩达机器学习[14]-无监督学习之 K均值聚类算法

机器学习系统设计无监督学习unsupervisedlearningK-Means算法K-Meansalgorithm优化目标Optimizationobjective随机初始化randominitialization选取聚类数量性能度量扩充-原型聚类无监督学习unsupervisedlearning类型定义差异监督学习给定一些带标签的数据，用假设函数去拟合它，寻找能够区分正样本和负样本的决策边界1
踏归1234·2023-01-24 15:08

canopy算法流程_Canopy算法聚类

考虑到Kmeans在使用上必须要确定K的大小，而往往数据集预先不能确定K的值大小的，这样如果K取的不合理会带来K均值的误差很大(也就是说K均值对噪声的抗干扰能力较差)。
诗遥一妈·2023-01-23 07:06

K-means smote：基于K均值和SMOTE的启发式过采样方法改进不平衡学习

K-meanssmote：基于K均值和SMOTE的启发式过采样方法改进不平衡学习相关工作  处理类别不平衡的方法要么改变分类算法本身，将不同类别的错误分类成本纳入分类过程，要么修改用于训练分类器的数据。
ALIVEVILAM·2023-01-20 05:28

聚类算法之k-means

1.算法描述k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法。
T.S.Hao·2023-01-17 16:36

西瓜书学习笔记第九章聚类

文章目录1知识脉络2内容补充9.1节聚类任务9.2节性能度量9.3节距离计算9.4节原型聚类9.4.1k均值算法9.4.2学习向量量化9.4.3高斯混合聚类9.5节密度聚类9.6节层次聚类9.7节阅读材料
UEVOLIshy·2023-01-17 07:18

机器学习（Machine learning，ML） 学习笔记（区分监督学习与半监督学习）

无监督学习方法：聚类、K均值、PC
czmjy·2023-01-16 11:23

机器学习公式推导与代码实现-无监督学习模型

聚类分析与k均值聚类算法督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过度量特征相似度或者距离，将样本自动划分为若干类别。
南妮儿·2023-01-15 11:38

数据挖掘--“聚类”详解、K-means、K-平均值算法、K均值算法

一.什么是聚类二.聚类步骤三.聚类算法有哪些1层次聚类算法2划分聚类算法3基于密度的聚类算法4基于网格的聚类算法5基于模型的聚类算法一.什么是聚类？物以类聚，人以群分，聚类分析是一种重要的多变量统计方法。聚类分析最早起源于分类学，最初，人们依靠经验将一类事件的集合分为若干子集。随着科技的发展，人们将数学工具引入分类学，聚类算法便被细化归入数值分类学领域。后来，信息技术快速发展，新数据的出现呈井喷趋
楊建业·2023-01-11 17:32

机器学习系列（14）——K均值聚类

本文介绍K均值（KMeans）聚类算法。0x01、k均值聚类简介K均值聚类是基于样本集合划分的聚类算法。
陌简宁·2023-01-11 01:18

聚类算法的种类介绍

1、k均值聚类算法（k-mean）给定样本集D=，“k-mean”算法针对聚类所得簇划分C=的最小化平方误差：，其中是簇的均值向量，定义为.直观上看，上式在一定程度上刻画了簇内样本围绕均值向量的紧密程度
一只tobey·2023-01-10 10:49

西瓜书习题 - 9.聚类

____（分类/回归）分类2.聚类方法概述1、k均值聚类属于下列哪一种聚类算法？原型聚类密度聚类层次聚类以上都是2、为了得到树形的聚类结构，应该使用下列哪一种聚类算
加油呀，哒哒哒·2023-01-10 10:46

关于K-means聚类算法重点理解

介绍k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法。
Jeremy_lf·2023-01-09 13:36

【CUDA编程】二：实现图像滤波和K均值聚类算法

前面介绍了几个简单的CUDA程序，这里再举两个更具体的应用。为简单记，用python写。图像滤波图像滤波是用一个带参数滤波器(也可以称为核，也可以称为模板)对图像逐像素点处理，通常是对像素邻域进行加权和。这里以能够提取边缘的索贝尔算子作为例子。importpycuda.autoinitimportpycuda.driverasdrvfrompycuda.compilerimportSourceMo
陈生~·2023-01-09 08:43

机器学习之K均值的SSE和轮廓系数

前文回顾：肘部法：SSE误差平方和SSE（sumofthesquarederrors）是对簇松散度的衡量，作为目标函数其实是一个严格的坐标下降（CoordinateDecendet）过程。SSE不能保证找到全局最优解，只能确保局部最优解。也就是说，可能会造成多种k个簇的划分情况。但是可以重复执行几次kmeans算法，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。轮廓系数法（SilhouetteCoeff
yangtom249·2023-01-08 16:06

无监督学习PCA降维处理和K-means聚类

1、无监督学习没有目标值（变量）的算法常见的无监督学习算法：降维：–主成分分析PCA降维处理聚类：–K-means（k均值聚类）2、主成分分析应用PCA实现特征的降维·定义：高维数据转化为低维数据的过程
Jalen data analysis·2023-01-08 10:47

kmeans聚类_无监督学习PCA降维处理和Kmeans聚类

常见的无监督学习算法：降维：主成分分析PCA降维处理聚类：K-means(k均值聚类)2、主成分分析应用PCA实现特征的降维定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量作用
莫名其妙小莫哥·2023-01-08 10:17

聚类算法总结

K-Means（K均值聚类）K-Means是最知名的聚类算法，简单地使用均值。
midori_27·2023-01-08 00:08

10种顶流聚类算法Python实现（附完整代码）

目录前言一、聚类二、聚类算法三、聚类算法示例1、库安装2、聚类数据集3、亲和力传播4、聚合聚类5、BIRCH6、DBSCAN7、K均值8、Mini-BatchK-均值9、均值漂移聚类10、OPTICS11
Python正在输入中......·2023-01-07 08:28

数据科学导论——K均值

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言第1关：K均值初识第2关：k均值小试任务描述相关知识编程要求测试说明第3关：K均值实战任务描述相关知识:编程要求测试说明前言提示
玄九Coral·2023-01-04 14:16

【阶段二】Python数据分析Pandas工具使用06篇：探索性数据分析：异常数据的检测与处理

如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的错误（如线性回归模型、K均值聚类等），所以在数据的探索过程中，有必要识别出这些异常值并处理好它们。
胖哥真不错·2023-01-04 11:16

【机器学习】密度聚类DBSCAN与异常检测

聚类有以下几种（1）K均值聚类步骤：1.随机选择k个样本作为初始均值向量；2.计算样本到各均值向量的距离，把它划到距离最小的簇；3.计算新的均值向量；4.迭代，直至均值向量未更新或到达最大次数。
littlemichelle·2023-01-04 09:29

K-Means聚类及调用sklearn库代码实现

K-Means聚类又叫做K均值聚类，即将n个样本分到k个类中，每个样本到其所属类的中心的距离最小。由于每个样本只能属于一个类，因此也是属于一种硬聚类。基本原理：输入k值，代表将总样本分到k个类中。
Icy Hunter·2023-01-04 09:28

常见聚类方法的介绍及其改进与评估方法

1.k均值聚类方法首先找到k个种子；计算每个点到种子的距离，将其分到最近的种子所属的那一类；重新计算k个类的重心，重复上述步骤。满足设定的迭代次数，或类的重心距离变化小于阈值时停止迭
打不死的小王·2023-01-04 08:28

机器学习算法与Python实践之k均值聚类（k-means）

机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战
lemnHacker·2023-01-02 11:12

k均值例子 数据挖掘_K-means聚类原理和例子

本课程讲解现在工业界和学术界流行的机器学习算法的相关知识，以及如何用python去实现这些算法。算法的讲解包括supervisedlearning(有监督式学习)和unsupervisedlearning(无监督式学习)两个部分。其中supervisedlearning包括classification(分类)和regression(回归)的若干流行的模型的讲解。Unsupervisedlearni
weixin_39606638·2023-01-02 11:09

机器学习算法与Python实践之 k均值聚类（k-means）

文章来源：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17589329机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。机器学习中有两类的大问题，一
猪爸爸爱学习·2023-01-02 11:37

k均值聚类（k-means）

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器，使它能够对未知类别的样本进行分类。这
AFCentry·2023-01-02 11:32

k-means算法进行数据分析应用

简介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。
进步小白·2023-01-02 11:57

机器学习之欧式距离和相似度

最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。
独自凌寒·2023-01-02 08:22

k-means聚类 python实现

kmeans算法又名k均值算法。
Tomator01·2022-12-31 15:57

10个Python实现的最频繁使用的聚类算法

目录一、聚类二、聚类算法三、聚类算法示例1、库安装2、聚类数据集3、亲和力传播4、聚合聚类5、BIRCH6、DBSCAN7、K均值8、Mini-BatchK-均值9、均值漂移聚类10、OPTICS11、
·2022-12-30 07:47

MATLAB成品,谷速软件MATLAB成品代码名称【项目0201】到【项目0300】

【项目0201】基于matlab编程k均值算法输入二维的数据得到聚类源码程序【项目0202】基于matlab编程Lamb波传播组群速度及相速度求解源码程序【项目0203】基于MATLAB编程LASSO的
南大鳥·2022-12-29 18:33

两种聚类方法——K均值聚类（K-means）算法和模糊C均值聚类（FCM）算法的简述与在MATLAB中的实现

目录1.K-means算法1.1算法流程1.2程序实现1.3实验结果原始数据集聚类结果2.FCM算法2.1算法流程2.2程序设计FCM子函数主函数2.3实验结果原始数据集聚类结果目标函数J的变化在科学计算领域，聚类算法一般都是作为其他算法分析的基础，对数据进行聚类可以从整体上分析数据的一些特性。聚类有很多的算法，K-means是最简单最实用的一种算法，FCM算法则是K-means算法融合模糊理论的
空出来的时间·2022-12-28 19:08

R语言对耐克NIKEID新浪微博数据K均值(K-MEANS)聚类文本挖掘和词云可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31048原文出处：拓端数据部落公众号2009年8月,新浪微博(micro-blog)开始服务,随后各家微博服务在国内得到广泛传播和应用"。微博具有文本信息短(140字包括标点符号)、词量少、裂变式传播、传播速度快、用词不规范等特征,使原文本可视化研究技术框架中的聚类或分类方法提取热点话题变得困难。R语言主要用于统计分析与数据可视化,大量新兴研究领
·2022-12-27 22:45

【数据挖掘】第8章 聚类分析: 基本概念和算法

8聚类分析:基本概念和算法目录一、聚类分析概述1）什么是聚类分析2）不同的簇类型3）聚类算法的分类二、K-均值聚类算法1）基本K均值算法2）k-中心点聚类方法三、凝聚层次聚类1）基本的凝聚层次聚类算法2
Little-BingoQ·2022-12-27 21:17

国科大模式识别导论作业4：K均值聚类与模糊K均值聚类

目录题目代码kmeans.pyfuzzy_kmeans.py结果整理一下近期作业中的编程题，仅供交流学习。题目对如下的30个数据进行K-均值聚类，聚类个数设置为K=4。(1)指出所使用的初始聚类中心，并报告在此条件下得到的最终聚类结果以及需要的迭代次数，对应的误差平方和。(2)重新选择3组不同的初始聚类中心，给出对应的聚类结果和误差平方和。对上述数据集进行模糊K-均值聚类，聚类个数设置为K=4。指
ChessZH·2022-12-27 07:07

Spark2.0机器学习系列之10： 聚类(高斯混合模型 GMM）

Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means（二分k均值算法
千寻千梦·2022-12-26 14:46

聚类(幂迭代聚类， power iteration clustering， PIC)

Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means（二分k均值算法
斯汤雷·2022-12-26 14:45

Spark2.0机器学习系列之8： 聚类(k-means,Bisecting k-means,Streaming k-means）

Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means（二分k均值算法
千寻千梦·2022-12-26 14:45

Spark2.0机器学习系列之11： 聚类(幂迭代聚类， power iteration clustering， PIC)

Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means（二分k均值算法
张博208·2022-12-26 14:15
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