k-Means

聚类 k-means、yellowbrick和信用卡用户实例 -- 023

若有问题或建议，请公众号留言;内容目录一、K-means、畸变程度（SSE）、成本函数、内聚度、分离度、肘部法则和轮廓系数简介二、k-means介绍和原理1、简介2、K-means算法三、实例信用卡用户聚类
小麦粒·2022-12-19 17:38

计算思维与数据科学 K-Means聚类模型信用卡用户风险评估 python连接数据库来处理数据

实验目的1、处理信用卡数据异常值1）读取信用卡数据；2）丢弃逾期、呆账、强制停卡、退票、拒往记录为1、瑕疵户为2的记录；3）丢弃呆账、强制停卡、退票为1、拒往记录为2的记录；4）丢弃频率为5、刷卡金额不等于1的数据；2、构造信用卡客户风险评估关键特征1）根据特征瑕疵户、逾期、呆账、强制停卡记录、退票、拒往记录，构建历史行为特征(使用PCA降维)；2）根据特征借款余额、个人月收入、个人月开销、家庭月
qq_45770502·2022-12-19 17:08

MATLAB数字图像处理 实验四:图像分割

2、掌握阈值法、K-means聚类方法、边缘提取及区域生长和分裂方法进行图像分割。
zombotany智咏·2022-12-19 15:37

【Matlab】基于K-means的乳腺癌转移识别

本文的解决思路是：首先对已有数据进行清洗、归一化处理，然后通过Relief算法对特征信息进行筛选，再用K-means算法对数据进行聚类，最后根据聚类结果来判别乳腺癌的转移与
DwD-·2022-12-19 15:32

Python|使用深度神经网络的 K-Means 聚类进行短期风电预测

目录1引言2问题描述3目的4重要性5创新点6Python代码7结果1引言可再生能源的开发利用一直是世界上最热门的热点之一。风力发电由于清洁和广泛的可用性，正迅速向大规模产业发展，并具有波动性和间歇性电力的特点。准确可靠的风电预测方法对于电能质量、可靠性管理以及降低旋转备用供电成本至关重要.2问题描述风能预测对应于对近期一个或多个风力涡轮机的预期产量的估计。在电网中，任何时候都必须在用电量和发电量之
电气辅导帮·2022-12-19 15:54

Python|使用深度神经网络的 K-Means 聚类进行短期风电预测

目录1引言2问题描述3目的4重要性5创新点6Python代码7结果1引言可再生能源的开发利用一直是世界上最热门的热点之一。风力发电由于清洁和广泛的可用性，正迅速向大规模产业发展，并具有波动性和间歇性电力的特点。准确可靠的风电预测方法对于电能质量、可靠性管理以及降低旋转备用供电成本至关重要.2问题描述风能预测对应于对近期一个或多个风力涡轮机的预期产量的估计。在电网中，任何时候都必须在用电量和发电量之
@橘柑橙柠桔柚·2022-12-19 15:24

文本聚类分析算法_读书笔记（8）kmeans聚类算法及应用

而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用
weixin_39568659·2022-12-19 13:37

唐宇迪学习笔记19：聚类算法——Kmeans

目录一、KMEANS算法概述聚类概念k-means算法二、KMEANS工作流程工作流程优缺点优点缺点三、KMEANS迭代可视化展示一、KMEANS算法概述聚类概念无监督问题：我们手里没有标签了聚类：相似的东西分到一组难点
小丑呀~·2022-12-19 13:35

数据挖掘基础

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、数据挖掘定义及用途1.定义：2.用途：二、决策树1.理论知识（1）概念（2）算法一般过程（C4.5为例）2.小结三、关联规则1.概述2.关联分析3.小结四、聚类分析（K-means
归尘@Holden·2022-12-19 11:31

一文详解层次聚类（Python代码）

首先要说，聚类属于机器学习的无监督学习，而且也分很多种方法，比如大家熟知的有K-means。层次聚类也是聚类中的一种，也很常用。
Python数据挖掘·2022-12-19 10:22

基于Spark MLib的鸢尾花数据聚类项目实战案例

聚类算法是机器学习（或者说是数据挖掘更合适）中重要的一部分，除了最为简单的K-Means聚类算法外，比较常见的还有层次法（CURE、CHAMELEON等
秃头崽崽·2022-12-19 10:21

Spark 3.0 - 13.ML Kmeans 聚类理论与实战

目录一.引言二.Kmeans理论1.算法基础2.算法示例三.K-means实战1.数据准备2.构建K-means模型3.模型评估4.获取聚类中心四.总结一.引言聚类是一种数据挖掘领域中常见的无监督学习算法
BIT_666·2022-12-19 10:50

[吴恩达机器学习课程笔记] week three 无监督学习

K-means算法最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。K的数量选择最好的办法：手动选择。
mossfan·2022-12-19 10:29

大数据挖掘实践——K-Means聚类算法

大数据挖掘实践K-Means聚类算法引言：有n个数据D={X1,X2,…,Xn}，我们想把这些数据分成K个类。这个问题的关键在于K为多大时分类是合适的，并且我们也不好选择一个好的初始点。
Chill-W·2022-12-19 08:27

《Hadoop与大数据挖掘》——2.5　K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现

2.5K-Means算法原理及HadoopMapReduce实现2.5.1K-Means算法原理K-Means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表。
weixin_34288121·2022-12-19 08:55

数据挖掘经典算法——K-means算法

算法描述K-means算法是一种被广泛使用的基于划分的聚类算法，目的是将n个对象会分成k个簇。
weixin_30437847·2022-12-19 08:54

数据挖掘算法之 k-means

原理：K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的
fuli2492·2022-12-19 08:51

数据挖掘Java——Kmeans算法的实现

一、K-means算法的前置知识k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。
近景_·2022-12-19 08:49

【Python机器学习】层次聚类AGNES、二分K-Means算法的讲解及实战演示（图文解释 附源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~层次聚类在聚类算法中，有一类研究执行过程的算法，它们以其他聚类算法为基础，通过不同的运用方式试图达到提高效率，避免局部最优等目的，这类算法主要有网格聚类和层次聚类算法网格聚类算法强调的是分批统一处理以提高效率，具体的做法是将特征空间划分为若干个网格，网格内的所有样本看成一个单元进行处理，网格聚类算法要与划分聚类或密度聚类算法结合使用，网格聚类算法
showswoller·2022-12-19 08:18

如何确定K-means算法中的k值？

1.K-means算法k-means算法是机器学习中常用的聚类算法，原理简单实现容易，内存占用量也比较小。但使用这个方法时，需要事先指定将要聚合成的簇数。在先验知识缺乏的情况下，想要确定是非常困难的。
Sun_Sherry·2022-12-18 18:41

【Python机器学习】K-Means、DBSCAN、GMM三种聚类的对比演示（附源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面给出一个从多方面综合分析划分聚类，密度聚类和模型聚类。以及聚类算法内部评价指标的示例，该示例先生成三种二维平面上的实验数据和一种高维空间中的实验数据，然后分别用kmeans，DBSCAN，GaussianMixture三种算法对它们进行聚类，并计算SCDBICHZQ四个指标，展示实验样本点的分布与聚类算法实用性，评价指标值有效性的关系。三种二
showswoller·2022-12-18 16:16

[MachineLearning] 机器学习速成笔记 - Bilibili

工具介绍分类算法回归与聚类算法分类模型评估方法机器学习算法分类监督学习目标值：离散型的数据、类别-分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树、随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题线性回归、岭回归无监督学习目标值：无聚类k-means
9Young·2022-12-18 16:10

期末周总结-人工智能-遗传算法聚类

针对k-Means算法在聚类时精确度不高及输入参数难以确定等缺点，提出了基于遗传算法的聚类框架。
姚困困·2022-12-18 13:08

【Python机器学习】密度聚类DBSCAN、OPTICS的讲解及实战演示（附源码 超详细）

k-means算法就属于划分聚类。划分聚类适合凸样本点集合的分簇。2：密度聚类密度（Density）聚类是基于所谓的密度进行分簇密度聚类的思想是当邻域的密度达到指定阈值时，就
showswoller·2022-12-18 10:57

聚类分析——客户分群分析

二、K-Means算法理论解释并
啥都不懂的菇凉·2022-12-18 10:50

【文本聚类】三种聚类算法实现影评的情感分析（K-Means，Agglomerative，DBSCAN）

文本处理fromnltk.corpusimportmovie_reviews#([...],pos)#([...],neg)documents=[(list(movie_reviews.words(fileid)),category)forcategoryinmovie_reviews.categories()forfileidinmovie_reviews.fileids(category)]#
samarua·2022-12-18 10:46

【文本聚类】一篇文章弄懂三种聚类算法（K-Means，Agglomerative，DBSCAN）

概述▶常用的聚类方法核心思想常见算法划分聚类将给定的数据集，采用分裂法划分为K个类K-Means,CLARANS层级聚类根据数据点之间的相似度创建一颗有层次的树Agglomerative(聚合),Divisive
samarua·2022-12-18 10:16

聚类算法汇总

1、K-Means聚类步骤：①初始化K个样本点作为初始聚类质心②根据欧氏距离将其他样本点划分为相应类别③计算新的质心作为聚类中心④重复二三步骤终止条件：最终一次聚类的质心与上一次聚类的质心差值<设定的阈值
Ahpubx·2022-12-18 10:12

聚类算法clustering

目录1、聚类学习定义2、聚类学习的应用3、K均值算法（K-means）（1）地位：（2）步骤：（3）程序算法（4）非可分簇类的应用编辑4、优化目标（1）作用（2）符号的意思（3）K均值的优化目标（4）随机初始化
Chauper·2022-12-18 09:44

聚类算法分类及如何选择某类方法

K-means聚类算法的不足之处在于它要多次扫描数据库，此外，它只能找出球形的类，而不能发现任意形状的类。还有，初始质心K的选择对聚类结果有较大的影响，该算法对噪声很敏感。
元神の助手·2022-12-18 09:34

视觉SLAM之词袋（bag of words） 模型与K-means聚类算法浅析（2）

聚类概念：聚类：简单地说就是把相似的东西分到一组。同Classification(分类)不同，分类应属于监督学习。而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了。聚类不需要使用训练数据进行学习，应属于无监督学习。我们经常接触到的聚类分析，一般都是数值聚类，一种常见的做法是同时提取N种特征，将它们放
Hellowongwong·2022-12-18 08:55

m基于K-means聚类算法和神经网络的模糊控制器设计matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述聚类就是按照某个特定标准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地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。下
我爱C编程·2022-12-18 07:42

Python实现聚类分析和数据降维

目录KMeans聚类算法实战——KMeans聚类分析PCA降维原理实战_PCA对红酒数据降维并可视化实战_KPCA核主成分分析实战_t-SNE数据降维KMeans聚类算法KMeans算法介绍K-Means
艾派森·2022-12-17 23:51

【Python数据分析】数据挖掘建模——聚类分析

常用的聚类方法有：常见的聚类分析算法有：这里主要介绍一下最常用的K-Means聚类算法一、K-Means聚类算法简介K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误
阿丢是丢心心·2022-12-17 23:50

数据分析系列 之python语言中的聚类分析

1基础算法(1)K-means算法：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。
琅晓琳·2022-12-17 23:50

谱聚类Python代码详解

谱聚类算法步骤整体来说，谱聚类算法要做的就是先求出相似性矩阵，然后对该矩阵归一化运算，之后求前个特征向量，最后运用K-means算法分类。
zghydx1924·2022-12-17 17:48

分类、聚类模型

分类、聚类模型一、分类模型（1）逻辑回归（2）举个逻辑回归的例子--水果分类（3）Fisher线性判别分析（4）举个Fisher线性判断的例子二、聚类模型（1）K-means聚类算法（2）K-means
ōu yǐng·2022-12-17 17:12

谱聚类算法详解

  谱聚类（SpectralClustering）算法简单易行，其聚类性能优于传统的K-means算法。
jteng·2022-12-17 17:11

C均值（K-means）聚类算法 实验

1.1随机创建100个样本的二维数据作为训练集并画出训练样本的散点图1.2=3进行聚类并画出聚类结果的散点图2.1导入iris数据集数据2.2=3进行聚类并画出聚类结果的散点图一.实验目的1.理解C均值（K-means
wp猿·2022-12-17 15:34

机器学习笔记-K-Means理论及实现

K-Means简介K-Means算法是最简单的聚类算法，核心思想是以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新个聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。
小刘同学要努力呀·2022-12-17 14:14

基于K-means的彩色图像聚类之代码实现

K-means用于聚类，原理很简单，就是将样本按照一定的“距离”，聚类成K个类，聚类过程是一个迭代的过程，即每次都重新计算类中样本的均值作为新的聚类中心。
奋斗的麻雀·2022-12-17 13:07

基于OpenCV的聚类算法（K-means）图像色彩分割

首先介绍下OpenCV的聚类算法函数intcvKMeans2(constCvArr*samples,intnclusters,CvArr*labels,CvTermCriteriatermcrit,intattempts=1,CvRNG*rng=0,intflags=0,CvArr*centers=0,double*compactness=0);samples：表示输入样本的浮点矩阵，每个样本一行
小沈同学·2022-12-17 13:07

实验一 最大最小距离法

因此可以避免K-means法初值选取时可能出现的聚类种子过于临近的情况，它不仅能智能确定初试聚类种子的个数，而且
德鲁克java·2022-12-17 13:37

kmeans python代码_【Python机器学习】K-Means聚类和主成分分析（附源码）

原标题：【Python机器学习】K-Means聚类和主成分分析（附源码）从本周开始，推送一个系列关于Python机器学习。为了保证内容的原汁原味。我们采取全英的推送。希望大家有所收获。
weixin_39996134·2022-12-17 07:30

python k-means代码实现，聚类分析代码实战

1.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#从sklearn中直接生成聚类数据fromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs2.数据加载x,y=make_blobs(n_samples=100,centers=6,random_state=1234,cluster_std=0.6)
医学小达人·2022-12-17 07:17

机器学习之k-means算法介绍及python代码实现

目录1.K-means算法介绍1.1背景1.2K-means算法理解1.3K-means算法过程1.3.1初始化1.3.2归类1.3.3更新质心1.3.3算法停止1.4K-means算法举例2.K-means算法理论推导3.K-means算法代码举例1.K-means算法介绍1.1背景K-mean聚类算法在机器学习中属于无监督学习。所谓“无监督学习”即是指训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无
Hariod·2022-12-17 07:47

python实现k-means聚类算法（python实现）

k-means聚类算法是最经典的聚类算法，本文数据采用500二维条数据集分为四个类计算欧式距离模块在这里插入代码片defgetDistance(v1,v2):#dis=np.sqrt(np.sum(np.square
ChengXuxiao·2022-12-17 07:16

【python机器学习】K-Means算法详解及给坐标点聚类实战（附源码和数据集 超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~人们在面对大量未知事物时，往往会采取分而治之的策略，即先将事物按照相似性分成多个组，然后按组对事物进行处理。机器学习里的聚类就是用来完成对事物进行分组的任务一、样本处理聚类算法是对样本集按相似性进行分簇，因此，聚类算法能够运行的前提是要有样本集以及能对样本之间的相似性进行比较的方法。样本的相似性差异也称为样本距离，相似性比较称为距离度量。设样本特
showswoller·2022-12-17 07:15

分类——K-Means聚类分析

1、作用聚类分析是一种基于中心的聚类算法（K均值聚类），通过迭代，将样本分到K个类中，使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小。与分层聚类等按照字段进行聚类的算法不同的是，快速聚类分析是按照样本进行聚类。2、输入输出描述输入：1个或一个以上的定类变量（独热编码非必选）或者定量变量，预先设定类别个数。输出：根据预先设定的类别个数，划分为其设定的类别。3、案例示例根据调研用户的收入、年龄、学历
路Lu727·2022-12-16 15:07

Matlab中实现K-means聚类算法

K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。
Annieyan1010·2022-12-16 15:06
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