k-Means 第5页

机器学习基础之《回归与聚类算法（7）—无监督学习K-means算法》

二、无监督学习包含算法1、聚类K-means（K均

csj50·2023-11-18 17:13

11_聚类算法

文章目录1聚类1.1什么是聚类1.2相似度/距离公式1.3聚类的思想2K-means算法2.1K-means算法步骤2.2K-means算法思考2.3K-means算法优缺点3解决K-Means算法对初始簇心比较敏感的问题

少云清·2023-11-17 11:47

用K-means聚类算法实现音调的分类与可视化

利用K-means聚类算法来聚类和可视化音调Galvanize数据科学课程包括了一系列在科技产业的数据科学家中流行的机器学习课题，但是学生在Galvanize获得的技能并不仅限于那些最流行的科技产业应用

刘星石·2023-11-16 23:42

【Python实验设计】KNN分类算法 | K-means聚类算法 | matplotlib龟兔赛跑 | 阻尼衰减曲线 | 雷达图 | sqlite3数据库

一、【使用KNN分类算法实现根据身高和体重对体型分类】KNN（K-NearestNeighbors）分类算法是一种基于实例的监督学习算法，用于对未知样本进行分类，其基本思想是通过测量不同特征之间的距离来判断样本的类别。算法过程：准备数据集：收集已经标记好类别的样本数据集。选择K值：确定要考虑的最近邻居的数量K。K可以是任意正整数，通常通过交叉验证或其他方法来确定最佳的K值。计算距离：对于待分类的样

Akaxi-1·2023-11-16 00:39

6.2. 吴恩达机器学习-Kmeans

1.理论基础1.算法K-means是我们最常用的基于欧氏距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度就越大。

NLP菜鸟·2023-11-15 21:57

Python数据分析与机器学习32-聚类算法

文章目录一.聚类概念二.K-MEANS算法2.1基本概念2.2工作流程2.3优势和劣势三.DBSCAN算法3.1基本概念3.2工作流程3.3参数选择3.4优势和劣势3.4.1优势3.4.2劣势四.算法可视化参考

只是甲·2023-11-15 10:08

python机器学习 | 聚类算法之K-Means算法介绍及实现

本篇博客具体学习参考：K-means聚类算法原理及python实现聚类算法之K-Means算法介绍及实现1K-Means算法介绍1.1聚类算法介绍1.2K-means算法思想和流程介绍1.3K-means

Claire_chen_jia·2023-11-15 09:31

无监督学习——聚类

机器学习一、无监督学习二、K-Means算法三、优化目标四、随机初始化五、选取聚类数量提示：本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、无监督学习回顾一下之前的监督，监督学习的数据都是有标记的数据，如下图所示

only demo·2023-11-14 18:58

15. 机器学习——聚类

机器学习面试题汇总与解析——聚类本章讲解知识点什么是聚类K-means聚类算法均值偏移聚类算法DBSCAN聚类算法高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类层次聚类算法本专栏适合于Python已经入门的学生或人士

qq_32468785·2023-11-14 06:56

机器学习15-1（无监督学习算法）

Content简介K-Means快速聚类数据集准备创建初始中心点类别划分重新计算中心点迭代停止条件数学意义sklearn中实现的K-Means轮廓系数简介此前，无论是回归问题还是分类问题，本质上其实都属于有监督学习范畴

Roy_Allen·2023-11-14 05:52

计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割

计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割文章目录计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割什么是K-means聚类？

目标四级424·2023-11-13 06:33

K-means算法代码

function[Idx,Center]=K_means(X,xstart)%K-means聚类%Idx是数据点属于哪个类的标记，Center是每个类的中心位置%X是全部二维数据点，xstart是类的初始中心位置

PawnTz·2023-11-12 21:41

k-means聚类算法（matlab实现）

k-means聚类算法文章目录k-means聚类算法前言一、k-means聚类算法简介二、k-means聚类算法步骤三、代码实现总结前言k-means聚类算法是硬聚类算法的一种，即在n纬欧几里得空间把n

一寸光阴不可轻·2023-11-12 19:32

数据分析实战 | K-means算法——蛋白质消费特征分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练编辑八、模型评价九、模型调参与预测一、数据及分析对象txt文件——“protein.txt”，主要记录了25个国家的9个属性，主要属性如下：（1）ID：国家的ID。（2）Country（国家类别）：该数据涉及25个欧洲国家肉类和其他食品之间的关系。（3）关于肉类和其他食品的9个数据包括RedMea

天下弈星~·2023-11-11 23:17

YOLOv5改进 | 添加CA注意力机制 + 增加预测层 + 更换损失函数之GIoU

首先，在YOLOv5s模型的Neck网络层融合坐标注意力机制，以提升模型的特征提取能力；其次，增加一个预测层来提升对小目标的检测性能；进一步地，利用K-means聚类算法得到数据集合适的anchor框；

小哥谈·2023-11-11 15:02

头歌（educoder）机器学习 --- k-means

第一关：距离度量#encoding=utf8importnumpyasnpdefdistance(x,y,p=2):'''input:x(ndarray):第一个样本的坐标y(ndarray):第二个样本的坐标p(int):等于1时为曼哈顿距离，等于2时为欧氏距离output:distance(float):x到y的距离'''#*********Begin*********#dis2=np.sum

玄天灵·2023-11-10 08:08

YOLOV5改进-增加小目标的检测层，K-means聚类生成框

YOLOv5对于小目标检测效果不佳的原因之一是小目标样本尺寸较小，YOLOv5的下采样乘数较大。较深的特征图使得学习小目标的特征变得困难，因此本文提出添加小目标检测层来检测较浅的特征图。具体流程如图5所示。YOLOv5原本只对最后三个C3层进行特征预测，但由于小目标在连续下采样的过程中丢失了特征信息，导致小目标检测效果不理想。因此，我们添加了一层特征预测。新增的预测层下采样次数更少，小目标分辨率更

森爱。·2023-11-09 22:15

K-means聚类算法实现鸢尾花聚类

1.实验目的：了解K-means算法原理并运用K-means算法实现鸢尾花聚类。

且听风吟hjc·2023-11-08 21:09

【K-means聚类算法】实现鸢尾花聚类

文章目录前言一、数据集介绍二、使用步骤1.导包1.2加载数据集1.3绘制二维数据分布图1.4实例化K-means类，并且定义训练函数1.5训练1.6可视化展示2.聚类算法2.1.可视化生成3其他聚类算法进行鸢尾花分类前言例如

木木牙·2023-11-08 21:36

机器学习笔记(四)

聚类算法K-means分为两个步骤查看每个点并将其分配给最近的集群质心将每个簇质心移动到所有具有相同颜色的点的平均值。损失函数J也叫失真函数Distortion选择聚类数量

半岛铁盒@·2023-11-08 19:01

个性化联邦学习-综述

方法：在训练之前或训练过程中使用聚类算法（如K-means或层次

jieHeEternity·2023-11-08 08:41

计算机毕设基于大数据的股票量化分析与股价预测系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理QTChartsarma模型预测K-means聚类算法算法实现关键问题说明4部分核心代码5最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点

DanCheng-studio·2023-11-07 13:18

Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现

一、背景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importnumpyas

乐观的程序员·2023-11-05 18:56

python机器学习——实现Kmeans算法

K-means算法关于K-means算法，它是一种无监督学习算法，用于将数据集分成预定数量的簇（clusters）。

EchoToMe·2023-11-04 14:40

现成调包>底层编写>算法改进——我对k-means由浅入深的理解

K-means是第一个去研究的算法，觉得这个简单的算法也很有意思，这期推送把它的来龙去脉记录下，顺便分享！

交通科研Lab·2023-11-02 15:30

机器学习——K-Means聚类

1.2.2MiniBatchK-Means1.3优点和缺点1.3.1优点1.3.2缺点1.4算法实现及应用实例1.4.0生成样本数据1.4.1K-Means1.4.2MiniBatchK-Means1.1过程和原理1.1.1过程K-Means

小老弟来喽·2023-11-01 17:42

第2篇机器学习基础 —（4）k-means聚类算法

常见的聚类算法包括K-Means、层次聚类、DBSCAN、AP聚类、谱聚类等。本节课就简单介绍k-means聚类算法！~前期回顾：第2篇机器学习基础—（1）机器学习概念和方式第2篇机器学

小哥谈·2023-11-01 17:11

【火炉炼AI】机器学习021-使用K-means进行图片的矢量量化操作

【火炉炼AI】机器学习021-使用K-means进行图片的矢量量化操作(本文所使用的Python库和版本号:Python3.5,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2

科技老丁哥·2023-11-01 12:35

数据分析师笔试题1-常见聚类算法

image.pngimage.pngimage.png二、常见的聚类算法(1)K-means聚类、K-中心点聚类、CLARANS算法,DIANA算法、BIRCH算法、Chameleon算法(2)EM算法

粉红狐狸_dhf·2023-11-01 11:22

K-means（K-均值）算法

K-means（k-均值，也记为kmeans）是聚类算法中的一种，由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用

北辰Charih·2023-11-01 05:32

spark如何进行聚类可视化_Spark 聚类算法

Spark-Clustering这部分介绍MLlib中的聚类算法；目录：K-means：输入列；输出列；LatentDirichletallocation(LDA)：Bisectingk-means；GaussianMixtureModel

weixin_39851918·2023-11-01 04:43

【机器学习】在大数据上使用PySpark进行K-Means

本文主要研究数据并行和聚类，大数据上的K-Means聚类。

风度78·2023-11-01 04:39

使用 pyspark 进行 Clustering 的简单例子 -- KMeans

K-means算法适合于简单的聚类问题，但可能不适用于复杂的聚类问题。此外，在使用K-means算法之前，需要对数据进行预处理和缩放，以避免偏差。

shiter·2023-11-01 04:08

K-means 案例代码实现（Python）

文章目录1数据查看2数据可视化及预处理3模型训练与精度评价代码汇总1数据查看①数据导入结构查看输入以下代码，将我们需要的尼日利亚音乐数据集导入notebook并查看其组织结构。importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddf=pd.read_csv("nigerian-songs.csv")#以pandas库的read_csv函数读取csv文件df.

weixin_50304531·2023-10-31 23:16

激光雷达点云聚类

K-means算法是一种迭代算法，它的核心是通过交替进行两个步骤来逐步优化簇的分配和簇中心的位置，直到满足一定的收敛条件为止。

夏天爱喝可乐·2023-10-31 16:39

python音频聚类_python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）

python实现鸢尾花三种聚类算法(K-means,AGNES,DBScan)发布时间：2020-08-3121:23:24

weixin_39599372·2023-10-30 00:29

时序数据分类——基于tslearn库下不同尺度的k-means算法

K-means算法是其中一种常用的聚类方法。通过一个实例，我们将看到如何使用tslearn库来执行K-means聚类。什么是K-means聚类？

sup小鱼·2023-10-29 17:21

基于Python的空气质量数据分析与实践

模块简介及应用关于PyechartsK-means算法介绍三、项目的实现5.2空气质量最差的前15个城市展示5.3以地区分析城市空气质量好的特点5.4以地区分析城市空气质量差的特点5.5污染物占比的可视化5.6通过K-means

01图灵科技·2023-10-29 10:47

python opencv之图像分割、计算面积

以下代码是一个基于K-means聚类算法进行图像分割的实现。通过读取一个彩色图像，将其转化为二维数组形式。然后使用K-means算法对像素点进行聚类，聚类个数为7。

老歌老听老掉牙·2023-10-29 07:44

Andrew Ng Stanford机器学习公开课总结（12）:k-means, 混合高斯分布, EM算法

算法本节主要讨论非监督学习的集中算法1.k-meansclusteringalgorithmk-means算法是一种无监督的聚类算法，给定一个训练结合{x(1),...,x(m)}，并没有标签y的信息，k-means

我叫龙翔天翼·2023-10-28 17:55

sklearn K-Means 算法的调用

本文介绍Python语言调用sklearn包中K-Means算法实现聚类的方法。

星海浮生·2023-10-28 04:49

(自适应PSO)外文文献翻译

本质上不具有自适应性，传统算法（如K-means）无法在运行时容纳新到达的数据，无需重新初始化。在这种方法中，我们使用自适应粒子群优化（APSO）算法对流媒体推文进行聚类。

qq_37287755·2023-10-27 14:12

无监督学习-K-means

1、什么是无监督学习一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便广告客户可以通过有关联的广告接触到他们的目标客户。Airbnb需要将自己的房屋清单分组成不同的社区，以便用户能更轻松地查阅这些清单。一个数据科学团队需要降低一个大型数据集的维度的数量，以便简化建模和降低文件大小。我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据？这都是无监

靓仔写sql·2023-10-27 04:29

代写COMP4331 Data Mining帮做Python编程作业

代写数据挖掘作业，实现K-Means，FuzzyClusteringEM算法等等。

qvpzn10·2023-10-26 16:50

16 用于NOMA IoT网络上行链路安全速率最大化的HAP和UAV协作框架

山丘之王岳岳·2023-10-26 13:34

点云从入门到精通技术详解100篇-基于YOLOV5的外卖包装盒印刷色彩图像识别（续）

目录3.2改进YOLOv5算法3.2.1改进YOLOv5损失函数3.2.2基于K-Means模块的YOLOv5算法

格图素书·2023-10-26 07:47

聚类方法总结及code

参考链接聚类方法的分类：类别包括的主要算法划分方法K-Means算法（均值）、K-medoids算法（中心点）、K-modes算法（众数）、k-prototypes算法、CLARANS（基于选择），K-Means

weixin_35057064·2023-10-25 12:20

K-Means和KNN

主要区别从无序—>有序从K-Means—>KNNKNN：监督学习，类别是已知的，对已知分类的数据进行训练和学习，找到不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。

Quinn-ntmy·2023-10-25 11:35

基于大数据的股票量化分析与股价预测系统计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理QTChartsarma模型预测K-means聚类算法算法实现关键问题说明4部分核心代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的股票量化分析与股价预测系统该项目较为新颖

Mr.D学长·2023-10-24 23:36

聚类分析 | 聚类分析（K-means、层次聚类、密度聚类、高斯混合模型）

一、引言聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分组成为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。聚类算法的作用在于发现数据的内在结构和规律，将数据进行分组，从而帮助我们理解数据的特征和相互关系。聚类可以用于数据分析，帮助我们发现数据中的规律、异常值和离群点，以及从大量非标记的数据中提取出有用的信息。常见的聚类算

码农腾飞·2023-10-22 02:52

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