k-Means 第34页

机器学习（6）：聚类算法：K-MEANS算法、DBSCAN算法

目录一、聚类算法原理二、K-MEANS算法2.1K-MEANS算法基本介绍2.2K-MEANS算法过程三、DBSCAN算法定义聚类评估：轮廓系数（SilhouetteCoefficient）四、sklearn

陈宸-研究僧·2022-08-13 16:24

机器学习算法----聚类 (K-Means、LVQ、GMM、DBSCAN、AGNES) (学习笔记)

文章目录聚类简介聚类和分类的区别基础概念外部指标内部指标距离度量和非距离度量距离度量方法有序属性和无序属性原型聚类k均值算法(K-means)学习向量化（LVQ）高斯混合聚类（GMM）密度聚类(DBSCAN

深度不学习！！·2022-08-13 16:24

【聚类】详解常用的聚类算法（K-Means、DBSCAN等）

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。1、聚类的背景概念聚类是将物理或抽象

程序遇上智能星空·2022-08-13 16:23

python 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）更新时间：2019年06月27日14:44:44作者：weixin_42134141这篇文章主要介绍了python实现鸢尾花三种聚类算法

AI视觉网奇·2022-08-13 16:23

python核心编程之实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）

这篇文章主要介绍了python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧一

haoxun03·2022-08-13 16:53

资深程序员分享：python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）

@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号程序员学府这篇文章主要介绍了python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值

adrrry·2022-08-13 16:52

聚类算法之K-Means 和DBSCAN python实现

这里均采用欧氏距离实现#实践中，几种相似度计算的比较的重要性往往高于聚类算法本身classKMEANS(object):def__init__(self,n,clusters,data):self.results=None#分类结果self.n=nself.mse=np.zeros(shape=(self.n,))#每轮的簇的均值平方误差self.clusters=clusters#簇self.d

SunChao3555·2022-08-13 16:52

对给定数据集分别实现k-means聚类、dbscan聚类以及agnes聚类

目录1.k-means2.dbscan3.agnes数据集提取码：hgsr1.k-means这个前面已经做过了，具体见：机器学习之k-means（附简单手写代码）代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

Cyril_KI·2022-08-13 16:22

聚类算法（K-means & AGNES & DBSCAN）

一、聚类算法基本概念1.定义：聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)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。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。简单来讲就是把相似的东西分到一起。2.无监督学习我们一定要区分开聚类算法和分类算法。分类算法是训练一个分类器，根据已知的事物和对应的标签进行学习、训练，属于有监督学习。而聚类算法仅仅是把相似的事物分成一

clarkjs·2022-08-13 16:22

机器学习之聚类——谱聚类简介及其对特殊形状区域数据的聚类

而在无监督学习的大陆上，聚类王国占据了相当大的领地，而在聚类王国里，又有很多分封的诸侯，最老牌的诸侯如K-means，可谓家喻户晓，在国际上也有举足轻重的地位，今天我们不采访他，而是

肥猪猪爸·2022-08-12 07:18

深度学习实战6-卷积神经网络(Pytorch)+聚类分析实现空气质量与天气预测

文章目录一、前期工作导入库包导入数据主成分分析(PCA)聚类分析(K-means)二、神经网络模型建立三、检验模型大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测

微学AI·2022-08-11 14:11

k-means clustering algorithm，K均值算法

k-meansclusteringalgorithmK均值聚类算法：需要分成K类，K是需要自己指定的举例：指定K，需要分成K类。此例中：K为2选取K个点作为聚类中心，一般的，K为已有的点。此例子：中为任选点遍历所有点，判断点到其他K个聚类中心点的距离，选取距离最小值的点，将此点与聚类中心归为一类。此例中：遍历b中的绿点，计算到红×和到蓝×的距离，判断最小值，然后归为一类。完成后如图c对聚类中的所有

我在Bilibili上大学·2022-08-10 19:34

【机器学习算法】聚类算法-3 K均值聚类法，PAM法，神经网络聚类法SOM

目录划分聚类法K-means均值聚类法PAM方法PAM和K-means的优缺点SOM（神经网络的划分聚类方法）总结我的主页：晴天qt01的博客_CSDN博客-数据分析师领域博主目前进度：第四部分【机器学习算法

晴天qt01·2022-08-09 07:45

手撕K-means聚类算法

一.数据集来源本博客采用的数据集来源于uci公开数据集（wine数据）http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine数据集属性：1）酒精2）苹果酸3）灰分4）灰分的藻盐度5）镁6）总酚7）黄烷类化合物8）非黄烷类酚9）原花青素10）颜色强度11）色相12）稀释葡萄酒的OD280/OD31513）脯氨酸二.数据处理从网站上下载的源文件格式是.data，我不知道

努力的地球人·2022-08-08 07:39

K-means聚类算法原理及python具体实现

文章目录1快速理解1.1算法步骤1.2一个例子2K-means步骤详解2.1K值的选择2.2距离度量2.3新质心的计算2.4停止条件3K-means算法实现3.1创建数据集3.2kmeans函数实现3.2.1random.sample(sequence,k)3.2.2np.all()3.2.3np.any()3.3Updata_cen函数实现3.3.1np.argmin(data,axis=Non

仙女不扎马尾.·2022-08-08 07:08

K-means聚类算法一文详解+Python代码实例

目录前言一、聚类分析二、K-means原理1.距离度量算法欧几里得距离（欧氏距离）曼哈顿距离切比雪夫距离2.K-means算法思想三.K-means算法实现step1:选取K值1.手肘法python代码

fanstuck·2022-08-08 07:00

简述 K-means聚类算法

什么是K-means聚类算法机器学习算法主要分为两大类：有监督学习和无监督学习，它们在算法思想上存在本质的区别。

季布，·2022-08-02 07:09

K-Means聚类算法

K-Means聚类算法k-means算法又名k均值算法，K-means算法中的k表示的是聚类的k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个聚类的质心对该簇进行描述

骄阳少年爱算法·2022-08-02 07:55

K-means聚类算法

算法介绍K-means算法1.指定需要划分的簇的个数K值(类的个数)。2.随机地选择k个数据对象作为初始的聚类中心(不一定要是我们的样本点)。

每天一道题·2022-08-02 07:50

机器学习——聚类算法k-means

机器学习——聚类算法k-means常见的聚类算法，k-means算法（k-均值算法）由簇中样本的平均值来代表整个簇。文章目录机器学习——聚类算法k-means聚类分析概述一、k-means背景？

yoyoooc·2022-08-01 07:21

K-means聚类分析-机器学习

大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。聚类的基本思想是"物以类聚、人以群分"，将大量数据集中相似的数据样本区分出来，并发现不同类的特征。从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类

会飞的洋灰·2022-08-01 07:10

机器学习：基于聚类K-Means算法实现图像的分割研究

目录摘要序言图像分割实验：1、实验步骤2、程序代码3、实验数据4、实验总结及分析总结摘要在一幅图像中,景物往往有众多的目标组成，反映在图像中是众多的区域。图像分割属于图像处理中一种重要的图像分析技术。图像分割的传统方法是对灰度图像分割，处理图像的亮度分量，简单快速。但却忽略了图像中很大一部分信息:色彩，因此分割效果不佳。对彩色图像分割的研究一直是图像处理的焦点，它采用各种颜色空间模型，使得图像分割

低血糖的长颈鹿·2022-08-01 07:40

【机器学习算法-聚类算法】

API:sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)k-means聚类步骤：随机设置k个特征空间内的点作为初始的聚类中心。

闲看庭前梦落花·2022-08-01 07:01

机器学习-聚类分析之k-means算法

聚类分析之K-means算法文章目录聚类分析之K-means算法一.距离度量和相似度度量方法1.距离度量2.相似度二.K-means算法原理1.选取度量方法2.定义损失函数3.初始化质心4.按照样本到质心的距离进行聚类

收尾人VEM·2022-08-01 07:52

聚类算法-k均值聚类(K-means)

一、简介分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度，然后介绍一种常见的聚类算法——k

H.U.K·2022-07-30 07:59

聚类(一)——K-Means算法

K-Means算法是一种无监督学习的聚类方法。

是忘生啊·2022-07-30 07:28

聚类算法：K-means

聚类算法学习汇总K-means聚类1.概述2.算法核心思想3.算法实现步骤4.K-means术语：5.K-means算法优缺点MeanShift聚类1.概述聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。

Ev_il·2022-07-30 07:20

聚类—K-means算法

活动地址：CSDN21天学习挑战赛聚类分析概述什么是聚类是把数据对象集合按照相似性划分成多个子集的过程每个子集是一个簇，使得簇中的对象彼此相似，但与其他簇的对象不相似即同簇相似，异簇相别聚类是无监督学习，训练集中无类标号信息基本聚类方法划分方法层次方法基于密度的方法划分方法将有n个对象的数据集D划分成k个簇，并且k≤nk\leqnk≤n满足一下要求：每个簇至少包含一个对象每个对象属于且仅属于一个簇

Caaaaaan·2022-07-30 07:17

Python时间序列数据的预处理方法总结

目录前言时间序列中的缺失值时间序列去噪滚动平均值傅里叶变换时间序列中的离群值检测基于滚动统计的方法孤立森林K-means聚类面试问题总结前言时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理

·2022-07-28 17:03

机器学习之分类算法-k近邻、朴素贝叶斯、决策树与随机森林、逻辑回归，回归算法-线性回归、岭回归，k-means

文章目录引入：1.机器学习算法分类2.机器学习开发流程3.sklearn数据集4.转换器与估计器5.精确率与召回率模型选择与评优1.交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信2.网格搜索：调参数一、分类算法-k近邻算法二、分类算法-朴素贝叶斯算法三、分类算法-决策树与随机森林前言引入：信息熵1.决策树2.集成学习方法-随机森林（解决过拟合）四、回归算法-线性回归分析线性回归过拟合与欠拟合岭回归：带有

秋酿玖心·2022-07-24 07:39

清风数学建模学习笔记——K-means聚类模型详解及SPSS操作流程

文章目录聚类模型一、K-means聚类算法1.流程2.图解K-means3.算法的缺点二、K-means++算法1.流程2.图解3.算法的缺点4.SPSS操

Xiu Yan·2022-07-19 16:46

K-means聚类【数学建模】

K-means（K-均值聚类算法）是划分聚类分割的方法，将一个有N个元组或记录的数据集，分裂成K个分组，每个分组就是一个聚类，K

栗原小野·2022-07-19 16:46

数学建模-聚类模型

聚类模型1.K-means聚类算法K-means聚类的算法流程：一、指定需要划分的簇的个数K值（类的个数）；二、随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是样本点）；三、计算其余的各个数据对象到这

路飞大魔王·2022-07-19 16:16

数学建模——K-means聚类模型Python代码

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

熊同学_·2022-07-19 16:45

数学建模之：K-means聚类模型Python代码

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

今天还没打卡噢·2022-07-19 16:15

matlab数学模型之k-means聚类

k-means聚类概念：将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程即为聚类，通俗的讲，就是“物以类聚，人以群分”聚类是一种数据探索的分析方法，可以在大量的数据中找到某一种结构。

窥探·2022-07-19 16:14

数学建模——K-means聚类算法与社团发现

将之前的课程报告整理一下，以具体的应用案例介绍K-means算法与其他方法结合的应用场景。let'sgo~1概述复杂网络是指规模庞大，具有自组织、自相似、小世界以及无标度特性的网络[1]。

三月的一天·2022-07-19 16:13

数学建模 -- 聚类模型

来自清风的数学建模课程，主要是用于自己复习看，所以截图较多聚类和分类的区别：分类已知类别聚类未知K-means算法评价该算法优点算法简单、快速对处理大数据集，该算法相对效率高缺点要求用户事先选定蔟的数目

嘟嘟嘟嘟嘟嘟杜·2022-07-19 16:12

k-means聚类算法

1、聚类所谓聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个可观察属性，使用某种算法将D划分成k个子集，要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低，而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个子集叫做一个簇。与分类不同，分类是有监督学习，要求分类前明确各个类别，并断言每个元素映射到一个类别，而聚类是标记学习，在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量，是无监督学习的一种。目前聚类广泛应用于统计学、生

TOM_wangc·2022-07-19 16:11

【数学建模】-聚类模型学习笔记之Kmeans聚类

K-means聚类算法算法流程指定需要划分的簇[cù]的个数K值（类的个数）随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是我们的样本点）计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对象划归到距离它最近的那个中心所处在的簇类中调整新

勤奋努力的野指针·2022-07-19 16:40

数学建模 - K-means聚类

算法流程K-means聚类算法：指定需要划分的簇的个数K值（类的个数）;随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是我们的样本点）

chen_ ：)·2022-07-19 16:10

牛客机器学习面试错题整理（一）

K均值（K-Means）算法；自编码器（Auto-Encoder）；主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）。

加油学python·2022-07-17 07:50

无监督学习的12个最重要的算法介绍及其用例总结

无监督学习算法有几种类型，以下是其中最重要的12种:1、聚类算法根据相似性将数据点分组成簇k-means聚类是一种流行的聚类算法，它将数据划分为k组。

·2022-07-16 11:50

Python实现聚类K-means算法详解

下面我们用python来实现一下K-means算法：我们先尝试手动实现这个算法，再用sklearn库中的KMeans类来实现。数据我们采用《机器学习》的西瓜数据(P202

·2022-07-15 14:13

[自用代码]基于python的遥感影像传统分割方法(直方图双峰法，阈值分割法，模糊C均值法，超像素分割法，K-means，snake)

文章目录待分割图片直方图双峰阈值分割法代码：分割结果：阈值分割法代码：分割结果模糊C均值代码：分割结果超像素分割代码分割结果K-means分割结果主动轮廓模型snake代码利用canny提取图片边缘对图片进行闭运算

deyiwang89·2022-07-12 07:16

K-Means聚类实验报告实例

K-Means假设聚类结构能够通过一组原型（点）刻画，K-Means中的原型是指每个“簇”的质心，这个原型可以使得“簇”内的平方误差的加和达到最小，公式如下：K

小汤圆er9·2022-07-10 07:13

机器学习基于IRIS鸢尾花数据集进行聚类分析

一：k-means、混合高斯聚类的原理k-means算法的基本思想为：在数据集中根据一定策略选择k个点作为每个簇的初始中心，然后观察剩余的数据，将数据划分到距离这k个点最近的簇中，也就是说将数据划分成k

肇事司机赵四·2022-07-06 07:24

数学建模学习记录——聚类算法

数学建模学习记录——聚类算法一、聚类分析的一些概念数据的一般的格式样品与样品之间的常用距离（样品i与样品j）指标与指标之间的常用“距离”（指标i与指标j）类与类之间的常用距离二、K-means聚类算法K-means

学习语言的小怪兽·2022-07-06 07:03

R语言实现KMeans聚类算法实例教程

目录什么是k-means聚类算法R实现kmeans聚类算法加载包加载示例数据寻找最佳聚类数量使用最优k执行kmeans聚类kmeans算法的优缺点总结本文和你一起学习无监督机器学习算法————kmeans

·2022-07-01 17:31

【机器学习】K-means聚类分析

无监督就是没有标签的进行分类K-means聚类算法K-means聚类算法（k-均值或k-平均）聚

hjk-airl·2022-06-30 15:00

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