k-Means 第27页

高斯核函数python代码_Python实现机器学习算法

weixin_39599342·2022-11-25 07:14

YOLO_v2讲解

文章目录一：YOLO_v2的改进二：网络细节【BN层取代了Dropout】【高分辨率分类器】【Anchor思想】【K-means选定先验框】【预测坐标相对于GridCell的位置】【细粒度的特征】【多尺度训练

江南綿雨·2022-11-25 06:09

EM算法与GMM算法

EM是GMM的基础，即高斯混合模型基础知识点：方差、协方差、高斯分布、极大似然估计、贝叶斯公式、K-means算法jensen不等式：f(θx+(1−θ)y)≤θf(x)+(1−θ)f(y)f(\thetax

nono_x·2022-11-25 03:19

机器学习与数据挖掘概述

其中包括机器学习中常用的算法，如线性回归、逻辑回归、贝叶斯、决策树、K-Means等，这是第一篇——机器学习与数据挖掘的概念，这篇博文会有些枯燥，介绍的都是概念性东西。

恰巧偶遇·2022-11-24 18:11

机器学习与数据挖掘期末考试复习重点整理

无类别标记,因此是一种无监督学习–无类别标记样本，根据信息相似度原则进行聚类，通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的关系聚类方法：划分方法-（分割类型）K-均值K-Means

weixin_34114823·2022-11-24 18:38

学习笔记——Canopy + K-means的聚类算法

K-means算法K-均值算法是最重要的扁平聚类算

LIONEFAN·2022-11-24 17:17

（学习笔记）十大经典算法——K-means聚类算法

常见的聚类算法有k-means，STING，CLIQUE等。本文所记录的K-means算法是由J.B.

伊利亚瑟·2022-11-24 17:47

K-means 聚类算法学习笔记

希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别，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，这在机器学习中被称作unsupervisedlearning(无监督学习)K-means

勇敢牛牛@·2022-11-24 17:14

一种新的数据聚类启发式优化方法——黑洞算法（基于Matlab代码实现）

摘要黑洞算法是根据自然界的黑洞现象生成的一种启发式优化方法,现阶段已被用于配电网潮流计算、图像处理、参数寻优等领域,具有寻优精度高、容易达到全局最优等优点.Hatamlou等将黑洞算法与k-Means,

我爱Matlab编程·2022-11-24 17:40

[机器学习笔记] K-mean聚类算法即实现代码

1.K-mean聚类算法原理对于给定的样本集，K-means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。

编程小白的逆袭日记·2022-11-24 17:07

数学建模笔记——K-means聚类(python实现)

一、K-means简介K-means是机器学习中常见的一种非监督学习分类算法，主要是对一个不带标签的数据集进行相似性分析，进而将其分成若干类。

SwayDy_水滴·2022-11-24 17:06

聚类算法学习——kernel K-means及实现过程

聚类算法学习接着上一个博客的学习，这篇对改进算法kernelK-means进行了整理记录。**第二节核空间聚类学习**文章目录聚类算法学习前言一、kernel是什么？二、核聚类学习1.问题描述2.代码实现3.结果展示总结前言物以类聚，人以群分。以下为学习笔记整理一、kernel是什么？相信刚接触核空间思想的小伙伴，在搜索帖子学习的过程中，脑海里不止一次会想到“Kernelisashit！！！”，但

_Tunan·2022-11-24 17:36

【机器学习】聚类学习笔记+西瓜书数据集K-means实现

聚类聚类的提出聚类的是目标通过对无标记训练样本的学习来揭示数据内部潜在性质及规律。在机器学习中有：监督学习无监督学习强化学习聚类则属于无监督学习，挖掘数据之间的隐含特征，其作为其他学习任务的前驱学习，主要是进行特征选择，特征抽取。特征选择的过程：按照某种特定的标准将数据集分为不同的簇。找寻数据之间的潜在联系，需要达到“簇内相似度高”但“簇间相似度低”。“簇内相似度高”通俗一点也可以理解为同一类数据

彤小彤_tong·2022-11-24 17:34

关于机器学习数据挖掘的算法总结（优缺点）

目录一、支持向量机（SVM）二、朴素贝叶斯三、逻辑回归LogisticRegression四、线性回归五、最近领算法——KNN六、决策树七、K-Means聚类八、层次聚类九、DBSCAN的分析十、回归（

机器人spider·2022-11-24 12:05

K-means算法的参数详解

full就是一般意义上的K-Means算法，elkan是使用的elkanK-Means算法。auto则会根据数据值是否是稀疏的(稀疏一般指是有大量缺失值)，来决定如何选择full和elkan。

嘿呀嘿呀拔罗卜·2022-11-24 09:53

ICCV21 - 无监督语义分割《Unsupervised Semantic Segmentation by Contrasting Object Mask Proposals》

如果解决了这个问题，那么后续直接使用K-Means聚类将每个像素聚集到对应的sematicgroups就可以执行语义分割。目前采用的无监督表征学习(自监督学习)通常学

我是大黄同学呀·2022-11-24 08:53

机器学习入门八

聚类算法定义K-means算法（K均值算法）原理具体算法参数输入用于分离不佳的蔟的问题K-means算法的一个优化目标函数如何初始化K-means算法K-means的局部最优解K-means如何选取聚类数量

愿你被这个世界温暖相待·2022-11-24 08:06

聚类算法

一、K-means算法K-means是最常用的聚类算法。它的主要思想为:定义几个聚类中心，根据所有数据中所有点到聚类中心的距离，将数据集中的点分配给聚类中心。属于一个聚类中心的所有点就属于一个簇。

王亦傲·2022-11-24 04:26

五种常见的聚类算法总结

目录一、关于聚类的基础描述1.1聚类与分类的区别1.2聚类的概念1.3聚类的步骤二、几种常见的聚类算法2.1K-means聚类算法1)K-means算法的流程：2）K-means算法的优缺点及算法复杂度

CVplayer111·2022-11-24 04:24

常见聚类算法总结

目录一.关于聚类什么是聚类：什么不是聚类：聚类的种类：数据间的相似度度量：簇间相似度度量：评估不同聚类方案的优劣：聚类方法的分类：聚类算法之外的处理方法：二.划分式聚类方法k-means：三.基于密度的聚类

面向bug，春暖花开·2022-11-24 04:53

聚类算法简介

聚类文章目录聚类一.什么是聚类1.聚类定义2.相似度的衡量3.聚类与降维的关系4.聚类的思想二.K-means算法1.算法步骤2.k-means公式化解读3.k-means++4.Mini-BatchK-Means5

南方惆怅客·2022-11-24 04:52

详解DBSCAN算法（一看就懂版）

引言除了K-Means外，DBSCAN算法也是很常见的一种聚类算法。K-Means算法虽然简单快捷，但是在处理不规则数据集时，效果比较差，而且K值也很难确定。这时DBSCAN算法就闪亮登场了。

时代&信念·2022-11-24 01:42

YOLO V3个人笔记

做了以下几个方面的改进来增加算法的性能多尺度下的AnchorboxYOLOv3算法分别在三个不同的尺度下各得到9个anchorbox，与YOLOV2产生anchorbox的方法一样，我们同样采用在三个不同尺度下使用k-means

qq_45836365·2022-11-24 00:15

手写Kmeans

K-means聚类算法1、聚类思想所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法，属于无监督学习方法，这个方法要保证同一类的数据有相似的特征2、导入所需的包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt

打工人王某·2022-11-23 21:51

matlab kmeans 函数的用法,Matlab中Kmeans函数的使用

Matlab的K-均值聚类Kmeans函数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。

古的白·2022-11-23 21:49

kmeans聚类算法_k-means聚类算法原理与参数调优详解

k-means算法原理K-means中心思想：事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，将样本点归到最相似的类中，

weixin_39914732·2022-11-23 21:19

kmeans设置中心_kmeans算法

k-means算法原理K-means中心思想：事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，将样本点归到最相似的类中，

weixin_39662228·2022-11-23 21:18

Python K-means算法分析客户数据

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#引入sklearn框架，导入K均值聚类算法fromsklearn.clusterimportKMeansinputfile=r'C:/Users/Administrator/Desktop/transformdata.xls'#待聚类的数据文件outputfile=r'C:/Users/Administrat

赖床份子·2022-11-23 18:36

机器学习（九） K-Means（K-均值）聚类算法介绍

K-Means（K-均值）聚类算法介绍监督学习和无监督学习无监督学习和监督学习是机器学习最基本的两种类型。

Sakura_❀_·2022-11-23 16:16

Python 数据处理数据挖掘（七）：K-Means聚类算法

声明：本文为学习笔记，侵权删一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。

三头猪等于一头大猪·2022-11-23 16:37

【数据挖掘】k-means算法原理与实现

2、什么是k-means聚类算法？该算法预先将数据分为k组，随机选取k个对象作为聚类中心，是一种迭代求解的聚类分析方法。

白马关山月·2022-11-23 16:05

【大数据分析与挖掘】K-Means聚类算法

K-Means聚类算法利用距离远近的思想将目标数据聚为指定的k个簇，进而使样本呈现簇内差异小，簇间差异大的特征。聚类算法的目的就是依据已知的数据，将相似度高的样本集中到各自的簇中。

要奶茶也要啵啵吖·2022-11-23 16:32

机器学习笔记（七）聚类算法K-means原理和实践

聚类算法主要有：K-means、DBSCAN、Birch、Spectralclustering、OPTICS等，在本篇文章以及接下来的几篇文章中我们会依次介绍这些算法。

大白兔黑又黑·2022-11-23 16:30

K-均值算法的原理与实战

K-均值（K-means）算法是一种常用的聚类算法。当我们需要对未标记的数据划分类别时，往往用到的算法是聚类（clustering）。

RainTicking·2022-11-23 15:28

机器学习：图文详解K-均值聚类(K-means)算法(附Python实现)

目录0写在前面1什么是聚类？2K均值聚类原理2.1原型聚类2.2K-means算法流程3Python实现3.1算法复现3.2可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套

Mr.Winter`·2022-11-23 15:56

常用聚类原理与应用(层次化聚类、k-means、均值漂移聚类)

聚类算法常用于机器学习、数据分析等领域中，常用的聚类方法有层次化聚类、k-means聚类、均值漂移聚类，它们各有优

CHAO_bismarck·2022-11-23 15:25

数据挖掘算法原理与实践：k-均值

Shining0596·2022-11-23 15:23

Clustering and Projected Clustering with Adaptive Neighbors

最常用的聚类算法是k-means。本文中提出新的角度解决聚类问题。通过基于局部连通性

一舟yz·2022-11-23 14:17

吴恩达-机器学习-k-means聚类算法

目录吴恩达-机器学习2022版k-means聚类算法实现整理1.核心函数四个：1.find_closest_centroids：寻找最近的质心2.compute_centroids：迭代重新计算质心3.

StrawBerryTreea·2022-11-23 13:37

K-Means的图像分割实例

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearnfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportaccuracy_

煮Bia了的猪儿虫·2022-11-23 11:04

国科大prml10-无监督学习

如何初始化K-means预处理和

叶落叶子·2022-11-23 11:51

十分钟了解K-means聚类

算法：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法2.基于层次对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。

wxysunshy·2022-11-23 11:50

一些简单的聚类算法

k-means算法流程如下：随机选取k个中心点：c1，c2,……ckc_1，c_2,……c_kc1，c2,……ck；对每一个样本，计算与每个中心点之间的距离，取最小的作为它的归类；重新计算每个类的中心点如果每个中心点变化很小

JJmaker·2022-11-23 11:49

数据挖掘（七）聚类

数据挖掘（七）聚类聚类分析：基本概念什么是聚类分析衡量聚集的质量聚类分析的注意事项要求与挑战聚类方法基于划分的聚类方法K-Means聚类算法评价K-Means算法由K-Means衍变的方法关于K-Means

kxwang_·2022-11-23 11:47

机器学习--C++实现 K-Means聚类demo

大一时了解到K-Means算法，刚好在学习C++，想着动手写一个这算法，以达到更好地学习效果，因为只支持三维数据，因此仅供学习。

简白-：·2022-11-23 08:32

Spark MLlib（下）--机器学习库SparkMLlib实战

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）、网格算法（S

青堂主·2022-11-23 03:11

机器学习笔记（十二）谱聚类原理和实践

相比K-Means等聚类算法，谱聚类对数据分布的适应性更强（如kmeans要求数据为凸集，谱聚类对数据结构并没有太多的假设要求），聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多（意味着更快的速度），也无需像

大白兔黑又黑·2022-11-23 01:44

sklearn学习谱聚类

最后一步的聚类方法则提供了两种，K-Means算法和discretize算

搏击俱乐部_·2022-11-23 01:13

Plant Seedlings Classification(机器学习实现)预备知识&函数

部分图像锐化其他处理一套比较系统的图像处理博客二、PCV库安装（没用上）三、Sift提取关键点（一）Sift找到并绘制关键点，生成sift向量：（二）Sift算法纯理论详解：四、BOW(bagofwords)+K-means

friedrichor·2022-11-23 01:11

python图像分割_基于K均值聚类算法的Python图像分割

1个K均值算法实际上，K-means算法是一种非常简单的算法，与算法思想或特定实现无关.通过以一定方式测量样本之间的相似度，并迭代更新聚类中心，它属于无监督分类.当聚类中心不再移动或移动差异小于阈值时，

weixin_39964391·2022-11-22 23:35

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