k-means算法代码第8页

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

开源博客项目Blog .NET Core源码学习（6：雪花算法）

关于雪花算法的原理介绍见参考文献4，Blog.NET项目使用的雪花算法代码源自参考文献3，雪花算法生成类为SnowflakeId，位于App.Framwork项目

gc_2299·2023-11-16 22:31

二叉树题目：统计二叉树中好结点的数目

文章目录题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围解法一思路和算法代码复杂度分析解法二思路和算法代码复杂度分析题目标题和出处标题：统计二叉树中好结点的数目出处：1448.统计二叉树中好结点的数目难度5级题目描述要求给定一个二叉树的根结点

伟大的车尔尼·2023-11-16 19:14

图神经网络--论文精读

论文精读图神经网络论文精读摘要介绍问题定义学习表示算法代码实战加载百科词条，构建无向图训练Word2Vec模型摘要DeepWalk用于学习隐式表征的表示学习方法，将节点在图中的连接关系进行编码，形成稠密低维连续的向量空间

无盐薯片·2023-11-16 19:28

2、背包九讲之第二讲（完全背包问题）

朴素算法代码首先让我们来看看朴素算法的思想与0/1背包问题类似，我们第i个物品可以选0个，那么dp[i,

海风许愿·2023-11-16 16:43

RT-DETR算法改进：最新Inner-IoU损失函数，辅助边界框回归的IoU损失，提升RT-DETR检测器精度

RT-DETR目标检测算法（ultralytics项目版本）按步骤操作运行改进后的代码即可改进RT-DETR目标检测算法专属｜芒果专栏文章目录一、Inner-IoU损失函数理论部分+最新RT-DETR算法代码实践改进

芒果汁没有芒果·2023-11-16 02:34

SARAS多步TD目标算法

SARAS多步TD目标算法代码仓库:https://github.com/daiyizheng/DL/tree/master/09-rlSARSA算法是on-policy时序差分在迭代的时候，我们基于ϵ

发呆的比目鱼·2023-11-16 01:38

SARAS算法

SARAS算法代码仓库:https://github.com/daiyizheng/DL/tree/master/09-rlSarsa算法是一种强化学习算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。

发呆的比目鱼·2023-11-16 01:35

【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

互斥的软件实现：Peterson算法和Dekker算法

算法代码及注释如下：boolflag[2];//表示临界区状态及哪个进程正在占用临界区intturn;//表示能进入临界区的进程序号voidP0(){while(1){flag[0]=true;//P0

xuzhiwangray·2023-11-15 12:33

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

《程序员的第一年》---------- 数据挖掘之数据处理（C#基于熵的离散化算法代码）

熵（entropy）是最常用的离散化度量之一。它由ClaudeShannon在信息论和信息增益概念的开创性工作中首次引进。基于熵的离散化是一种监督的、自顶向下的分裂技术。它在计算和确定分裂点（划分属性区间的数据值）时利用类分布信息。为了离散数值属性A，该方法选择A的具有最小熵的值作为分裂点，并递归地划分结果区间，得到分层离散化。这种离散化形成A的概念分层。设D由属性集和类标号属性定义的数据元组组成

zhongxiaobing·2023-11-14 14:31

一文带你深度体验DevChat

目录DevChat基本介绍概述优势功能概述DevChat的安装安装依赖软件VSCode安装插件获取和设置AccessKey版本不兼容处理【BUG】具体使用体验文本问答交互前端代码生成算法代码解答代码补全使用具体指令编写文本总结测试总结

一个风轻云淡·2023-11-14 10:49

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

六种常用滤波算法代码实现及效果

总结一下比较常用的一些数据滤波算法，一阶算法可以算是比较基础，通过基本的原理可以引出其他多阶算法或者组合算法六种常用滤波算法mcu平台ccode1.中值滤波2.滑动均值滤波3.rc-低通滤波4.rc-高通滤波5.rc-带通滤波6.卡尔曼滤波1.中值滤波中值滤波顾名思义就是将连续的数据取其大小的中值代替，通常用在信号平滑且存在噪声突刺情况可以有效过滤异常数据，缺点是当信号噪声过密时滤波效果不明显，排

簡然·2023-11-14 01:51

动态规划算法实现------转换(编辑、变换)问题

目录一、字符串转换问题1.1问题1.2确定动态规则(DP、状态转移方程)、初始值(1)插入操作实现状态转移(2)删除操作实现状态转移(3)替换操作实现状态转移(4)初始值1.3动态规划算法代码实现(1)

thefg·2023-11-13 19:05

二叉树题目：在二叉树中增加一行

文章目录题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围解法一思路和算法代码复杂度分析解法二思路和算法代码复杂度分析题目标题和出处标题：在二叉树中增加一行出处：623.在二叉树中增加一行难度5级题目描述要求给定一个二叉树的根结点

伟大的车尔尼·2023-11-13 19:46

二叉树题目：二叉树最大宽度

文章目录题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围前言解法一思路和算法代码复杂度分析解法二思路和算法代码复杂度分析题目标题和出处标题：二叉树最大宽度出处：662.二叉树最大宽度难度5级题目描述要求给定一个二叉树的根结点

伟大的车尔尼·2023-11-13 19:12

RT-DETR算法改进：更换损失函数Alpha-IoU损失函数，边界框回归联合损失的幂交集，提升RT-DETR检测精度

检测精度本博客改进源代码改进适用于RT-DETR目标检测算法（ultralytics项目版本）按步骤操作运行改进后的代码即可改进RT-DETR目标检测算法专属｜芒果专栏文章目录一、Alpha-IoU理论部分+最新RT-DETR算法代码实践改进

芒果汁没有芒果·2023-11-13 08:33

RT-DETR算法改进：更换损失函数DIoU损失函数，提升RT-DETR检测精度

损失函数本博客改进源代码改进适用于RT-DETR目标检测算法（ultralytics项目版本）按步骤操作运行改进后的代码即可改进RT-DETR目标检测算法专属文章目录一、DIoU理论部分+最新RT-DETR算法代码实践改进

芒果汁没有芒果·2023-11-13 07:33

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

数据结构二叉树算法C/C++

二叉树算法描述用于看文字描述后容易写出相对应的二叉树算法代码二叉树代码解析中序线索树二叉排序树用于看文字描述后容易写出相对应的二叉树算法代码这篇文章倾向于自用-代码是手撸源码，可以运行二叉树代码解析二叉树一

BOWWOB·2023-11-13 00:34

随机数求面积_蒙特卡洛方法_阀门算法

维基百科上的pi是这样的piMOOC上介绍了两种求pi的算法一种是百科里的阀门算法代码实现较为简单,计算的精确度似乎很高.不得不说这个求pi的公式看上去非常优美.

姬小野·2023-11-13 00:25

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

如何用python做一个界面,python做一个界面程序

这些库都提供了一系列的控件(如按钮、文本框、标签等)和方法，帮助您创建和设计图形界面朴素贝叶斯算法代码实现,朴素贝叶

小狗AI·2023-11-12 20:55

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

小波特征提取算法代码

functiontezhengtiqu%新归一化方法小波矩特征提取----------------------------------------------------------F=imread('a1.bmp');F=im2bw(F);F=imresize(F,[128128]);%求取最上点fori=1:128forj=1:128if(F(i,j)==1)ytop=i;xtop=j;bre

PawnTz·2023-11-11 10:13

python实现全向轮EKF_SLAM

python实现全向轮EKF_SLAM代码地址及效果运动预测观测修正参考算法代码地址及效果代码地址运动预测简化控制量utu_tut分别定义为vxΔtv_x\DeltatvxΔt，vyΔtv_y\DeltatvyΔt

季马宝宝·2023-11-11 07:35

如何在时间循环里最优决策——时间旅行者的最优决策

文章目录每日一句正能量前言时间旅行和平行宇宙强化学习策略梯度算法代码案例推荐阅读赠书活动每日一句正能量做一个决定，并不难，难的是付诸行动，并且坚持到底。

想你依然心痛·2023-11-11 00:56

（7）【路径跟踪】方法三：pure_pursuit纯跟踪算法代码实现

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言无人驾驶路径跟踪控制需求pure_pursuit纯跟踪算法（1）pure_pursuit纯追踪算法几何分析图例（2）pure_pursuit纯追踪算法输入输出（3）pure_pursuit纯追踪算法原理（4）pure_pursuit纯追踪算法公式推导及源码分析【核心：后轮速度v-

盒子君~·2023-11-10 22:35

m基于FPGA的数据串并并串转换系统verilog实现,包含testbench,可以配置并行数量

目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.Verilog核心程序4.完整算法代码文件1.算法仿真效果本系统进行了两个平台的开发，分别是：Vivado2019.2Quartusii18.0+ModelSim-Altera6.6dStarterEdition

我爱C编程·2023-11-10 13:29

【强化学习】结合Python实战深入分析原理

目录前言时间旅行和平行宇宙强化学习策略梯度算法代码案例文末送书前言时间循环是一类热门的影视题材，其设定常常如下：主人公可以主动或被动的回到过去。

秋说·2023-11-10 10:09

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

记录一个Arduino调用MPU6050的姿态解算算法代码

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Arduino风格代码Arduino风格代码/*MPU6050BasicExamplewithIMUby:KrisWinerdate:May10,2014license:Beerware-Usethiscodehoweveryou'dlike.Ifyoufinditusefulyoucanbuymeabeersometime.

棉花糖永远滴神·2023-11-10 00:35

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

使用A Star 算法实现自动寻路详解

H2.1.3欧几里得距离计算公式2.1.4OPENLIST和CLOSELIST2.2流程2.2.1第一步：扩散2.2.2第二步：检查节点2.2.3第三步：计算F的值2.2.4第四步：改变起点的位置3.AStar算法代码实现

是江迪呀·2023-11-09 09:39

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

DeepSORT算法代码解析(全)

DeepSORT多目标跟踪算法代码解析DeepSORT是多目标跟踪(Multi-ObjectTracking)中常用到的一种算法，是一个DetectionBasedTracking的方法。

和风细动帘帷暖·2023-11-08 14:09

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

关于学习《机器学习算法代码实现》的问题，主要使用的是sklearn工具包遇到的问题汇总

多项式回归——拟合非线性函数在之前的学习中我们比较了三种策略：批量梯度下降,随机梯度下降，和小批量梯度下降MiniBatch方法，根据效果显示，批量梯度下降得到的拟合效果最好，直接逼近最优theta,但是缺点是速度太慢，需要用到的数据量巨大，耗费资源多，而且数据集越大，它的效率越低，随机梯度下降的范围太广，无法确定而且具有随机性，最后得出小批量梯度下降具有更实用的可用性，它的范围可确定且因为只取一

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:39

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

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