k-Means

基于K-Means的图片聚类算法实战

因此，需要一个算法对图片进行自动化分类并保存，也就是本文的《基于K-Means的图片聚类算法实战》。
CV-deeplearning·2023-12-17 03:32

K-means 算法

K-means算法算法过程描述随机选取k个点作为簇的中心对于每一个样本的计算到中心的距离，并将样本分到最近的簇中更新簇的中心位置重复上述2-3步，直至簇的中心位置不在发生改变其中目标函数为J=∑i=1N
Gowi_fly·2023-12-17 03:17

模糊C均值聚类算法

这里的C其实对应于K-means中的K。其中，K-means中的K决定类别数。同样的，C也是决定类别数。  首先我们介绍该
蓝子娃娃·2023-12-17 02:47

fuzzy clustering(模糊(C_均值)聚类)

目录概述隶属度矩阵模糊聚类算法步骤概述k-means属于一种硬聚类的方法，也就是说一个样本属于哪个类了后，他就是哪个类别的了，非此即彼；模糊聚类意味着样本不再是刚性的属于某一类别了，而是给出其属于各个类别的概率
身影王座·2023-12-17 02:47

聚类算法模型的概念、评估及应用

以下是聚类算法模型的概念、评估及应用的一些关键方面：1.概念：a.K均值聚类（K-Means）：原理：将样本划分为K个簇，使得每个样本与其所属簇的中心点之间的距离平方和最小化。优点：简单、易于理解。
rubyw·2023-12-16 19:09

算法工程师-机器学习面试题总结(7)

目录1.简述k-means建模过程？2.k-means损失函数是如何定义？3.如何选择初始类族的中心点？4.如何提升k-means效率？5.常用的距离衡量方法有哪些？各有什么优缺点？
学术菜鸟小晨·2023-12-16 14:31

聚类笔记：聚类算法评估指标

不过内部评价方法的缺点是：这些评估方法对某些算法有倾向性，如k-means聚类都是基于点之间的距离进行优化的，而那些基于距离的内部评估方法就会过度的赞誉这些生成的聚类结果——>这些内部评估方法是基于特定场景判定一个算法要优于
UQI-LIUWJ·2023-12-15 12:16

保姆级 Keras 实现 YOLO v3 二

保姆级Keras实现YOLOv3二一.数据准备二.从xml或者json文件中读出标注信息三.K-Means计算anchorbox聚类尺寸读出所有标注框尺寸K-Means聚类四.代码下载上一篇文章中,我们完成了
Mr-MegRob·2023-12-15 08:32

【人工智能Ⅰ】实验7：K-means聚类实验

实验7K-means聚类实验一、实验目的学习K-means算法基本原理，实现Iris数据聚类。二、实验内容应用K-means算法对iris数据集进行聚类。
MorleyOlsen·2023-12-06 14:56

肘部法则求kmeans聚类最佳分类数K

是算法计算出的超参数，表示类的数量；K-Means可以自动分配样本到不同的类，但是不能决定究竟要分几个类。K-Means
Xiacedar·2023-12-06 04:36

K-means聚类最优k值的选取

公众号系统之神与我同在最近做了一个数据挖掘的项目，挖掘过程中用到了K-means聚类方法，但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数，所以，我们希望能从数据自身出发去确定真实的聚类数
Necther·2023-12-06 04:35

聚类k值确定--肘部法则

 k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和(sumofthesquarederrors，SSE,误差平方和)称为畸变程度(distortions
kalani呀·2023-12-06 04:34

使用肘部法则选择KMeans聚类中的k值

在这篇文章中，我们将讨论如何选择最好的k（聚类数）的k-Means聚类算法。肘部法则简介任何无监督算法的基本步骤是确定数据可以被聚类到的聚类的最佳数量。因为我们在无监督学习中没有任何预定义数量的聚类。
python收藏家·2023-12-06 04:32

结合 DBSCAN 示例代码介绍 DBSCAN

DBSCAN不需要事先指定聚类的数量，这是其与许多其他聚类算法（如K-means）的一个主要区别。DBSCAN基本原
Joy T·2023-12-06 01:08

k中心点聚类算法伪代码_第十三篇：K-Means 聚类算法原理分析与代码实现

本文将介绍一个最为经典的聚类算法-K-Means聚类算法以及它的两种实现。现实中的聚类分析问题-总统大选假设M国又开始全民选举总统了，目前Mr
杨姓美少年·2023-12-05 05:03

十五、机器学习进阶知识：K-Means聚类算法

文章目录1、聚类概述2、K-Means聚类算法原理3、K-Means聚类实现3.1基于SKlearn实现K-Means聚类3.2自编写方式实现K-Means聚类4、算法不足与解决思路4.1存在的问题4.2
七层楼的疯子·2023-12-05 05:25

2019-01-21 k均值聚类算法

K均值(K-means)算法是现在最为广泛使用的聚类方法，它将有未加标签的数据自动地分成有紧密关系的子集或是簇。K均值是一个迭代方法，它要做两件事情：第一个是簇分配，第二个是移动聚类中心。
奈何qiao·2023-12-05 03:32

K-Means 算法详解

K-Means算法详解K-Means是一种流行的聚类算法，用于将数据划分为预定数量的簇（clusters）。
h52013141·2023-12-04 20:49

K-Means聚类算法学习

1.K-Means算法介绍K-Means作为聚类算法中的典型代表，比较容易实现。聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。
名字真的难想·2023-12-04 19:51

03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）

03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）工程下载：K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩其他：03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩
怡步晓心l·2023-12-03 11:45

【代码】基于麻雀搜索优化Kmeans图像分割算法

程序名称：基于麻雀搜索优化Kmeans图像分割算法实现平台：matlab代码简介：首先使用麻雀搜索优化算法来确定K-means算法的初始质心位置，然后进行传统的K-means聚类。
玉子（代码分享版）·2023-12-02 09:56

使用K-means把人群分类

1.前言K-mean是无监督的聚类算法算法分类：2.实现步骤1.数据加工：把数据转为全数字（比如性别男女，转换为0和1）2.模型训练fit3.预测3.代码原数据类似这样(source：http:img-blog.csdnimg.cn/20201212150816452.png）：代码：fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportpreproces
hzp666·2023-12-02 09:47

聚类分析例题 （多元统计分析期末复习）

例一动态聚类，K-means法，随机选取凝聚点（题目直接给出）已知5个样品的观测值为：1，4，5，7，11。
倒杯Whisky·2023-12-01 11:34

聚类算法Sklearn实践

Sklearn提供了丰富的聚类算法实现，本文将以"K-means"和"DBSCAN"为例，介绍如何使用Sklearn实践聚类算法。首先，我们需要导入Sklearn库和一些数据预处理相关的库：impo
非著名程序员阿强·2023-12-01 08:29

传统算法：使用 Pygame 实现K-Means 聚类算法

使用Pygame模块演示了K-Means聚类算法的基本原理。让我逐步解释它的实现：初始化和基本设置Pygame初始化：通过pygame.init()初始化Pygame。
源代码杀手·2023-12-01 01:07

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)

基本概念核心对象：以点为圆心半径为r的圆，如果圈里面的样本点大于给定的阈值(minPts)，那么这个点就叫做核心点直接密度可达：点p在q为圆心的圆内密度可达：p1与p2直接密度可达，p2与p3直接密度可达，所以p1与p3被称为密度可达边界点：以p1为核心点的圈含p2，p2自己为核心点也有对应圈，并且圈内有点p3，同样p3也有以p3为核心点的圈，并且有点p4，这说明点p1，p2，p3是可以发展下去的
十有久诚·2023-11-30 09:22

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）的基本概念，详细流程以及广泛应用！

与传统的硬聚类方法（如k-means）不同，模糊聚类允许数据点属于多个聚类，这使得聚类结果更加平滑和灵活。FCM的基本思想是：对于给定的数据集，存在多个聚类中心，每个聚类中心对应一个模糊成
小桥流水---人工智能·2023-11-30 04:06

第五章 目标检测中K-means聚类生成Anchor box(工具)

在论文YOLOv2中提到了这个问题，作者建议使用K-means聚类来代替人工设计
小酒馆燃着灯·2023-11-27 08:24

azure模型训练_如何在Azure Machine Learning Studio上开发K-Means模型

wewilldiscussthek-meansalgorithmandhowcanwedevelopak-meansmodelonAzureMachineLearningStudio.在本文中，我们将讨论k-means
culuo4781·2023-11-27 05:22

【机器学习】原型聚类（K-means、高斯混合聚类、学习向量量化LVQ）、密度聚类DBSCAN、层次聚类AGNES

原型聚类通常情况下，算法先对原型进行初始化，再对原型进行迭代更新求解K-means聚类算法流程：（1）随机选取K个点作为聚类中心，即k个类中心向量（2）分别计算其他样本点到各个类中心向量的距离，并将其划分到距离最近的类
夕述·2023-11-26 17:50

《机器学习》笔记：聚类

k均值算法k均值(k-means)算法的假设是距离相近的两样本在分类上也是相类似的。因为该算法比较简单，直接放伪代码：输入：样本集D={x1,x2,...,xm
Zach要努力·2023-11-26 17:32

三维重构（9）：PCL点云分割

然后在特征空间中通过聚类的方法（如K-means，最大似然或模糊聚类）分割点云数据。聚类分割基本原理：考察mmm个数据点，在mm
VeraWin·2023-11-26 13:36

【机器学习】聚类（一）：原型聚类：K-means聚类

文章目录一、实验介绍1.算法流程2.算法解释3.算法特点4.应用场景5.注意事项二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.Kmeans类a.构造函数b.闵可夫斯基距离c.初始化簇心d.K-means聚类e.聚类结果可视化2.辅助函数3.主函数a.命令行界面（CLI）b.数据加载c.模型训练及可视化4.运行脚本的命令5.代码整合  原型聚类中的K均值算法是一种常用的聚
QomolangmaH·2023-11-25 10:44

机器学习之k均值聚类

文章目录前言一、什么是k-means聚类算法？
code_of_yang·2023-11-25 01:59

python实现K-Means聚类算法

常用的聚类分析算法有：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。
afansdie·2023-11-24 21:23

机器学习第12天：聚类

文章目录机器学习专栏无监督学习介绍聚类K-Means使用方法实例演示代码解析绘制决策边界本章总结机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客无监督学习介绍某位著名计算机科学家有句话：“如果智能是蛋糕
Nowl·2023-11-24 16:04

聚类算法（聚类算法：K-means、K-means++；聚类算法评估；特征降维：特征选择（Pearson相关系数、Spearman相关系数）、PCA主成分分析）

视频链接数据集下载地址：无需下载1.聚类算法简介学习目标：掌握聚类算法实现过程知道K-means算法原理知道聚类算法中的评估模型说明K-means的优缺点了解聚类中的算法优化方式知道特征降维的实现过程应用
Le0v1n·2023-11-24 15:41

K-Means

1.1概述聚类算法又叫无监督算法，其目的是将数据划分有意义或有用的组或簇，划分一般是基于业务需求或建模需求，也可以是探索数据的分布和自然结构，比如在商业中，如果我们手头有大量的当前和潜在客户的信息，我们可以使用聚类将客户划分为若干组，以便进一步分析和开展营销活动，最有名的客户价值判断模型RFM，就常常和聚类分析共同使用。再比如，聚类可以用于降维和矢量量化（vectorquantization），可
诗云HSY·2023-11-24 10:31

NUAA模式识别实验报告

K-均值算法1.算法原理概念K-均值（K-Means）算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
阿迪不想上班·2023-11-24 06:30

NUAA数据融合实验课报告

数据融合实验报告聚类算法-K-means1.算法原理概念K-均值（K-Means）算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
阿迪不想上班·2023-11-24 06:30

机器学习/sklearn 笔记：K-means,kmeans++,MiniBatchKMeans

1K-means介绍1.0方法介绍KMeans算法通过尝试将样本分成n个方差相等的组来聚类，该算法要求指定群集的数量。它适用于大量样本，并已在许多不同领域的广泛应用领域中使用。KMeans算法将一组样本分成不相交的簇，每个簇由簇中样本的平均值描述。这些平均值通常称为簇的“质心”；注意，质心通常不是样本点，尽管它们存在于相同的空间中。KMeans算法旨在选择最小化惯性或称为群内平方和标准的质心：1.
UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:37

K-means算法

K-means算法Lloydk-meansAlgorithm样本矩阵：X=[x1,x2,...,xn]∈Rd×nX=[x_1,x_2,...,x_n]∈R^{d×n}X=[x1,x2,...,xn]∈Rd
孤嶋·2023-11-23 16:21

vmware两台服务器虚拟成一台,VMware使两台windows虚拟机能够互相ping通

K-means聚类算法聚类分析(英语:Clusteranalysis,亦称为群集分析)K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中
指尖流逝先森·2023-11-23 09:26

用Python进行无监督学习的几种最热门的聚类算法

本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法，包括K-Means聚类、分层聚类、t-SNE聚类、DBSCAN聚类等。无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。
妄心xyx·2023-11-22 21:08

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数量k-means
jialun0116·2023-11-21 22:26

C++实现KNN和K-Means

学校机器学习课程的实验课要求实现KNN和K-Means：（平时没听课）临时去查了一下KNN和K-Means是啥，然后自己用C++写了小例子，想着写都写了那就把代码贴出来吧。
折途·2023-11-20 13:54

聚类实现

但是我们常常忽视k-means算法的适用范围，即它在什么情况下表现好，什么情况下表现不好。我们知道，所有机器学习的算法的效果好坏都是和数据相关的，不存在一种放之四海而皆准的算法。
单调不减·2023-11-19 22:52

K-Means算法进行分类

采用K-Means算法进行聚类，k=2，设初始中心点为（1.1,2.2），（2.3,3.5）。
微笑伴你而行·2023-11-19 12:29

第五章 目标检测中K-means聚类生成Anchor box(工具)

在论文YOLOv2中提到了这个问题，作者建议使用K-means聚类来代替人工设
小酒馆燃着灯·2023-11-18 22:11

机器学习回归与聚类算法

机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归欠拟合与过拟合岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习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2什么是线性回归函数关系特征值和目标值线型模型线性关系
可爱的杨一凡·2023-11-18 18:58
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