k-Means 第8页

系统聚类算法的简单应用之西蒙斯更像魔术师

比较常见的聚类算法有k-Means算法、系统聚类算法。系统聚类算法是目前使用的比较多的聚类算法，在R语言中通常使用hclust()函数来做系统聚类。张公子原文得出的结论是本西蒙斯更像魔术

小明的数据分析笔记本·2023-09-07 06:22

【K 均值聚类】02/5：简介

K-means聚类是一种无监督的机器学习算法。让我们再解释一下这句话。聚类分析的目标是将数据划分为同类聚类。每个聚类中的点彼此之间比其他聚类中的点更相似。

无水先生·2023-09-07 04:47

算法_EM算法

无监督的K-means、GMM算法，就属于包含了隐变量的例子。又如：假设有三枚硬币A、B、C，每个硬币正面出现的概率是π、p、qπ、p、q。进行如下的掷硬币实验：先掷硬币A，正面向上选B，反面

梦游的猫头鹰·2023-09-06 10:18

数学建模--K-means聚类的Python实现

目录1.算法流程简介2.1.K-mean算法核心代码2.2.K-mean算法效果展示3.1.肘部法算法核心代码3.2.肘部法算法效果展示1.算法流程简介#k-means聚类方法"""k-means聚类算法流程

Danceful_YJ·2023-09-06 02:03

（Python数模）（分类模型一）K-means聚类

Python实现K-means聚类K-means原理K-means均值聚类算法作为最经典也是最基础的无标签分类学习算法。

海绵波波107·2023-09-05 05:56

【聚类】DBCAN聚类

（1）——DBSCAN详解_dbscan聚类_root-cause的博客-CSDN博客重点关照DBSCAN的优缺点及应用场景：（1）DBSCAN的优点：1）可以对任意形状的稠密数据集进行聚类，相对的，K-Means

JaxHur·2023-09-04 19:01

【聚类】K-Means聚类

cluster：簇原理：这边暂时没有时间具体介绍kmeans聚类的原理。简单来说，就是首先初始化k个簇心；然后计算所有点到簇心的欧式距离，对一个点来说，距离最短就属于那个簇；然后更新不同簇的簇心（簇内所有点的平均值，也就是簇内点的重心）；循环往复，直至簇心不变或达到规定的迭代次数python实现我们这边通过调用sklearn.cluster中的kmeans方法实现kmeans聚类入门原始数据的散点

JaxHur·2023-09-04 19:00

2019-08-08

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，那本书比较注重应用。

牧山海北岸·2023-09-04 15:30

yolov2相较于yolov1的改进

目录前言BN层取代了Dropout使用了高分辨率分类器K-means选定先验框的尺寸网络结构—darknet19细粒度的特征前言yolov2是在yolov1的基础上进行改进的，主要解决了yolov1定位不准确以及检测重叠的物体极差的情况

夏天是冰红茶·2023-09-03 18:56

肘部法则和轮廓系数(用于确定簇类数目）

常见聚类算法如K-means需要确定簇类数目。因此如果制定了错误的簇数量，实验结果以及正确识别率会比较差。因此无监督聚类算法最

夏子期lal·2023-09-02 19:35

K-means了解一下~（上篇）

毕竟算法是机器学习的灵魂嘛~~今天我们给大家介绍算法的Chaper1——K-means~由于本文内容较长，为保证学习质量分为上下篇。

哈希大数据·2023-09-02 16:15

机器学习——聚类算法一

机器学习——聚类算法一文章目录前言一、基于numpy实现聚类二、K-Means聚类2.1.原理2.2.代码实现2.3.局限性三、层次聚类3.1.原理3.2.代码实现四、DBSCAN算法4.1.原理4.2

星石传说·2023-09-02 06:12

无涯教程-聚类算法 - K-Means

K均值算法无涯教程可以通过以下步骤来了解K-Means聚类算法的工作原理-第1步-首先，需要指定需要由该算法生成的

Hi无涯教程·2023-09-01 08:52

spark支持深度学习批量推理

spark适用场景大数据量自定义方法处理、类sql处理传统机器学习方法（k-means、xgboost、lr…）分布式深度学习推理目前在10亿+数据量的推理场景中使用，需要用户自己实现批数据准备，基于RDD

死亡之翼归来·2023-09-01 05:41

R语言APRIORI关联规则、K-MEANS均值聚类分析中药专利复方治疗用药规律网络可视化...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30605应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗的中药专利复方组方配伍规律（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。方法检索治疗中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。对入选的中药专利复方进行术语规范化等处理，抽取信息、建立表，应用数据分析软件R对数据进行关联规则分析，

拓端研究室TRL·2023-08-31 03:28

K均值聚类 K-means Clustering

目录前言一、k均值聚类是什么？二、k均值聚类的优点和缺点三、k均值聚类的应用场景四、构建k均值聚类模型的注意事项五、k均值聚类模型的实现类库六、k均值聚类模型的评价指标七、类库scikit-learn实现k均值聚类的例子总结前言k均值聚类是机器学习中无监督学习的一种聚类算法。一、k均值聚类是什么？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，然后计算每个对象到各个种子聚类中心之间的距离，把

JasonH2021·2023-08-30 16:13

【深度学习】实验02 鸢尾花数据集分析

文章目录鸢尾花数据集分析决策树K-means鸢尾花数据集分析决策树#导入机器学习相关库fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimporttreeimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp

Want595·2023-08-29 16:50

R语言APRIORI关联规则、K-MEANS均值聚类分析中药专利复方治疗用药规律网络可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30605最近我们被客户要求撰写关于中药专利复方治疗的研究报告，包括一些图形和统计输出。应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗的中药专利复方组方配伍规律方法检索治疗中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。对入选的中药专利复方进行术语规范化等处理，抽取信息、建立表，应用数

·2023-08-29 01:46

K-Means（K-均值）聚类算法

目录K-Means算法K-Means术语K值如何确定K-Means场景美国总统大选摇争取摆选民电商平台用户分层给亚洲球队做聚类编辑其他场景K-Means工作流程K-Means开发流程K-Means的评价标准

数据与后端架构提升之路·2023-08-28 15:28

Spark中K-Means算法计算RFM

环境与定义K-Means：org.apache.spark.ml.clustering.KMeans，版本2.11RFM：根据业务需求的不同，RFM也会存在不同的定义，此处的定义：R：最近一次购买时间距今的天数

遥遥晚风点点·2023-08-28 14:22

ML14-K均值算法（K-Means）

K-Means算法的思想比较质朴，属于非监督学习，简单易懂，数学理论也仅仅局限于初中知识范围。本主题就简单介绍下，然后直接上代码。

杨强AT南京·2023-08-27 19:40

计算机竞赛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·2023-08-27 04:50

K-Means和轮廓系数

K-Means和轮廓系数K-means（K均值）是机器学习中一种常见的无监督算法，它能够将未知标签的数据，根据它们的特征分成不同组，每一组数据又称为“簇”，每一簇的中心点称为“质心”。

懒惰的coder·2023-08-26 15:36

k-近邻算法概述,k-means与k-NN的区别对比

目录k-近邻算法概述k-近邻算法细节k值的选取分类器的决策k-means与k-NN的区别对比k-近邻算法概述k近邻（k-nearestneighbor,k-NN）算法由Cover和Hart于1968年提出

ZhangJiQun&MXP·2023-08-26 08:43

算法工程师面试

模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT的区别；GBDT,XgBoost的区别；3)决策树处理连续值的方法；4)特征选择的方法；5)过拟合的解决方法；6)K-means

遇见百分百·2023-08-25 11:25

利用K-均值聚类算法对未标注数据分组（一）

K-均值（K-means）聚类算法，可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。K-means聚类算法实现K-均值是发现给定数据集的k个簇的算法，k由用户给定。

RossH·2023-08-25 02:29

（转）K-means、与KNN算法区别及其代码实现

https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/55051306

Kerwin_Thomas·2023-08-24 16:02

多视图聚类(multi-view clustering)简介

多视图聚类目前大概有以下几种：多视图k-means聚类多视图谱聚类多视图图聚类多视图子空间聚类(multi-viewsubspaceclustering)深度学习多视图聚类(deepmulti-viewclustering

matdodo·2023-08-24 14:08

DBSCAN 算法

DBSCAN算法DBSCAN的由来DBSCAN它将簇定义为密度相连的点组成的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类在k-means中,每个点有且只有一个簇

荼荼每天都要进步呀·2023-08-23 16:52

[python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像

0前言本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；3.使用PAC

进击的雷神·2023-08-22 09:06

神经网络改进：注重空间变化,权重参数调整，正则化，熵的简单理解

目录神经网络改进：注重空间变化将高纬空间映射到地位空间便于表示（供给数据）将地位空间映射到高纬空间进行分类聚合（达到可分状态（K-means））神经网络改进：权重参数调整自注意力机制（数据间关联性）多注意力机制

ZhangJiQun&MXP·2023-08-21 13:24

ICASSP2023论文代码开源｜TOLD能对混叠语音建模的说话人日志框架

传统的说话人日志系统，往往基于聚类算法实现，一般包括成如下步骤：（1）使用语音端点检测将原始音频切分成语音片段；（2）使用说话人嵌入码提取模型；（3）使用聚类方法，例如K-means等将属于同个说话人的音频片段分组到一起

语音之家·2023-08-21 02:26

sklearn实现k-means算法

fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt("kmeans.txt",delimiter="")#设置k值k=4#训练模型model=KMeans(n_clusters=k)model.fit(data)#分类中心点坐标centers=model.

陈陈的糖罐子·2023-08-19 09:42

聚类分析

分类聚类分析主要分为几个大类：1）基于分割的聚类，比如k-means,k-median2）层次聚类3）基于密度的聚类4）基于概率密度分布的聚类例子1、基于分割的聚类#要是没有这个包的话，首先需要安装一下

小七玩数据·2023-08-18 14:26

Spark实现KMeans算法代码示例

Spark实现K-Means算法代码示例-K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，采用迭代的方法，计算出K个聚类中心，把若干个点聚成K类。

万邦Coco·2023-08-17 21:04

基于weka手工实现K-means

一、K-means聚类算法K均值聚类（K-meansclustering）是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的类别或簇。

非妃是公主·2023-08-14 05:24

K-Means

原理聚类是无监督学习，将相似的对象归到同一个簇中，簇内的对象越相似，聚类的效果越好；首先，随机确定K个初始点作为质心；然后，将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个点找距其最近的质心，将其分配到改质心对应的簇；接着，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢适用数据类型：数值型数据importnumpyasnp#定义加载数据函

JasonChiu17·2023-08-11 02:32

关于层次聚类算法的python实现

fromscipy.clusterimporthierarchy0.层次聚类的概念层次聚类和k-means一样都是很常用的聚类方法。层次聚类是对群体的划分，最终将样本划分为树状的结构。

不分享的知识毫无意义·2023-08-10 23:07

机器学习K-Means

文章目录1.K-Means原理初探2.传统K-Means算法流程3.K-Means初始化优化K-Means++4.K-Means距离计算优化elkanK-Means5.大样本优化MiniBatchK-Means6

aJupyter·2023-08-10 12:27

《NMTF-LTM: Towards an Alignment of Semantics for Lifelong Topic Modeling》

非负矩阵因子分解与k-means聚类有类似的优化目标（NTMF，

lude·2023-08-10 10:10

【数学建模】--聚类模型

K-means聚类算法流程：指定划分的簇的k值（类的个数）随机选择k个数据作为哦初始聚类中心（不一定是样本点）将其余数据划分到距离较近的聚类

Wei&Yan·2023-08-09 08:23

日撸java_day60

文章目录小结k近邻算法（knn）定义算法流程距离度量k值的选择总结聚类定义k-means聚类步骤k-means算法小结小结k近邻算法（knn）定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近

luv_x_c·2023-08-07 19:05

Scikit Learn识别手写数字 -- 机器学习项目基础篇（6）

其优势是：它提供分类、回归和聚类算法，如SVM算法、随机森林、梯度提升和k-means。它还被设计为与Python的科学和数值库NumPy和SciPy一起操作。导入库和数

python收藏家·2023-08-07 18:43

KMeans算法与GMM混合高斯聚类

K-Means算法思想对于给定的样本集，按照样本间的距离，将样本集划分为K个簇。簇内的点尽量紧密连接，而簇间的距离尽量的大。本质上是个组合优化问题，类似于将N个球分配到K个箱子。

qw_6918966011·2023-08-07 17:54

数据降维并使用K-Means法聚类

我对随机选择的30个国家和2017年所有国家的数据进行了主成分分析，并将多维的包括总分排名（排名或许要删除再计算->已删除)及12大指标的数据降维为二维数据，随后使用K-Means法进行聚类分析后得出分类以及散点图图像

绍重先·2023-08-07 11:27

K-means、手肘法与K-means优化（K-means++、elkan-means、mini batch k-means）

k-means1、简介2、步骤3、总结二、手肘法1、指标2、原理三、k-means++1、简介2、流程四、elkan-means五、minibatchk-means六、ISODATA一、k-means1、简介k-means

戎梓漩·2023-08-06 05:33

【深度学习】采用自动编码器生成新图像

最著名的无监督算法是K-Means，它具有广泛用于将数据聚类到组中和PCA，这是首选降维解决方案。K-Means和PCA可能是最好的两个曾经

无水先生·2023-08-05 11:58

数学建模体系

小蒋的技术栈记录·2023-08-04 02:50

深度学习在我国农业中的应用研究现状

传统处理技术包括机器学习(K-means聚类、支持向量机、人工神经网络等)，线性极化，小波滤波。近年来，深度学习(Deeplearning，DL)被大量采用，特别是在病虫害检测、

你的微笑最美丽·2023-08-03 09:42

【数据挖掘·总复习】第八九章||K-means||K-中心点||密度聚类||知识点整理

stepbystep.目录1.K-means算法（1）聚集（2）距离（3）K-means算法原理基本思想：（4）K-means工作流程（5）欧氏距离（6）例题（7）K-means算法特点a.优点b.缺点

bdy_y9·2023-08-02 22:18

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