k近邻聚类算法第11页

个性化联邦学习-综述

jieHeEternity·2023-11-08 08:41

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括：线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析K近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林聚类算法与

Python数据之道·2023-11-08 07:02

机器学习基础之《回归与聚类算法（5）—分类的评估方法》

问题：上一篇的案例，真的患癌症的，能被检查出来的概率？一、精确率和召回率1、混淆矩阵在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)预测结果：是预测值正确标记：是真实值用来求精确率和召回率的TP=TruePossitiveFN=FalseNegativeFP=FalsePossitiveTN=

csj50·2023-11-08 06:13

回归模型原理总结及代码实现

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。

金戈鐡馬·2023-11-08 01:46

计算机毕设基于大数据的股票量化分析与股价预测系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理QTChartsarma模型预测K-means聚类算法算法实现关键问题说明4部分核心代码5最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点

DanCheng-studio·2023-11-07 13:18

点云从入门到精通技术详解100篇-面向无人驾驶的三维点云目标检测（续）

目录3.2KD-DBSCAN3.2.1DBSCAB聚类算法3.2.2KD-Tree的概述3.3实验结果与分析点云数据的分类任务

格图素书·2023-11-06 10:34

Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现

一、背景1.项目描述你拥有一个超市(SupermarketMall)。通过会员卡，你用有一些关于你的客户的基本数据，如客户ID，年龄，性别，年收入和消费分数。消费分数是根据客户行为和购买数据等定义的参数分配给客户的。问题陈述：你拥有这个商场。想要了解怎么样的顾客可以很容易地聚集在一起(目标顾客)，以便可以给营销团队以灵感并相应地计划策略。2.数据描述字段名描述二、相关模块importnumpyas

乐观的程序员·2023-11-05 18:56

基于用户/项目的协同过滤推荐算法在音乐推荐系统、图书推荐系统、电影推荐系统、新闻推荐系统、电子商务网站、购物系统中的应用程序代码

linge511873822·2023-11-05 17:12

K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，目的是将一组数据点分为K个聚类。它的主要思想是通过迭代的方式不断调整聚类中心的位置，使得数据点与最近的聚类中心之间的距离最小。

南沐ヾ·2023-11-05 12:14

论文阅读“Deep Multi-view Sparse Subspace Clustering”

Proceedingsofthe2018VIIInternationalConferenceonNetwork,CommunicationandComputing.2018:115-119.摘要导读大多数多视图子空间聚类算法分别从每个视图中提取浅层特征来构造亲和矩阵

掉了西红柿皮_Kee·2023-11-05 08:34

深入理解XGboost

Miracle8070From：AI蜗牛车1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻

文文学霸·2023-11-04 03:19

数据挖掘十大算法--K-均值聚类算法

一、相异度计算在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说，相异度就是两个东西差别有多大，例如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度，这是能我们直观感受到的。但是，计算机没有这种直观感受能力，我们必须对相异度在数学上进行定量定义。设，其中X，Y是两个元素项，各自具有n个可度量特征属性，那么X和Y的相异度定义为：，其中R为实数域。也就是说相异度

peterchan88·2023-11-03 21:12

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法概念K-均值聚类是一种无监督学习算法，目的是将给定的数据集划分成K个不同的类别。

91888888·2023-11-03 07:24

机器学习——K-Means聚类

1.3.1优点1.3.2缺点1.4算法实现及应用实例1.4.0生成样本数据1.4.1K-Means1.4.2MiniBatchK-Means1.1过程和原理1.1.1过程K-Means算法是一种无监督的聚类算法

小老弟来喽·2023-11-01 17:42

第2篇机器学习基础 —（4）k-means聚类算法

聚类算法是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象分成若干个组或者簇，使得同一组内的对象相似度较高，不同组之间的对象相似度较低。聚类算法可以用于数据挖掘、图像分割、文本分类等领域。

小哥谈·2023-11-01 17:11

数据分析师笔试题1-常见聚类算法

image.pngimage.pngimage.png二、常见的聚类算法(1)K-means聚类、K-中心点聚类、CLARANS算法,DIANA算法、BIRCH算法、Chameleon算法(2)EM算法

粉红狐狸_dhf·2023-11-01 11:22

APISpace IP归属地API-IPv6

APISpace的IPv6归属地API，是将网络空间地图测绘技术与人工智能(AI）算法相结合，利用动态密度聚类算法和基于多层神经网络的IP地址定位算法，完成IP地址地理位置定位。

海碗吃饭·2023-11-01 11:31

K-means（K-均值）算法

K-means（k-均值，也记为kmeans）是聚类算法中的一种，由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用

北辰Charih·2023-11-01 05:32

spark如何进行聚类可视化_Spark 聚类算法

Spark-Clustering这部分介绍MLlib中的聚类算法；目录：K-means：输入列；输出列；LatentDirichletallocation(LDA)：Bisectingk-means；GaussianMixtureModel

weixin_39851918·2023-11-01 04:43

使用 pyspark 进行 Clustering 的简单例子 -- KMeans

K-means是一种聚类算法，它将数据点分为不同的簇或组。Pyspark实现的K-means算法基本遵循以下步骤：随机选择K个点作为初始质心。根据每个点到质心的距离，将每个点分配到最近的簇中。

shiter·2023-11-01 04:08

K均值聚类算法的Python实现

K均值聚类算法的Python实现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个不同的类别。它的目标是通过最小化每个数据点与其所属类别的质心（即聚类中心）之间的距离来实现聚类。

美丽风景-c·2023-10-31 23:47

KNN算法详解，从0到1，入门到就职只需这一篇

文章目录1.1K-近邻算法简介学习目标1什么是K-近邻算法1.1K-近邻算法(KNN)概念1.2电影类型分析1.3KNN算法流程总结2小结1.2k近邻算法api初步使用学习目标1Scikit-learn

钰涵雨辰·2023-10-31 20:44

机器学习轻松入门——KNN算法的PYTHON语言实现

KNN算法，也称K近邻算法，是一种监督学习的分类算法。

weixin_43692562·2023-10-31 20:13

基于机器学习的天气数据分析与预测系统

文章目录一项目简介二、数据读取三、基于机器学习的天气数据分析与预测系统3.1系统注册登录3.2热门城市历史天气查询3.3热门城市天气状况统计分析3.4热门城市气温变化情况3.5聚类算法天气预测四.热门城市天气数据获取五

雅致教育·2023-10-31 18:01

镭神16线激光雷达利用ROS系统进行平面分割测试

华水者·2023-10-31 16:48

python实现em聚类算法_EM算法详解和numpy代码实现

声明:本文由DataScience原创发表,转载请注明本文链接mlln.cn,并在文后留言转载.本文代码运行环境:windows10python3.6jupyternotebook用到的资源和基本配置在教程开始之前了解一下我们将用到的工具,可以让你们评估一下教程的难度,并且了解教程的大概内容。我们的教程和本站的大部分内容类似,都运行在jupyternotebook中,并且在后续可能会增加在线运行代

weixin_39603573·2023-10-30 06:11

静力触探数据智能预处理（4）

机器学习是人工智能的基础，本文尝试应用机器学习中K均值聚类算法对孔压静力触探数据进行土的分类，分类结果不理想，非专业编写，代码仅供参考。

mica fish·2023-10-30 01:54

python音频聚类_python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）

python实现鸢尾花三种聚类算法(K-means,AGNES,DBScan)发布时间：2020-08-3121:23:24

weixin_39599372·2023-10-30 00:29

分类数据的层次聚类算法，DIANA算法

对于分类数据进行层次聚类，常用的距离度量方法是基于匹配（matchingcoefficient）、杰卡德相似系数（Jaccardsimilaritycoefficient）或余弦相似系数（cosinesimilaritycoefficient）等方法。下面给出一个基于匹配的层次聚类。自底向上此代码实现的基本思路如下：初始化每个样本为一个簇。计算每对簇之间的相异度，这里使用简单匹配系数。找到相异度最

阿卡西番茄酱·2023-10-30 00:22

时序数据分类——基于tslearn库下不同尺度的k-means算法

在时间序列数据分析中，聚类算法是一种强大的工具，它能帮助我们发现隐藏在数据中的模式和结构。K-means算法是其中一种常用的聚类方法。

sup小鱼·2023-10-29 17:21

机器学习实战k近邻２－约会网站

发布的代码都是经本人调试，在Python2.7上可以正常运行的。后面还会附带一些自己在写代码过程中遇到的问题。#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-fromnumpyimport*importoperatorfromosimportlistdirdefclassify0(inX,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape

suxuer·2023-10-29 11:58

基于Python的空气质量数据分析与实践

PyechartsK-means算法介绍三、项目的实现5.2空气质量最差的前15个城市展示5.3以地区分析城市空气质量好的特点5.4以地区分析城市空气质量差的特点5.5污染物占比的可视化5.6通过K-means聚类算法的分析结果四

01图灵科技·2023-10-29 10:47

机器学习(一) —— 机器学习基础

机器学习基础一、数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法

share16·2023-10-29 09:41

python-opencv 一种基于聚类的图像过分割解决办法

文章目录前言1.过分割分析2.聚类算法核心代码膨胀和本文聚类算法对比前言本文过分割解决办法，主要针对一些目标物在图像中较为分散或比较单一的情况有效。

五岁能抬头s·2023-10-29 07:50

python opencv之图像分割、计算面积

以下代码是一个基于K-means聚类算法进行图像分割的实现。通过读取一个彩色图像，将其转化为二维数组形式。然后使用K-means算法对像素点进行聚类，聚类个数为7。

老歌老听老掉牙·2023-10-29 07:44

Andrew Ng Stanford机器学习公开课总结（12）:k-means, 混合高斯分布, EM算法

如果图片不完成请参考gitpage原文Lecture12k-means,混合高斯分布,EM算法本节主要讨论非监督学习的集中算法1.k-meansclusteringalgorithmk-means算法是一种无监督的聚类算法

我叫龙翔天翼·2023-10-28 17:55

机器学习（四十九）：高斯混合模型

补充一个聚类算法：高斯混合模型假设有一组需要根据它们的相似性分组到几个部分或簇中的数据点。在机器学习中，这被称为聚类。

川川菜鸟·2023-10-28 08:16

机器学习（四十九）：Mean-Shift 聚类

Mean-Shift聚类的Python实现结论简介在机器学习和数据分析的世界中，聚类算法在将相似的数据点分组时起到了关键作用。

川川菜鸟·2023-10-28 08:46

吴恩达《机器学习》1-4:无监督学习

二、聚类算法将数据集中的对象分成具有相似特征或属性的组，这些组通常称为簇。参考资料：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程黄海广博

不吃花椒的兔酱·2023-10-28 05:08

【机器学习-04】KNN算法+模型选择与调优

K近邻算法如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

Kukkuma·2023-10-28 02:28

【机器学习算法-K近邻（KNN）】

机器学习笔记（1）-K近邻K近邻算法scikit-learnK近邻算法API案例机器学习算法步骤k值的选择鸢尾花数据集种类预测鸢尾花数据集案例实现交叉验证K近邻算法什么是k近邻算法（k近邻算法又叫做knn

闲看庭前梦落花·2023-10-28 02:56

基于LDA的隐式标签协同过滤推荐算法_文勇军

唐泽坤等人［１５］融合聚类算法和协同过滤推荐算法，取得了一定效果。

Wzideng·2023-10-27 21:21

深度学习系列之cs231n assignment1 KNN（二）

那么这一次的分享就是assignment1中K近邻分类器的使用，以及完成其中的四个问题，这四个

明曦君·2023-10-27 09:06

KNN算法实例——鸢尾花种类预测

线性回归的scikit-learn实现scikit-learn中提供了一个KNeighborClassifier类来实现k近邻法分类模型方法：fit(X,y)：训练模型predict：使用模型来预测，返回待预测样本的标记

学徒SJA·2023-10-27 04:17

3D激光slam：LeGO-LOAM---基于广度优先遍历的点云聚类算法及代码分析

3D激光slam：LeGO-LOAM---基于广度优先遍历的点云聚类算法及代码分析前言广度优先遍历（BFS）算计介绍基于BFS的点云聚类和外点剔除代码讲解gazebo测试前言广度优先遍历（BFS）算计介绍广度优先遍历

月照银海似蛟龙·2023-10-27 01:53

Lego-Laom算法深度解析

特征匹配3.2位姿估计4.地图构建4.1全局地图4.2局部地图5.性能评价-对标LOAM算法5.1特征点数量对比5.2迭代次数对比5.3运行时间对比5.4位姿误差对比参考链接[1]基于广度优先遍历的点云聚类算法及代码

Lusix1949·2023-10-27 01:46

机器学习-监督学习之分类算法：K近邻法（K-Nearest Neighbor,KNN）

鸢尾花数据集测试)运行结果sklearn的相关函数简介train_test_splitcross_val_score交叉验证传送门绘图相关：Matplotlibsklearn相关小函数小问题KNN概述k近邻

小韭菜~·2023-10-26 23:47

KNN算法初识

一、算法介绍KNN算法中文名称叫做K近邻算法，全称是k-NearestNeighbor。KNN是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。

这里假装有个名字·2023-10-26 19:05

16 用于NOMA IoT网络上行链路安全速率最大化的HAP和UAV协作框架

山丘之王岳岳·2023-10-26 13:34

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