k-Means

【机器学习】 实验3：K均值聚类

介绍在本实验中，将实现K均值聚类算法(K-means)并了解其在数据聚类上的工作原理及图像压缩上的应用。
乐心唯帅·2022-11-22 03:33

机器学习-day3

@day31-回归和聚类2-线性回归3-欠拟合与过拟合4-岭回归5-分类算法：逻辑回归6-模型保存与加载7-无监督学习K-means算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理
爱吃肉的鸽子·2022-11-21 21:36

【时序】时间序列数据预处理

目录1.时间戳转换2.缺失值处理3.去噪1）滚动平均值2）傅里叶变换4.异常点检测1）基于滚动统计的方法2）孤立森林3）K-means聚类为了分析预处理结果，我们后续使用Kaggle的AirPassenger
allein_STR·2022-11-21 18:22

语音识别GMM-HMM

K-means算法可以被视为高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式。1.1.高斯分布高斯分布（Gaussiandistribution）有时也被称为正态分布（normaldistribution）。
zephyr_wang·2022-11-21 18:21

机器学习算法——k-均值聚类算法对未标注数据分组

k-均值聚类算法对未标注数据分组0、前言1、k-均值聚类算法2、对于k-means的算法优化2.1对聚类得到的簇进行二次处理2.2二分k-均值聚类算法3、对纽波兰的地理位置进行聚类3.1我们按照以下几个流程完成项目
零壹博弈·2022-11-21 16:05

基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割matlab代码

1简介对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIEL*a*b颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a*和b*通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIEL*a*b空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域.kmeans聚类算法是一种简单实用的聚类算法，matlab自带函数kmeans可直接对数据进行kmeans聚
拉姆哥的小屋·2022-11-21 11:29

机器学习知识点

文章目录机器学习聚类K-means聚类有监督学习K-means近邻青少年市场细分决策树ID3、C4.5、CARTLR为什么用最大似然函数作为损失函数为什么用sigmod应用场景SVM常见核函数决策树朴素贝叶斯垃圾短信过滤评价指标样本分布不均
BluePROT·2022-11-21 11:53

【聚类分割】基于 K-means 聚类算法实现图像区域分割附matlab代码

1简介对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIELab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIELab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域.2完整代码clearall;closeall;clc;A=double(imread('bird_small.tiff'
matlab科研助手·2022-11-21 11:50

基于K-means(K均值)聚类算法的图像特征分割研究-含Matlab代码

⭕⭕目录⭕⭕✳️一、引言✳️二、K-means聚类算法原理✳️三、图像聚类分割实例✳️四、参考文献✳️五、Matlab代码获取✳️一、引言图像分割是一个跨学科的研究方向，涉及人工智能、机器学习、模式识别等
matlab科研中心·2022-11-21 11:42

手把手的K-means聚类算法教程（含简介及教育数据应用实例 Python实现）

手把手的K-means聚类算法教程（含简介及教育数据应用实例Python实现）1.K-MEANS的基本原理2.数据预处理2.1数据读取：fromExcel2.2数据预处理：标准化Z分数3.聚类过程3.1K
张鹏99·2022-11-21 06:26

k-means聚类VOC格式数据，生成锚框

目录1、k-means聚类的两个问题2、算法流程2.1、VOC数据集格式2.2、代码1、k-means聚类的两个问题k-means聚类有两个重要的问题：1、如何表示样本与样本之间的距离，常见的欧氏距离。
爱学习的王同学#·2022-11-21 06:51

K-Means聚类算法原理

K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means基于欧式距离认为两个目标距离越近，相似度越大。
沸点数据·2022-11-21 06:21

python 聚类算法 模块_Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现

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importnumpyasnpim
蒋二笑·2022-11-21 06:50

美赛python学习d13——K_means聚类算法

K-Means算法的作用基于数据间距离的远近，将若干离散的数据分成多个类聚类遇到的问题分成多少个类？
林生时见lu·2022-11-21 06:40

[Python] 用K-means聚类算法进行客户分群

相关模块三、数据可视化1.数据读取2.数据可视化2.1平行坐标图2.2年龄/年收入/消费分数的分布2.3年龄/年收入/消费分数的柱状图2.4不同性别用户占比2.5两两特征之间的关系2.6两两特征之间的分布四、K-means
这一步就是天涯海角·2022-11-21 05:26

k-means聚类（python代码）

k-means聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别
平平平安喔·2022-11-21 05:45

机器学习：聚类

K-means的应用数据介绍：现有1999年全国31个省份城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据，这八个变量分别是：食品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健、交通和通讯、娱乐教育文化服务、
zx759174597·2022-11-21 05:01

机器学习sklearn-聚类

k-means聚类算法的典型代表将一组n个样本的特征矩阵X划分为K个无交集的簇，直观上来看簇是一组聚集的数据，在一个簇中的数据认为同一类。簇中所有数据的均值被称为这个簇的质心。
yzy_1117·2022-11-21 05:31

机器学习之聚类学习笔记-利用python的sklearn实现

学习来源sklearn中文文档聚类算法练习python代码实现K-means算法Python数模笔记-Sklearn（2）聚类分析均值偏移聚类K-means聚类算法该算法可分为三个步骤。
勤奋努力的野指针·2022-11-21 05:09

sklearn专题六：聚类算法K-Means

目录1概述1.1无监督学习与聚类算法1.2sklearn中的聚类算法2KMeans2.1KMeans是如何工作的2.2簇内误差平方和的定义和解惑2.3KMeans算法的时间复杂度3sklearn.cluster.KMeans3.1重要参数n_clusters3.1.1先进行一次聚类看看吧3.1.2聚类算法的模型评估指标3.1.2.1当真实标签已知的时候3.1.2.2当真实标签未知的时候：轮廓系数3
Colorfully_lu·2022-11-21 05:07

机器学习：聚类,Sklearn

一、实验要求在计算机上验证和测试k-means聚类和高斯混合模型聚类实验，sklearn的相关聚类算法。
潮阿景·2022-11-21 05:04

python 银行数据_Kmeans 银行数据聚类分析

K-MEANS聚类分析银行数据分析记录调用的包importseabornassnsimportnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor
第九集·2022-11-21 03:26

再学西瓜书----chapter9 k-mean 均值聚类

K-means是有监督聚类还是无监督聚类无监督问题，还有pca降维也是无监督问题。?K-means聚类方法步骤1：首先确定一个k值，即我们希望将数据集经过聚类得到k个集合。
jimzhou82·2022-11-21 02:54

K-Means 算法（转载）

K-Means算法在数据挖掘中，k-Means算法是一种clusteranalysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
初仔仔·2022-11-21 02:24

K-Means 算法

在数据挖掘中，k-Means算法是一种clusteranalysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题K-Means算法主要解决的问题
程序员杰·2022-11-21 02:54

机器学习——K-means算法详解及python应用

机器学习——K-means算法详解及python应用文章目录机器学习——K-means算法详解及python应用1、概念1、聚类概念2、簇(K)3、质心(O)4、距离的度量2、优缺点3、python代码结构
天海一直在·2022-11-21 01:04

【机器学习】高斯混合聚类python实现

为了解决这个问题，我们采取之前从GMM中随机选点的办法：分成两步，实际上也就类似于K-means的两步。
redhorse_plus·2022-11-21 01:33

机器学习原理汇总

K-means基于欧式距离的算法，认为两个目标距离越近，相似度越大。
石头猿rock·2022-11-20 18:53

实习笔记Day4(2022.8.11)

一.总结1.继续深入了谱聚类算法的基本流程（主要是拉普拉斯矩阵特征向量的求解以及对k-means聚类算法新的理解）2.初步了解了拉普拉斯矩阵特征向量的并行求解和k-means聚类算法的并行实现二.学习笔记
歌者｀·2022-11-20 16:26

深度学习与PyTorch(一）

文章目录深度学习运算基本单元Tensor与ndarrayCPU与GPU运算实现K-means蒙特卡罗算法自动求导反向传播数据加载DatasetDataLoader深度学习深度学习原本是一种实现机器学习的手段
飞天小福蝶·2022-11-20 14:35

关于并行计算的相关总结

关于并行计算的相关总结1.定义2.特征及层次3.应用举例3.1基于CUDA的K-Means多级并行优化方法3.2面向GPU的直方图统计图像增强并行算法3.3基于FPGA的多核可扩展卷积加速器设计1.定义并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的
playezio·2022-11-20 11:40

Python实现聚类K-means算法

K-means（K均值）算法是最简单的一种聚类算法，它期望最小化平方误差E=∑i=1k∑x∈Ci∣∣x−μi∣∣22E=\sum\limits_{i=1}^k\sum\limits_{x\inC_i}|
Castria·2022-11-20 09:32

习题的练习

值无法自动获取，初始聚类中心随机选择D.初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大聚类算法研究的问题包括：（多选）（ABC）A.使最终类别分布比较合理B.快速聚类C.准确度高D.能自动识别聚类中心的个数3、简述K-means
钰涵雨辰·2022-11-20 08:17

主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类

光伏出力聚类K-means聚类时间序列编程环境：matlab主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类主要内容：该程序是关于大量随机场景下光伏序列聚类与削减的问题，首先，生成了大量光伏随机场景(如图
「已注销」·2022-11-20 08:01

关键词：光伏聚类 K-means聚类 时间序列 主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类

关键词：光伏聚类K-means聚类时间序列编程语言：matlab主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类主要内容：本代码研究大量随机场景下光伏序列聚类与削减问题，首先，生成大量光伏随机场景，其次，
「已注销」·2022-11-20 08:00

主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类 关键词：光伏聚类 K-means聚类 时间序列

关键词：光伏聚类K-means聚类时间序列编程语言：matlab主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类主要内容：本代码研究大量随机场景下光伏序列聚类与削减问题，首先，生成大量光伏随机场景，其次，
「已注销」·2022-11-20 08:00

主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类 光伏聚类 K-means聚类 时间序列

关键词：光伏聚类K-means聚类时间序列编程语言：matlab主题：基于k-means算法的光伏时间序列聚类主要内容：本代码研究大量随机场景下光伏序列聚类与削减问题，首先，生成大量光伏随机场景，其次，
「已注销」·2022-11-20 07:47

K-means算法

目录算法概述算法原理算法推导算法流程K值的确定算法概述K-means算法也称为K_均值算法，用于聚类算法。聚类是一种无监督学习，他将相似的对象归于一个簇中，簇中心通过簇中所有点的均值来计算。
Chen的博客·2022-11-20 04:00

机器学习-聚类算法-01

机器学习-聚类算法-01机器学习-聚类算法-02文章目录K-Means算法1.理论基础2.具体代码2.1.数据集2.2.自定义k-means算法类2.3.测试模块3.效果展示3.1.有标签和无标签数据集
turbosqi·2022-11-20 04:42

机器学习（二）：聚类算法1——K-means算法

K-means实现步骤：1.首先，输入数据N并确定聚类个数K。2.初始化聚类中心：随机选K个初始中心点。3.计算所有样本N与K个中心点的距离，将其归到距离最近的一簇。
惜洛-Jankin·2022-11-20 04:06

论文阅读—嵌入 SENet 结构的改进 YOLOV3 目标识别算法

2.用了什么创新方法结合K-means聚类与粒子群
zheng shi wu ，·2022-11-20 01:31

用K-Means算法处理wine数据集和wine_quality数据集

一、实验目的根据wine数据集处理的结果，采用2种不同的聚类算法分别建聚类模型；然后，通过定量指标评价所构建的模型的优劣。二、实验内容wine数据集和wine_quality数据集是两份和葡萄酒有关的数据集。wine数据集包含3种同起源的葡萄酒的记录，共178条。其中，每个特征对应葡萄酒的每种化学成分,并且都属于连续型数据。通过化学分析可以推断葡萄酒的起源。wine_quality数据集共有159
跟zhe学·2022-11-20 00:51

matlab实现Kmeans聚类

K-means聚类的建模与求解1.建模前准备建模前，我们小组通过阅读文献，研究讨论了K-means的实现原理和应用场景，认为K-means算法在求解用户出行分区信息上具有可行性。
一个编程的菜鸡·2022-11-20 00:06

K-means算法及matlab代码

K-means算法（K-均值聚类算法）是著名的划分聚类分割方法。
35℃·2022-11-20 00:06

【入门向】k-means聚类函数详解（基于鸢尾花数据集）【MATLAB】

这是一个目录k-means聚类函数先放例程分段解析PART1——载入数据集PART2——画出数据集分布图PART3——kmeans对数据集聚类PART4——确定坐标栅格PART5——kmeans对网格点聚类
一只菟葵·2022-11-20 00:05

#python机器学习#K-Means聚类（算法介绍+iris实例代码）

K-Means聚类聚类算法概念： 聚类分析又称群分析，它是研究分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
更更-python·2022-11-20 00:05

kmeans聚类算法matlab代码,K-Means算法实现（Matlab）

K-Means算法具体内容可以参考我博客的相关文章，这里只使用Matlab对其进行实现，其他内容不多赘述K-Means算法1.生成随机样本点首先利用mvnrnd函数生成3组满足高斯分布的数据，每组数据都是
滚菩提哦呢·2022-11-20 00:03

使用K-means对鸢尾花数据进行分类

1、导入数据importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.metricsimportsilhouette_scorefromsklearn.met
@从心·2022-11-19 23:01

K-Means聚类算法（matlab）

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，预将数据分为K组，则随机选取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
白清无·2022-11-19 23:30

基于MATLAB的K-means聚类算法

实验数据说明Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa(山鸢尾)，Versicolour(杂色鸢尾)，Virginica(维吉尼亚鸢尾)）三个种类中的哪一类。鸢尾花（iris）数据集，它共有4个属性列和一个品种类别列：sepallength（萼片长度）、sepalwidth（萼片宽度）、petalleng
TU不秃头·2022-11-19 23:59
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