k-Means 第12页

Lesson 7.1 无监督学习算法与 K-Means 快速聚类

文章目录一、聚类算法与无监督学习二、K-Means快速聚类的算法原理1.K-Means快速聚类的基本执行流程2.K-Means快速聚类的背后的数学意义三、K-Means快速聚类的sklearn实现方法1

虚心求知的熊·2023-02-25 07:37

R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据

本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集(a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。

·2023-02-25 00:45

k-means聚类算法的验证

importnumpyasnp#导入numpy包，且起名为np'''numpy是Python中科学计算的基础包，它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象，如掩码数组和矩阵以及用于数组快速操作的各种例程。'''importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib库中的pyplot包，并起名为plt'''（matplotlib.pyplot是命令行风格的函数

是胖胖吖·2023-02-24 07:28

【机器学习】聚类知识：无监督学习聚类、相似度指标、K-Mediods、K-Means算法、K-Means++、Canopy聚类算法、聚类算法评估指标、轮廓系数、层次聚类、密度聚类、谱和谱聚类

1、无监督学习聚类：按照相似度对数据进行聚簇（cluster）划分，N个样本映射到K个簇中，每个簇至少有一个样本，一个样本只能属于一个簇，先给定一个初始划分，迭代改变样本和簇的关系，聚类的副产品可以做异常值检测2、相似度指标有：多维空间向量点之间的距离（闵可夫斯基距离公式）：当p为2时即欧式距离（二维空间距离公式）：当p为1时即曼哈顿距离（BlockDistance）三维空间距离公式：当p趋近于无

Performer_Cherry·2023-02-24 07:27

python 三维数组聚类分析_对三维数据集的K-means聚类研究

对三维数据集的K-means聚类研究本文是在《根据”关于‘k-means算法在流式细胞仪中细胞分类的应用’的学习笔记总结“撰写的中期报告》一文的基础上，对该实验数据中的CD3/CD8/CD45三种抗原分子的三列荧光强度数据在

weixin_39721370·2023-02-24 07:56

数学模型：3.非监督学习--聚类分析和K-means聚类

1.聚类分析聚类分析（clusteranalysis）是一组将研究对象分为相对同质的群组（clusters）的统计分析技术---->>将观测对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分，划分后每个群组内部各对象相似度很高，而不同群组之间的对象彼此相异度很高。***回归、分类、聚类的区别：有监督学习--->>回归，分类/无监督学习--->>聚类回归-->>产生连续结果，可用于预测分类-->>产生连

weixin_30527551·2023-02-24 07:55

【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。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方

王八变成汤·2023-02-24 07:52

Python | 实现 K-means 聚类——多维数据聚类散点图绘制

文章目录吐槽正题本文背景文章目的K-means聚类步骤：K-means分类Python代码上述代码结果可视化展示不入流的小期待吐槽客观吐槽：CSDN的富文本编辑器真是超级无敌难用。

浅躬行·2023-02-24 07:11

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

机器学习笔记之谱聚类(一)k-Means聚类算法介绍

机器学习笔记之谱聚类——K-Means聚类算法介绍引言回顾：高斯混合模型聚类任务基本介绍距离计算k-Means\text{k-Means}k-Means算法介绍k-Means\text{k-Means}

静静的喝酒·2023-02-22 07:08

k-means算法总结

目录一、k-means算法原理二、k-means算法目标函数是什么三、总结一、k-means算法原理k-menas是无监督的算法，其思想是将样本集中的样本按照样本间的距离划分为k个簇，让簇内的点尽量紧密地连在一起

易码当先·2023-02-18 17:17

机器学习--聚类分析

聚类的方法，也会根据聚类的目的分为若干种，一种是基于变量的聚类，比如层次聚类，另一种是基于样本的聚类，比如k-means，还有基于密度的聚类(dbscan)这里主要分享最近学习和因为一些需求新写的代码部分

小白歆呀·2023-02-17 18:06

yolo 学习系列（五）：K-means维度聚类

yolo学习系列（五）：K-means维度聚类《深度学习：手把手教你做目标检测（YOLO、SSD）》视频教程1.维度聚类1.1聚类目的在Ubuntu系统下运行voc_label.py生成训练集和测试集列表文件

la_fe_·2023-02-16 20:02

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

大鱼BIGFISH·2023-02-16 20:55

【目标检测】K-means和K-means++计算anchors结果比较（附完整代码，全网最详细的手把手教程）

、介绍YOLO系列目标检测算法中基于anchor的模型还是比较多的，例如YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等，我们可以随机初始化anchor，也可以通过聚类算法获取anchor，常用的聚类算法有K-means

机器不学习我学习·2023-02-16 20:54

数据科学代码填空与解析

文章目录线性回归与逻辑回归线性回归逻辑回归朴素贝叶斯模型例6-4-1(a)以鸢尾花数据预分析例6-4-1(b)鸢尾花的高斯-贝叶斯模型例6-4-1(c)鸢尾花的高斯-贝叶斯模型性能评价例6-4-2ROC应用举例决策树K-means

CMCJR·2023-02-07 11:19

SLIC超像素分割

其实质是将K-means算法用于超像素聚类。复杂度是O(NKI),其中，N是图像的像素数，K是聚类数，I是迭代次数。SLIC的具体实

zerowl·2023-02-06 22:28

FCM聚类与K-means聚类的实现和对比分析

文章目录一、收集数据1.1数据来源1.2数据描述二、FuzzyC-means2.1FCM介绍2.2FCM的原理2.3FCM流程2.4对于收集的数据集的FCM代码及结果2.4.1代码实现2.4.2结果分析三、K-means3.1基本原理3.2K-means算法步骤3.3k-means的matlab代码实现和运行结果3.3.1代码实现3.3.1.1实现方法13.3.1.2实现方法23.3.2结果分析四

4oo·2023-02-06 19:30

Python学习1——K-means聚类

参考博文：(7条消息)Python学习——K-means聚类_Yummy的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_41938858/article/details/87738035

学生麦沫·2023-02-06 08:58

k-means算法

k-means聚类算法步骤如下：1.随即选择k个样本作为初始的簇类均值向量；2.把每个样本划分到距离最近的簇类；3.计算每个簇类中所有样本的向量的均值，更新簇类均值向量；4.重复步骤2和3，知道达到设定的迭代次数或者均值向量不再改变为止

Johann_Liang·2023-02-05 21:09

【数据聚类】第四章第一节3：DBSCAN性能分析、优缺点和参数选择方法

文章目录七：性能分析八：优缺点（1）优点（2）缺点九：参数选择（1）修改参数的基本原则（2）根据`K-dist`图调参十：DBSCAN算法和K-Means算法比较七：性能分析DBSCAN算法对数据集中的每个点都要检索其邻域内的所有点

快乐江湖·2023-02-05 14:25

使用k-means对文本进行聚类

1、数据说明corpus为一个list，每一项代表一个文本，每个文本为分词后的数据。2、导入包fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.manifoldimportTSNEfromsklearn.clusterimportKMeansimportjiebaimportmatplotlib.pyplotas

小夏_3f26·2023-02-05 13:03

常见机器学习算法的使用

数据处理算法k-means聚类算法#k-means聚类算法fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_irisli=load_iris

桃栀．ら·2023-02-04 21:57

无监督学习k-means算法思想及代码实现附数据集

机器学习系列文章目录文章目录机器学习系列文章目录前言一、算法步骤k-means介绍二、优化目标总结代码数据集ex7data2.mat参考链接：https://blog.csdn.net/qq_54804745

万有瘾力Joker·2023-02-04 17:37

基于K-Means聚类算法对NBA球员数据的聚类分析

K-Means聚类算法是划分聚类方法中最常用、最流行的经典算法，许多其他的算法都是K-Means聚类算法的变种。

Zzzyyp·2023-02-03 09:51

K-Means 聚类算法参数解析

K-Means聚类算法的原理流程：第一步：确定K值，聚类成K个类簇。第二步：从数据中随机选择（或按照某种方式）K个数据点作为初始分类的中心。

miaowu~·2023-02-03 09:20

K-means 聚类算法及代码实现

K-means聚类算法及代码实现十大数学科学经典算法（一）K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。

weixin_41105443·2023-02-03 09:18

k-means聚类算法-代码阅读

前提：下了一个9年前的kmeans算法的代码仓库，整体写的清晰精巧。值得写一些代码阅读笔记：是用python2写的，导致：xrange报unresolvedreferencepython2中有，range()返回的是一个list对象，而xrange()返回的是一个生成器对象。python3中没有，取消了xrange(),并且和range()函数合并为range(),所以在python3中调用xra

溜溜皮·2023-02-03 09:48

python kmeans聚类_python机器学习之k-means聚类算法（1）

k-means算法是一种无监督的机器学习算法，虽然是机器学习，但它简单易于实现。

weixin_39827850·2023-02-03 09:18

k - means 聚类算法

k-means聚类算法k-means聚类算法是人工智能聚类算法中的一个，它可以将多维空间中的一些数据集合分成n类（n由用户定义），其原理我们通过一段核心代码说明：voidKMeans::iteration

MOLS自恒·2023-02-03 09:45

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

k-Means聚类算法实现

前言机器学习算法主要分为三部分的应用:分类、回归、聚类。前两部分我们都已经介绍过，今天我们来说最后一部分–聚类。首先来说聚类它是一种无监督学习方式，输入的数据集实例中并没有标签，也没有指定的学习任务，算法的结果是产生几个簇，把最相似的数据实例放在一起，而这个相似度的度量，正是算法的核心，本文采用的是基于距离的度量方式（有点类似KNN算法策略）。一、算法实现该算法思想比较简单，我就不啰嗦了，直接附上

Grit_007·2023-02-03 09:10

K-Means聚类算法及其python实现（已附上代码至本博客）

目录一、算法公式讲解二、算法流程三、算法实现代码四、代码结果分析五、K-Means库函数一、算法公式讲解对于n代表了x有n维，x上标j表示第j维的特征，下标i表示该向量是第i个样本簇中心坐标为：（当然，

阿维的博客日记·2023-02-03 09:40

4 聚类 - 高斯混合聚类

shanshan302·2023-02-03 04:16

【数学建模】聚类模型 - K-means & 系统（层次）算法

聚类和分类的区别聚类是不知道类别，自己分类分类是已知类别的聚类模型K-means聚类数据对象即样本聚类中心即重心PS：和我们初始化选择的中心有很大关系如何写在论文里因为算法步骤太长了，而且易被查重因为算法太长了

Anadem·2023-02-02 13:43

基于K-means聚类算法的图像分割

1K-means算法实际上，无论是从算法思想，还是具体实现上，K-means算法是一种很简单的算法。

iwuqing·2023-02-02 13:44

Query 聚类

K-means聚类概念生活中的聚类例子：班级分组。一个班级有40名学生，班主任分别让小明，小红，小强，小李将班级中学生分成两组。小明：男生一组，女生一组。小红：前三排一组，后三排一

·2023-02-02 13:30

Query 聚类

K-means聚类概念生活中的聚类例子：班级分组。一个班级有40名学生，班主任分别让小明，小红，小强，小李将班级中学生分成两组。小明：男生一组，女生一组。小红：前三排一组，后三排一

·2023-02-02 12:57

聚类算法：Mean Shift

向量核函数引入核函数的MeanShift向量聚类动画演示MeanShift的代码实现算法的Python实现scikit-learnMeanShift演示scikit-learnMeanShift源码分析简介在K-Means

assassin_sword·2023-02-02 11:09

机器学习：均值漂移（Mean Shift）详细解释

1.均值漂移的基本概念MeanShift算法和k-means相似，都是一个迭代的过程，即先算出当前点的偏移均值，将该点移动到该偏移均值，以此为新的起始点，继续移动，直到满足最终的条件。

Be-real·2023-02-02 11:05

【机器学习】聚类算法（理论）

聚类算法（理论）目录一、概论1、聚类算法的分类2、欧氏空间的引入二、K-Means算法1、算法思路2、算法总结三、DBSCAN算法1、相关概念2、算法思路3、算法总结四、实战部分...一、概论聚类分析，

酱懵静·2023-02-02 10:31

基于多方安全计算机器学习

秘密分享加法和乘法传统秘密分享技术的缺点协议优化少量Triple的稀疏矩阵乘法逻辑回归w：训练的模型x：样本特征f：函数多方安全逻辑回归树模型核心步骤：计算导数特征排序分桶累积计算增益最优分裂样本划分计算分值安全树模型训练#安全树模型预测K-Means

柒拾柒_L·2023-02-02 09:52

数据挖掘-KMeans算法

K-Means属于聚类算法，是一种无监督学习算法，没有训练集和测试集之分，也没有正确分类的标签与之参照来提升学习效果。聚类就是把一堆样本根据一些特性分成不同的簇，也就是类。

花讽院_和狆·2023-02-02 05:05

Chinese-whisper:一种简洁的分类方法

但仍然没有找到一种适合于未知类别数量，自动划分的方法，而k-means等聚类方法均是要预先设定分类数量后再开始进行聚类操作。

lumo的二次学习笔记·2023-02-01 21:45

EM算法；k-means；高斯混合模型

EM算法：选择初值foriinepoch:E步：计算期望M步：最大化K-means的核心目标是将数据集划分成K个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。

cv-daily·2023-02-01 18:22

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

K-means，高斯混合模型及其EM步骤详解

作为机器学习算法的一员，不同于SVMs（支持向量机），贝叶斯，logisticregression这些监督学习算法，K-means是一种无监督的聚类算法。这里的K表示类别的个数。

Steven_ycs·2023-02-01 18:52

k-means--常用于为高斯混合模型设置初始值

k-means作用：用于划分聚类；k-means算法：1、选取k个聚类质心点：mu1,mu2,.....,muk;2、重复下面过程直到收敛：对每个样例i，计算其应属于的类j：C(i)=argmin(||

778811·2023-02-01 18:51

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，决定记录下来。这一部分属于无监督学习的内容，无监督学习内容主要包括：Kmeans聚类算法、高斯混合模型GMM及EM算法等。Kmeans聚类其实聚类算法除了Kmeans，还有其

会飞的小罐子·2023-02-01 18:50

从EM算法到高斯混合模型（GMM）与K-means算法（理论分析+仿真分析）

目录：EM算法GMM模型K-means算法EM算法基本问题首先介绍一下EM算法要解决的基本问题。EM算法通常解决的是不同分布下的参数估计问题，属于参数估计理论的一种。

宅男不宅·2023-02-01 18:50

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