k近邻聚类算法第11页

KNN（K近邻）水仙花的分类(含答案)

题目以下采用K-NN算法来解决水仙花的分类问题，每个样本有两个特征，第一个为水仙花的花萼长度，第二个为水仙花的花萼宽度，具体数据见表，1）设置k=3，采用欧式距离，分析分类精度为多少?2）使用网格搜索方式找到最佳参数，并预测3）可视化我的数据集合就是这个excel数据展示代码importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.neighborsimportKNei

koshi484·2023-10-24 12:09

Bertopic主题模型原理详解

Bertopic主题模型原理详解–潘登同学的NLP笔记文章目录Bertopic主题模型原理详解--潘登同学的NLP笔记Bertopic主题建模Nearest-Neighbor-Descent(构建K近邻图

PD我是你的真爱粉·2023-10-23 12:53

聚类分析 | 聚类分析（K-means、层次聚类、密度聚类、高斯混合模型）

一、引言聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分组成为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。

码农腾飞·2023-10-22 02:52

机器学习 | Python实现KNN(K近邻)算法模型

目录基本描述模型假设模型原理程序设计小结基本描述机器学习中的K近邻算法（K-NearestNeighbors）是一种简单而实用的分类和回归方法。

机器学习之心·2023-10-21 19:55

Python 机器学习入门之ID3决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外

bug别找我·2023-10-21 18:23

第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外

bug别找我·2023-10-21 18:17

PhenoGraph聚类算法

背景&思想PhenoGraph算法的输入是一个NXD的矩阵，把这个矩阵中的行划分到类别中，使得类别间的差异大于类别内的差异。我们的假设是，这些类别代表具有生物学意义表型的细胞群。我们的前提假设是细胞群聚集在D维空间的密集区域，由紧密Marker表达组合定义。因此，我们的目标是在D维空间中辨别这些密集的细胞区域。然而，我们不知道数据中类别的数量，大小或高维形状（例如，椭球，凸）。单细胞域（domai

_linun_·2023-10-21 11:56

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法

如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

求解平面上物体的有向3d包围盒

；（2）ransac算法分割拟合地面平面；（3）裁剪工作区域（指定空间中四个点，裁剪点云只保留在（2）中平面上的投影在四边形内部的点）；（4）再用ransac算法去除多余平面；（5）Euclidean聚类算法分割出目标物体的点云簇

给算法爸爸上香·2023-10-21 03:46

深度学习基础算法

算法1.K近邻算法机器学习--K-近邻算法(KNN)_k近邻-CSDN博客2.数据库样本:CIFAR-10CIFAR-10数据集（介绍、下载读取、可视化显示、另存为图片）_cifar10数据集-CSDN

Python9724·2023-10-21 00:40

RISynG：用于癌症亚型识别的新型多组学聚类算法

近日，《ScientificReports》发表了一种名为RISynG的新型多组学聚类算法，可有效识别癌症亚型，并通过基准测试证明了RISynG优于该领域的其他方法。RISynG是什么？

尐尐呅·2023-10-20 17:33

Python 机器学习入门之K-Means聚类算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归K-Means聚类算法系列文章目录前言一、K-Means简介1、定义2、例子3、K-Means与KNN二、K-Means实现1、步骤2、优化2.1初始化优化之

bug别找我·2023-10-20 15:21

金融机器学习方法：K-均值算法

目录1.算法介绍2.算法原理3.python实现示例1.算法介绍K均值聚类算法是机器学习和数据分析中常用的无监督学习方法之一，主要用于数据的分类。

抱抱宝·2023-10-20 13:57

Machine Learning——sklearn系列（六）——聚类算法（2）

文章目录五、DBSCAN（密度聚类）5.1基础概念5.2DBSCAN算法优缺点六、AffinityPropagation（AP聚类）6.1算法描述6.2AP算法选举例子理解：七、GaussianMixturemodel（高斯混合模型GMM）7.0协方差与相关性7.1高斯模型7.2高斯混合模型7.2.1EM算法八、谱聚类九、聚类衡量指标（无标签）9.1轮廓系数9.2CH分数9.3戴维森堡丁指数（DB

wa1tzy·2023-10-20 10:20

聚类分析算法概述_聚类算法-概述

聚类分析算法概述聚类算法-概述(ClusteringAlgorithms-Overview)集群介绍(IntroductiontoClustering)ClusteringmethodsareoneofthemostusefulunsupervisedMLmethods.Thesemethodsareusedtofindsimilarityaswellastherelationshippatter

cunzai1985·2023-10-20 10:15

机器学习-计算数据之间的距离

目录欧氏距离欧氏距离应用场景：聚类分析：在聚类算法中(K-means)中，可以使用欧式距离来衡量数据点之间的相似性或距离，以便于将他们划分到不用的簇中。

林苏泽·2023-10-20 03:39

36 机器学习（四）：异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习

L2正则化的介绍api介绍------LinearRegressionapi介绍------SGDRegressor岭回归和Lasso回归逻辑回归基本使用原理介绍正向原理介绍损失函数与反向更新接口介绍聚类算法初识

Micoreal·2023-10-19 23:43

决胜AI-深度学习系列实战150讲

https://edu.csdn.net/course/play/8211/168728第一章：深度学习必备基础知识点01.深度学习概述11:2702.挑战与常规套路9:4003.用K近邻来进行分类10

nmj2008·2023-10-19 18:24

【Machine Learning】03-Unsupervised learning

Unsupervisedlearning3.UnsupervisedLearning3.1无监督学习（UnsupervisedLearning）3.1.1聚类（Clustering）3.1.2K-均值聚类算法

MikeBennington·2023-10-19 13:10

中国xx集团信息技术工程师面试

zkzq·2023-10-19 13:43

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块无监督学习1 聚类2

一.cluster2.使用(2)函数:执行"近邻传播聚类算法"(AffinityPropagationClustering):[,,=]sklearn.cluster.affinity_propagation

EdVzAs·2023-10-19 11:24

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块无监督学习1 聚类1

一.cluster1.简介:该模块用于进行聚类2.使用(1)类:"亲和度传播聚类算法/仿射传播聚类算法/近邻传播聚类算法"(AffinityPropagationClustering;APClustering

EdVzAs·2023-10-19 11:54

用python语言实现谱聚类

谱聚类是一种有监督的聚类算法，它基于图上的谱图进行聚类。它通常被用于社会网络分析、文本分类等领域。

dax eursir·2023-10-19 11:53

python谱聚类算法_从零开始的谱聚类（Spectral Clustering），使用Python实现

机器学习的主要领域之一是无监督学习领域。主要思想是在我们的数据中找到一种模式，而不需要像监督学习那样的标签的先验知识。它通常通过将我们的数据聚类成组并尝试从聚类中推断出意义来实现。一种比较流行的算法是K均值算法(以及熟悉的EM算法)。在这个算法中，我们在迭代过程中调整K个质心来找到我们的clusters。听起来不错吧？但主要问题是：1)它假设数据的形状(圆球，径向基)。2)有时需要多次重启才能找到

weixin_39837607·2023-10-19 11:23

【机器学习】聚类算法Kmeans

文章目录聚类Kmeans时间复杂度sklearn.cluster.KMeansn_clusters模型评估指标轮廓系数卡林斯基-哈拉巴斯指数init&random_state&n_init：初始质心max_iter&tolk_means函数聚类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

高朗·2023-10-19 09:00

Day39 机器学习算法基础回归算法 K—means聚类算法

目录逻辑回归（是一种分类算法）线性回归判断肿瘤良性恶性样例总结（仅能的到二分类问题，是或者否）k-means(聚类算法）目的当数据没有目标值时，做在分类之前，创建类别客户分类实例聚类效果分析评判

拽紧哥的腿毛·2023-10-19 05:42

机器学习基础之《回归与聚类算法（4）—逻辑回归与二分类（分类算法）》

一、什么是逻辑回归1、逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛2、叫回归，但是它是一个分类算法二、逻辑回归的应用场景1、应用场景广告点击率：预测是否会被点击是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗：是否为金融诈骗虚假账号：是否为虚假账号均为二元问题2、看到上

csj50·2023-10-19 05:35

[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归概要回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。

落叶霜霜·2023-10-18 10:13

[Python中常用的回归模型算法大全：从线性回归到XGBoost]

我们将涵盖多种模型，包括保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、

落叶霜霜·2023-10-18 10:33

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习——GBDT（GradientBoostingDecisionTree梯度提升决策树）算法机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】文章目录系列文章

张小鱼༒·2023-10-18 08:29

10大机器学习聚类算法实现（Python）

有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在python中安装和使用顶级聚类算法。

数据分析v·2023-10-18 08:26

【机器学习】密度聚类算法之OPTICS 的python实现

代码算法理论参考：【机器学习】密度聚类算法之OPTICSimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportoperatorfromscipy.spatial.distanceimportpdistfromscipy.spatial.distanceimportsquareform

菜小白—NLP·2023-10-18 08:56

【Python机器学习】零基础掌握OPTICS聚类

聚类算法就是这样一种解决方案，而其中的一员名为OPTICS（OrderingPointsToIdentifythe

Mr数据杨·2023-10-18 08:53

（sklearn）机器学习（八）回归与聚类算法

回归与聚类算法1线性回归2欠拟合与过拟合3岭回归4逻辑回归5模型保存与加载6K-means算法（无监督学习）1线性回归原理线性回归的损失和优化API什么是线性回归？

勇气在前·2023-10-18 08:11

机器学习之回归与聚类算法

回归与聚类算法线性回归欠拟合与过拟合分类算法-----逻辑回归与二分类模型保存和加载无监督学习----K-means算法目录回归与聚类算法线性回归线性回归的损失和优化原理优化损失线性回归API欠拟合与过拟合正则化岭回归分类算法

芒着可爱·2023-10-18 07:36

机器学习基础之《回归与聚类算法（3）—线性回归优化：岭回归》

一、什么是岭回归其实岭回归就是带L2正则化的线性回归岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上L2正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果二、API1、sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0,fit_intercept=True,solver="auto",normalize=False)具有l2正则化的线性回归alpha：正则化力度=惩罚项系

csj50·2023-10-18 07:01

Udacity 数据分析进阶课程笔记L39：聚类

聚类算法是一种非监督类型的机器学习算法，并通过电影分类解释聚类算法应用场景。

有刺客·2023-10-18 05:18

这应该是关于回归模型最全的总结了（附原理+代码）

保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。

Python数据开发·2023-10-18 00:29

机器学习之k近邻法

声明：1、本文仅为学习笔记，不得商用2、文中所引文献，已在参考资料中说明，但部分来源于网络，出处无可考究，如果文中引用了您的原创，请您私信我3、如果内容有错误或者不准确的地方请大家指正k近邻算法简述k近邻模型模型距离度量

飞虹舞毓·2023-10-17 22:51

机器学习方法之k近邻方法的综述

机器学习方法之k近邻方法的综述前言k近邻方法的相关综述最近邻方法k近邻方法加权k近邻方法kknn程序包的介绍前言本篇博客的目的是想用最简单的话讲清楚k近邻方法，欢迎大家在评论区提出你们的看法，你们的批评是我前进的动力

嘛里嘛里哄·2023-10-17 22:46

K近邻算法

K近邻算法1.K近邻算法简介2.K近邻算法常见距离度量2.1欧氏距离（EuclideanDistance）2.2曼哈顿距离（ManhattanDistance）2.3切比雪夫距离（ChebyshevDistance

雾岛LYC听风·2023-10-17 18:24

大数据分析案例-基于KMeans聚类算法对客户进行分群分析

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命

艾派森·2023-10-17 03:42

第4章下最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

Cai-Gbro·2023-10-16 19:02

Cluster聚类算法大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

本文深入探讨了14种不同的聚类算法，包括KMeans、DBSCAN、AgglomerativeClustering等，从多个角度进行了全面的比较和分析。这些角度包括算法的基本原理、应用场景、数据可

Mr数据杨·2023-10-16 17:01

聚类算法

聚类概念无监督问题：我们手里没有标签聚类：相似的东西分到一组难点：如何评估，如何调参算法概述一、k-means算法基本概念：1.要得到簇的个数，需要指定k值2.质心：均值，即向量各纬取平均即可3.距离的度量：常用欧几里得距离和余弦相似度（先标准化）4.优化目标：k-means优化目标工作流程：聚类过程k-means优势：简单，快速，适合常规数据集劣势：··k值难确定··复杂度与样本呈线性关系··很

鬼马星mc·2023-10-16 11:24

python实现knn算法鸢尾花_Python学习之knn实现鸢尾花分类

weixin_39599372·2023-10-16 10:43

数据挖掘 - 分类

DiscriminativeModel对比分类和预测分类算法决策树DecisionTree决策归纳树算法属性选择度量信息增益ID3增益率C45GiniIndex指标CART过拟合Overfitting问题由决策树提取分类规则K近邻算法

纫秋兰以为佩·2023-10-16 09:29

幂迭代聚类

此算法最后一步为K-means聚类算法,所以先简单介绍下K-means聚类算法.K-means聚类算法简介目标K-means聚类算法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.

kity_8322·2023-10-16 08:02

Python 机器学习入门之K近邻算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法

bug别找我·2023-10-16 00:30

机器学习入门（九）：回归与聚类算法——线性回归、过拟合、岭回归

学习目录：线性回归：案例：波士顿房价预估（比较正规方程和梯度下降优化方法）使用正规方程优化：使用梯度下降优化：使用均方误差（MSE）评估模型好坏：总结：过拟合与欠拟合正则化类别：**L2正则化（常用）：**给损失函数后面加一个惩罚项，这个惩罚项与权重有关，在优化损失函数降低损失值得同时还可以减小特征对应的权重。L1正则化：岭回归就是带L2正则化的线性回归案例：使用岭回归对波士顿放假预测

【变强大】·2023-10-15 05:37

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