k-means聚类分析

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

基本介绍——数据挖掘

1.数据挖掘的定义数据挖掘是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系
Elseide艾思·2023-09-02 00:13

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

kmeans常见考点

1、kmeans简介k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取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
frostjsy·2023-09-01 05:14

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

10X单细胞（10X空间转录组）聚类分析之scDCC

hi，各位好，今天我们努努力，看一下10X单细胞和10X空间转录组普遍存在的dropout现象对我们数据分析的影响和文章中的方法scDCC是如何规避的，文章在Model-baseddeepembeddingforconstrainedclusteringanalysisofsinglecellRNA-seqdata,2021年3月发表于NC，中国人发表的，不算低了，有关dropout的知识，大家可
单细胞空间交响乐·2023-08-30 12:41

【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

R语言聚类分析最佳实践：书籍

R语言聚类分析最佳实践PracticalGuidetoClusterAnalysisinRimage简介尽管有几本关于无监督机器学习的好书，但我们认为其中许多书太过理论化。
wentaomicro·2023-08-28 08:27

聚类分析 | MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化

聚类分析|MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化目录聚类分析|MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍AHC聚类算法，聚类结果可视化，MATLAB程序。
机器学习之心·2023-08-28 06:49

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

聚类分析 | MATLAB实现基于DBSCAD密度聚类算法可视化

聚类分析|MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化目录聚类分析|MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍基于DBSCAD密度聚类算法可视化
机器学习之心·2023-08-27 02:24

聚类分析 | MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化

聚类分析|MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化目录聚类分析|MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍聚类分析|MATLAB实现基于LP
机器学习之心·2023-08-27 02:24

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

知识分享| 转录组个性化分析(5)——转录因子及转录因子结合位点预测

因此我们可以通过转录因子注释，或者可通过表达量聚类分析，筛选出关注生物学问题过程中起主要调控作用的一些转录因子。
bioyigene·2023-08-26 12:27

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

模式识别——聚类分析相关问题

1.聚类分析和判别分析的相关与区别？答：（1）相关：聚类分析和判别都是多元统计中研究事物分类的基本方法。（2）区别：①基本思想不同。聚类分析：根据研究对象特征对研究对象进行分类的一种多元分析技术。
举世无双勇·2023-08-24 22:31

（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

使用PyMetis实现聚类融合算法

因此，面对特定的应用问题，如何选择合适的聚类算法是聚类分析研究中的一个重要课题。  聚类融合将不同
Sun_Sherry·2023-08-24 12:57

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

推荐24款好用的数据可视化分析工具，个个堪称神器！

2、国云大数据魔镜一款免费的新型大数据可视化分析工具，操作简单，支持多种数据源，上卷下钻，数据预测，聚类分析，相关性分
明月说数据·2023-08-22 03:55

快速聚类

快速聚类分析得到的结果要简单易懂的多，且对计算机要求不是很高，因而其应用比层次聚类分析要高。实质是K-mean聚类。
肖玉贤·2023-08-21 19:30

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

你一定要知道的数据分析方法

而数据分析方法则是指具体的方法，比如对比分析、相关分析、回归分析、交叉分析、聚类分析等，主要是从微观角度知道如何进行数据分析。
AoEliauk·2023-08-21 12:52

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

【女性生殖系统菌群之二】阴道菌群群落状态及类型

图1培养阴道菌群中最普遍成员的检测频率及其相对比例聚类分析广泛应用于从数据中获取并显示存在几种不同类型的类群（通常称为群落状态类型—CSTs，详见小贴士），包括以下几种类群：（1）以L.iners为主；
JarySun·2023-08-20 13:49

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

数学建模之“聚类分析”原理详解

一、聚类分析的概念1、聚类分析（又称群分析）是研究样品（或指标）分类问题的一种多元统计法。2、主要方法：系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。
小小_扫地僧·2023-08-18 11:15

R语言文本挖掘：kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化|附代码数据

文本聚类其实也就是聚类分析在文本方向上的应用,首先我们要把一个个文档的自然语言转换成数学信息，这样形成高维空间点之后再去计
·2023-08-18 00:51

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

聚类分析

物以类聚类中的个体具有相似性，相似性聚类无监督学习：使用不知类别的样本集进行分类器设计基于概率密度函数估计的方法（难点在于密度函数如何估计）基于样本集间相似性度量的方法（聚类分析）训练前，甚至没有确切的类别数目和类别定义
浩宇Harry·2023-08-17 07:03

数据挖掘岗位分析与应用

目录1.数据挖掘简介1.1概念1.2基本方法2.分类分析2.1概念2.2基本方法2.3分类方法的对比3.聚类分析3.1概念3.2基本方法3.3聚类分析方法的对比4.神经网络4.1概念4.2基本方法5.数据挖掘岗位分析
草帽小子_一个数据人的自留地·2023-08-16 02:47

聚类算法介绍（欧氏距离和余弦距离）

3.在聚类分析中，样本之间相似性通常采用样本之间的距离来表示，距离越大表示两个样本越不相似，差异性越大。距离越小，样本差异性越大，距离为零表示两个样本完全一样，无差异。4.连续型数值计量
海滩上的那乌克丽丽·2023-08-15 21:06

聚类分析、线性回归分析与分类分析（逻辑回归模型）

、读取数据②了解数据概况且对后续建模进行数据处理③建立线性回归模型2.逻辑回归模型①统计预测目标结果（流失）中的0和1比例②观察导致目标结果（高流失率）是哪些变量③逻辑回归模型建立与优化④模型解读3.聚类分析模型
且去不靠岸·2023-08-14 08:59

weka的基本使用

目录：1.简介2.界面初识3.数据格式4.数据准备5.关联规则6.分类与回归7.聚类分析8.Weka相关资料9.Weka二次开发10.Weka源代码导入1.简介WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis
weixin_30641465·2023-08-14 05:28

weka软件的使用，CBR非偶然性规划

weka的基本使用-RongT-博客园(cnblogs.com)weka的基本使用目录：1.简介2.界面初识3.数据格式4.数据准备5.关联规则6.分类与回归7.聚类分析8.Weka相关资料9.Weka
煜成'Studio·2023-08-14 05:28

WEKA使用教程(经典教程转载)

WEKA使用教程目录1.简介2.数据格式3.数据准备4.关联规则（购物篮分析）5.分类与回归6.聚类分析1.简介WEKA的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis
冥想者-定·2023-08-14 05:57

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

释放马氏距离的力量：用 Python 探索多元数据分析

MahalanobisDistance可以应用于各种机器学习算法中，如聚类分析、分类算法和异常检测。维沙尔·夏尔马
无水先生·2023-08-13 17:38

PySpark对电影和用户进行聚类分析

本篇博文介绍如何利用因子分解出的用户特征、电影特征做用户和电影的聚类分析，以看能否找到不同于已知的、有趣的新信息。
Just Jump·2023-08-11 17:49
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