k-means算法代码

4、K- 均值聚类（Clustering With K-Means）

用聚类标签解开复杂的空间关系。文章目录1、简介2、聚类标签作为特征3、k-均值聚类4、示例-加利福尼亚住房1、简介这节课和下一节课将使用所谓的无监督学习算法。无监督算法不使用目标；相反，它们的目的是学习数据的某些属性，以某种方式表示特征的结构。在预测的特征工程上下文中，你可以将无监督算法视为"特征发现"技术。聚类简单地意味着根据数据点之间的相似性将数据点分配到组中。聚类算法使得"物以类聚"，可以这
AI算法蒋同学·2024-01-30 07:40

C++面试：熟悉图论算法（dijkstra算法、最小生成树、深度优先搜索等）

目录1.Dijkstra算法代码解释运行示例2.最小生成树算法1.Kruskal算法2.Prim算法代码解释3.深度优先搜索（DFS）代码解释4.广度优先搜索（BFS）代码解释运行示例5.A*搜索算法代码解释运行示例
Thomas_Lbw·2024-01-29 07:45

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

2.无监督学习包含算法1.聚类算法：K-means(K均值聚类)2.降维：PCA3.K-means的原理（K-means的算法步骤）1.首先，随机寻找K个点（这里的K是想要分成的份数）2.第二步，把所有点
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

华为机试真题实战应用【算法代码篇】-求满足条件的最长子串的长度/字符统计及重排（附python和JAVA代码实现）

目录问题描述代码实现Java代码2python代码2问题描述给出一个只包含字母的字符串,不包含空格,统计字符串中各个子字母(区分大小写)出现的次数,并按照字母出现次数从大到小的顺序输出各个字母及其出现次数如果次数相同,按照自
林聪木·2024-01-28 10:33

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》 聚类

#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址：CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组
二进制怪兽·2024-01-28 07:52

数模.聚类模型

一、前言二、K-means聚类算法下面是针对量纲不同进行的操作三、系统聚类spass操作spass操作总结：最好使用系统聚类算法，在论文上写的的内容更加充实，图片也较多四、DBSCAN算法适用于这种比较有规律的
丰海洋·2024-01-28 03:50

1、什么是特征工程

你将学习如何:使用互信息确定哪些特征最重要在几个真实世界的问题领域中创造新的特征使用目标编码对高基数分类进行编码使用k-means聚类创建分割特征使用主成分分析将数据集的变化分解为特征动手练习将构建一个完整的笔记本
AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

算法之K-均值法简介

K-均值算法（K-Means）是一种无监督学习的聚类分析方法，用于将数据集中的样本划分成预设数量（K）的簇（cluster），使得每个簇内的数据点彼此相似度较高，而不同簇之间的数据点差异较大。
skyshandianxia·2024-01-28 00:19

并行化K-means聚类算法的实现与分析

并行化K-means聚类算法并行化K-means聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语并行化K-means聚类算法的实现与分析在大数据时代
OverlordDuke·2024-01-27 09:19

聚类分析 | 最优K-means聚类算法（Python）

无监督机器学习，特别是聚类(clustering)对各种实际业务分析项目至关重要。但是，部分聚类算法需要设置聚类的数量，这是聚类算法的重要挑战之一。通常，在处理数据时，使用迭代方法来决定最优簇群的数量。这意味着我们要多次进行聚类，每次使用不同数量的集群，并评估相应的结果。虽然这种技术很有用，但它也有局限性。yellowbrick是一个常用的工具，可以轻松识别最优集群的数量。然而，它也有一些缺点。一
天天酷科研·2024-01-27 07:21

CGAL内置的边塌陷算法代码解析

这个algorithm.run()就是实际的边塌陷算法具体实现intedge_collapse(TM&tmesh,constShouldStop&should_stop,//optionalmeshinformationpoliciesconstGT&traits,constVertexIndexMap&vim,//defaultstoget(vertex_index,tmesh)constVer
江河地笑·2024-01-26 09:59

支持向量机（support vector machines）

目录前言一、支持向量机1.1几何间隔1.2求解策略1.3实例二、对偶算法三、算法代码前言采蘑菇的小姑娘，背着一个大竹筐~小姑娘又去森林里采蘑菇了；森林地上躺着许多红伞伞白杆杆，可是如果照单全收的话吃完可能会躺板板
小黄要当程序员·2024-01-26 06:59

C: CRC16,CRC32 计算代码

说明：CRC16/MODBUS,CRC32计算代码推荐个在线CRC计算网站http://www.ip33.com/crc.html1：计算CRC32算法代码：//计算CRC32的算法代码：uint32_
软饭硬吃666·2024-01-25 19:44

C: MD5算法代码和示例代码

说明：提供MD5算法代码和测试示例代码简介：MD5（MessageDigestAlgorithm5）是一种常用的加密算法，它将任意长度的“字节串”映射为一个128位的大数，并且设计者寄希望于它无法逆向生成或逆向碰撞
软饭硬吃666·2024-01-25 19:44

C: AES对称加密算法代码

说明：本文提供基于C代码的AES加密、解密代码，并附带测试案例。简介：AES加密是一种对称加密算法，全称为AdvancedEncryptionStandard，是美国联邦政府采用的一种区块加密标准。这种算法使用相同的秘钥进行加密和解密，加密和解密的速度非常快，适用于大量数据的加密。AES加密使用128位、192位或256位密钥，对数据进行加密。这些密钥长度提供了不同的安全级别和性能特性。AES加密
软饭硬吃666·2024-01-25 19:12

数字图像处理（实践篇）二十八 使用OpenCV Python中的K-means对图像进行颜色量化处理

选择使用cv2.kmeans()函数对颜色量化应用k-means聚类。1颜色量化使用K-means聚类在图像中实现颜色量化的步骤如下：①导入依赖库
Jackilina_Stone·2024-01-25 06:49

坚持刷题 ｜ 二叉树的最大深度

二叉树的最大深度考察点二叉树的基本实现：能够定义二叉树节点（TreeNode）以及构建一个二叉树的基本结构递归的理解和运用：能够使用递归的方式遍历二叉树节点树的深度计算：能够理解并实现计算二叉树深度的算法代码实现
进击的小白菜·2024-01-25 03:56

K-means聚类分析（Python）

原理解决将空间中一些点分成K类的问题，K代表样本类别数Kind先假设K=2，即要分为两类：在空间中随机选定两个样本作为分类基准，计算比较其他样本与其距离，离谁近就归为哪一类。迭代，找到两个样本中中心，计算中心点与其他点的距离，按照距离远近再分类。重复迭代直到某次迭代结果与上次完全相同。推广到K就是：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，
Sanchez·J·2024-01-24 18:43

HMM隐马尔可夫模型和维特比算法

前言一、HMM的构成二、HMM的基本假设1.齐次马尔可夫假设2.观测独立假设3.参数不变性假设三、HMM的参数学习（监督学习）四、参数学习的代码思路五、维特比算法六、维特比算法代码思路总结前言隐马尔可夫模型是关于时序的概率图模型
Y·Not·Try·2024-01-24 12:05

01 机器学习与深度学习

常见算法包括Apriori算法、k-Means
幽径微澜·2024-01-24 11:47

MATLAB实现K-means聚类数学建模算法

K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的观测点划分为不同的组或簇。这个算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点到其所属簇的中心的距离最小化。算法的步骤如下：1.
AI Dog·2024-01-24 01:15

算法基础学习|双指针算法

双指针算法代码模板for(inti=0,j=0;iusingnamespacestd;constintN=100010;inta[N],s[N];intmain(){intn;cin>>n;for(inti
再给艾克三年·2024-01-23 18:07

数学建模——经典美赛O奖论文65123研读

65123论文解读一、原题目概述二、论文处理三、论文写作三.数学模型方法部分Ⅰ.K-Means聚类分析Ⅱ.主成分分析PCA方法步骤：Ⅲ.模糊评价Ⅳ.熵权法一、原题目概述这是美赛2017E题优秀论文。
清上尘·2024-01-21 17:25

机器学习--K-means算法优化

主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类（即每一个数据只能被归为一类，数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中），模糊聚类也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类（通过隶属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中，可以理解为每个样本是
YCzhao·2024-01-21 08:36

Hardware-Aware-Transformers开源项目笔记

文章目录Hardware-Aware-Transformers开源项目笔记开源项目背景知识nas进化算法进化算法代码示例开源项目EvolutionarySearch1生成延迟的数据集2训练延迟预测器3使延时约束运行搜索算法
清风2022·2024-01-20 19:14

Datawhale 强化学习笔记(二）马尔可夫过程，DQN 算法

DeepQ-Network）如何用神经网络来近似Q函数如何用梯度下降的方式更新网络参数强化学习vs深度学习提高训练稳定性的技巧经验回放目标网络代码实战DQN算法进阶DoubleDQNDuelingDQN算法代码实战参考在线阅读文档
RessCris·2024-01-20 17:54

弗洛伊德循环查找算法-原理

本文灵感来自哔哩哔哩视频视频链接:弗洛伊德循环查找算法算法代码(java)packagerain;classListNode{intvalue;ListNodenext;publicListNode(intvalue
o(╥﹏╥)·2024-01-20 12:12

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度：细聚类、粗聚类根据实现方法K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍；层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚类的类别个数；DBSCAN聚类
小林打怪中·2024-01-20 02:21

机器学习笔记（十）聚类算法DBSCAN原理和实践

在前面的文章中，我们分别介绍了《K-means原理和实践》和《Birch和层次聚类》两种聚类算法，本文我们继续介绍另一种常用的聚类算法DBSCAN。
大白兔黑又黑·2024-01-19 01:04

无监督学习 - 均值聚类（K-Means Clustering）

什么是机器学习K-Means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组（簇），每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高，而与其他组内的点相似度较低。
草明·2024-01-18 14:11

机器学习（八） — K-means

model5—K-means1definitionrandomlyinitializeKclustercentroidsμ1,μ2,⋯\mu_1,\mu_2,\cdotsμ1,μ2,⋯repeat:assigneachpointtoitsclosestcentroidμ\muμrecomputethecentroids(averageoftheclosestpoint)2optimazationo
绘梨衣吖·2024-01-18 10:38

前端面试（JavaScript 排序算法）

那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？时间、空间复杂度分析。
WEB前端含光·2024-01-18 07:12

常见的机器学习算法代码及其Python代码

机器学习算法分类一般来说,机器学习算法有以下三类。监督式学习算法这类算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量,可以生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林算法、最近邻算法、逻辑回归等。非监督式学习算法这类算法没有任何目标
中年猿人·2024-01-18 01:00

深度学习常用代码总结(k-means, NMS)

目录一、k-means算法二、NMS一、k-means算法k-means是一种无监督聚类算法，常用的聚类算法还有DBSCAN。
BIT_Legend·2024-01-17 07:00

2021-11-06 LeetCode 268. 丢失的数字

要求：实现线性时间复杂度、仅使用额外常数空间的算法代码：classSolution{public:intmissingNumber(vector&nums){intn=nums.size();intres
runfang225·2024-01-17 03:44

利用igraph包可视化基于KNN的单细胞聚类关系

1.png（2）在一篇文献中，作者使用另一种思路：利用k-means聚类，然后进行基于KNN(k-nearestneighbor)的可视化。
小贝学生信·2024-01-16 11:55

机器学习学习笔记（吴恩达）（第三课第一周）（无监督算法，K-means、异常检测）

是一种无监督学习算法聚类与二院监督学习算法对比：无监督：（聚类是无监督学习算法之一）聚类算法应用：如相似的新闻文章组合，市场细分，DNA数据分析，天文数据分析（星系、天体结构）K-means算法是一种常用的聚类算法原理概述
kgbkqLjm·2024-01-16 10:30

杨辉三角（用队列打印）

目录1.问题描述2.算法思路3.算法具体过程4.算法代码实现1.问题描述运用队列的方法，将杨辉三角打印出来。
业余小程序猿·2024-01-16 06:19

LeetCode 203.移除链表元素

算法代码：/***Definitionforsingly-linkedlist.
weixin_51160138·2024-01-15 23:18

HNU-算法设计与分析-实验3

算法设计与分析实验3计科210X甘晴void202108010XXX目录文章目录算法设计与分析实验31用Dijkstra贪心算法求解单源最短路径问题问题重述证明模板：Dijkstra算法代码验证算法分析
甘晴void·2024-01-15 23:10

毕业设计：基于python微博舆情分析系统+可视化+Django框架 K-means聚类算法（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言+Django框架+数据库+jieba分词+scikit_learn机器学习（K-means聚类算法）+
vx_biyesheji0001·2024-01-15 14:44

K邻近和KNN

算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成，使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法，没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点K均值K-Means
hema12138·2024-01-15 10:37

聚类算法之Kmeans聚类详解

聚类算法的分类：按照聚类细粒度分类：细聚类和粗聚类根据实现方法分类：K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚
进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

机器学习 | 无监督聚类K-means和混合高斯模型

机器学习|无监督聚类K-means和混合高斯模型1.实验目的实现一个K-means算法和混合高斯模型，并用EM算法估计模型中的参数。
rookiexiong·2024-01-15 08:23

KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同

K-means算法:思想：K-means是一种无监督学习聚类算法，将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于最近的簇
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32

工智能基础知识总结--聚类算法

下面K-Means的推导也会用到GMM。K均值聚类（K
北航程序员小C·2024-01-14 09:53

蓝桥杯AcWing学习笔记 8-1数论的学习（上）

欧几里得算法——辗转相除法欧几里得算法代码：importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc
小成同学_·2024-01-14 08:55

半监督学习 - 半监督K均值（Semi-Supervised K-Means）

什么是机器学习半监督K均值（Semi-SupervisedK-Means）是K均值聚类算法的一种扩展，它结合了有标签数据和无标签数据进行聚类。在传统的K均值算法中，所有数据点都是无标签的，而在半监督K均值中，我们允许一部分数据点有标签，而另一部分数据点没有标签。以下是半监督K均值的基本思想和步骤：基本思想有标签数据：使用有标签的数据点初始化聚类中心。无标签数据：将无标签数据点分配到最近的聚类中心。
草明·2024-01-14 06:17

【AES 算法】实现服务端 Java 加密，前端 JS 解密

目录背景AESCBC加解密算法代码实现Java生成key和ivJava加密&解密JavaScript解密小结背景我们的游戏充值平台马上要到货一批充值码，需要入库。
倪琛·2024-01-14 05:00

四种无监督聚类算法说明

目录一、K-Means无监督学习（K-Means）的认识-CSDN博客二、Mini-BatchK-Means--Centroidmodels三、AffinityPropagation(Hierarchical
取名真难.·2024-01-13 18:50
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