k-means聚类分析第15页

MATLAB聚类算法

说明：如果是要用matlab做kmeans聚类分析，直接使用函数kmeans即可。使用方法:kmeans(输入矩阵，分类个数k)。

骑着单车去流浪·2023-06-06 22:45

使用python实现kmean算法

簇个数的选择2.2聚类评价指标2.2.1轮廓系数2.2.2紧密性指标2.2.3间隔性指标3.代码4.输出结果4.1命令行输出4.2可视化4.3穷举k法指标1.简介kmean是无监督学习的一种算法，主要是用来进行聚类分析的

·2023-04-24 10:39

【22-23 春学期】AI作业4-无监督学习

比较KNN与K-means基于实例的学习方法，用于分类和回归。K-means则是一种聚类算法，用于将数据点分成K个不同的类别。虽然两种算法都可以用于分类问题，但是它们的本质不同。

是锦鲤本臾了!·2023-04-21 20:22

CV学习第五课——SVM、决策树、KNN以及K-Means等其他机器学习工具

1.SVM（支持向量机）以下内容转载文章：[SVM支持向量机入门及数学原理]https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/945989431.1简介SVM名字由来：在支持向量机中，距离超平面最近的且满足一定条件的几个训练样本点被称为支持向量。图中有红色和蓝色两类样本点。黑色的实线就是最大间隔超平面。在这个例子中，A，B，C三个点到该超平面的距离相等

Flyinglief·2023-04-21 19:13

如何做好软件需求分析？

能够对所建模型按一定形式进行分解4.分清系统的逻辑视图和物理视图四、软件需求分析内容1.功能性需求2.非功能性需求3.设计约束五、软件需求分析过程1.问题识别2.分析与综合3.制订规格说明书4.评审六、软件需求评估方法1.聚类分析法

小熊coder·2023-04-21 13:46

Node2vec实战-聚类分析共享单车数据

1数据集和机器学习库说明1.1数据集介绍我们使用的数据集是capitalbikeshare包含了几百万条从2010-2020年的旅行记录数，将每一条旅途看做是邻接边列表，权重为两个车站之间旅行路线覆盖的次数。构造数据的脚本githubjupyter1.2使用的node2vec库我们使用stellargraph库(一个python实现的基于图计算的机器学习库)来实现node2vec算法。该库包含了诸

春夏秋冬又一年·2023-04-20 21:54

【mongo 系列】聚合知识点梳理

聚类也称聚类分析，亦称为群集分析，是对于统计数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。什么是聚合查询？

阿兵云原生·2023-04-20 21:24

k均值聚类分析在客户分类中的应用

k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取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，把每个对象

开山熊·2023-04-20 13:19

模糊数学求传递闭包(C语言)

一、问题描述我们在模糊数学中利用传递闭包法进行聚类分析的时候，需要求模糊相似矩阵的传递闭包，对于阶数比较高的矩阵，手工计算太过于繁琐，我们可以借助程序实现。

烛九幽-子麟·2023-04-20 07:42

BayesSpace：实现更高分辨率的空间转录组分析

来自美国的科研团队开发了BayesSpace，这是一种完全贝叶斯统计方法，它使用来自空间邻域的信息来增强空间转录组数据的分辨率并进行聚类分析。

尐尐呅·2023-04-20 06:08

机器学习A-Z～K平均聚类算法

原理在讲K-Means算法前我们先看看，这个算法能做什么。下面有一组数据，我们想要把数据分成若干个类，在某一类当中，这些数据的彼此之间的距离比较近。对于这个大问题，我们有两个小问题。

Carey_Wu·2023-04-19 15:44

20171227-kmeans,knn,kmean+算法比较

#kmeans,knn,kmean+算法比较##1.K-Means介绍K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。

pete1223·2023-04-19 01:26

利用EM算法对高斯混合模型GMM进行求解

高斯混合模型高斯混合算法GMM和大家比较熟悉的k-Means算法同属聚类算法的一种。在分类或者搜索算法中，我们对一些样本进行聚类后可以对新的数据进行分类。

亚古兽要进化·2023-04-19 01:55

聚类分析

library(cluster)library(factoextra)data("mtcars")df<-scale(mtcars)#数据标准化km.dist<-get_dist(df,method='euclidean')#计算数据的euclidean距离矩阵fviz_dist(km.dist)#可视化距离矩阵image.png均值聚类fviz_nbclust(df,FUNcluster=kme

Whuer_deng·2023-04-18 20:29

R -- 层次聚类和划分聚类

brief聚类分析是一种数据归约技术，旨在揭漏一个数据集中观测值的子类。子类内部之间相似度最高，子类之间差异性最大。至于这个相似度是一个个性化的定义了，所以有很多聚类方法。

All_Will_Be_Fine噻·2023-04-18 13:24

线性回归算法梳理

1、机器学习基本概念2、线性回归原理3、优化方法4、线性回归的评估指标5、sklearn参数详解1、机器学习基本概念监督学习：KNN、线性回归、逻辑回归、SVM、决策树和随机森林、神经网络无监督学习：K-means

pandawang830·2023-04-18 00:24

python大数据作业-客户价值分析-实训头歌

4、掌握使用Sklearn库对K-Means聚类算法的实现及其评价方法。5、掌握使用matplotlib结合pandas库对数据分析可视化处理的基本方法。

BreakAndCreate·2023-04-17 04:05

GEE：Gmeans

G-means是一种聚类算法，它是基于K-means算法的改进版本。K-means算法的一个主要缺点是需要事先指定聚类的数量，而G-means算法则可以自动确定聚类的数量。

_养乐多_·2023-04-17 02:06

KNN和k-means的区别

原理(32条消息)k-means原理和python实现_坠金的博客-CSDN博客(32条消息)k最近邻KNN_坠金的博客-CSDN博客总结knn是分类算法，首先给定已经分好类别的数据，问测试数据属于哪一类

坠金·2023-04-16 14:51

基于OpenCV的硬币面值识别

首先通过Canny算子对图像进行边缘检测，然后进一步调用定义的函数去除边缘检测后图像中的孤立点，对处理后的图像进行Hough变换检测圆曲线，进而可以把圆的半径储存在列表中，对所得到的数据进行K-means

早起的小懒虫·2023-04-15 23:46

基于多种算法实现鸢尾花聚类

基于多种聚类算法实现鸢尾花聚类描述聚类（Clustering）属于无监督学习的一种，聚类算法是根据数据的内在特征，将数据进行分组（即“内聚成类”），本任务我们通过实现鸢尾花聚类案例掌握Scikit-learn中多种经典的聚类算法（K-Means

九灵猴君·2023-04-15 22:50

监督学习和非监督学习

最典型的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析阶段

这里假装有个名字·2023-04-15 18:41

mysql+kettle+powbi可视化报表更新（分析师报表）

字段用于判断是否处于更新状态test1——原始数据test2——TEST1数据经清洗后入test2test3——test2表选取字段，做插入更新操作（此处做FRM模型（后续连python，计算FRM分值，或聚类分析

胖了会被宰·2023-04-15 14:24

【python机器学习】聚类算法K-means（基于顾客购物订单数据集）

写在前面k-means是一种最流行的聚类算法，属于无监督学习k-means可以在数据集分为相似的组（簇），使得组内数据的相似度较高，组间之间的相似度较低。

如是我闻__一时__·2023-04-15 00:30

通俗理解机器学习——K-means++ 聚类算法

为什么要使用K-means++聚类算法由于K-means算法的结果会受到初始点的选取而有所区别，即K-Means在初始化聚类中心时是在最小值和最大值之间随机取一个值作为其聚类中心，这样的随机取值会导致聚类中心可能选择的不好

堇禤·2023-04-15 00:57

传统机器学习(三)聚类算法K-means(一)

传统机器学习(三)聚类算法K-means(一)一、聚类算法K-means初识1.1算法概述K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。

undo_try·2023-04-15 00:25

（Matlab实现）K-means算法及最佳聚类数目的确定

CH值）3.Davies-BouldinCriterion（戴维斯-博尔丁指标，DB值）4.GapValue（Gap值）5.SilhouetteCoefficient（轮廓系数）6.基于Matlab的K-means

荔枝科研社·2023-04-14 23:16

Python——Kmeans聚类算法、轮廓系数（算法理论、代码）

目录1Kmeans模型理论1.1K-均值算法(K-means)算法概述1.2距离度量1.3K-means算法流程1.4K值的选择1.5K-means的优点1.6K-means的缺点1.7聚类的评价指标2

小平凡的记录·2023-04-14 23:38

bj21002000·2023-04-14 17:19

davies_bouldin_score用于评估聚类模型

在之前写的一篇关于聚类分析的文章中，介绍了两种用于评价聚类模型好坏的标准，分别是elbowmethod和silhouettescore。现在使用另外一种评分方式。

FrenchOldDriver·2023-04-14 11:37

学习笔记-机器学习-（10）聚类

吴恩达-机器学习课程--13:Clustering的学习总结：最常见的非监督算法：K-means算法假如想把以下训练集训练分为两簇随机选择两点，一部分点离红点更近，一部分点离蓝点更近移动两点至已分好的两类点的均值处

饼干和蛋糕·2023-04-14 08:02

K均值聚类分析流程

K均值聚类分析流程一、案例背景在某体育赛事中，意大利、韩国、罗马尼亚、法国、中国、美国、俄罗斯七个国家的裁判对300名运动员进行评分，现在想要通过评分上的差异将300名选手进行分类，计划将选手分为高水平

spssau·2023-04-13 20:48

K-Means 聚类原理

前言K-Means是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。

安哥生个信·2023-04-13 20:04

聚类分析_客户群聚类分析

聚类是非监督学习的一种算法，我们使用k-means聚类算法，实现客户细分，以及营销战略如何在实际业务中应用。

a_big_cat·2023-04-13 17:30

数据分析之聚类分析

这个分类的过程就是聚类分析。文/黄成甲聚类分析聚类分析，就是按照个体的特征将它们分类，目的在于让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，而不同类别之间具有较

黄成甲·2023-04-13 07:31

常用的统计分析方法总结(聚类分析、主成分分析、因子分析)

一.聚类分析聚类的目的1.间隔尺度：变量用连续的量来表示【常用】2.有序尺度：有次序关系，指标有有序的等级来表示3.名义尺度：指标用一些类来表示，这些没有等级和数量的关系1.1聚类分析的类型Q型聚类：对样品的聚类

_諾_·2023-04-13 03:14

【数据分析4】scikit-learn机器学习

1.机器学习方法：•构造间隔理论分布：聚类分析和模式识别•人工神经网络•决策树•感知器•支持向量机•集成学习AdaBoos•降维与度量学习•聚类•贝叶斯分类器•构造条件概率：回归分析和统计分类•高斯过程回归

ZEVIN LI·2023-04-12 23:24

基于聚类的推荐算法笔记——以豆瓣电影为例(一）（附源代码）

jiaoooooo·2023-04-12 12:55

sklearn 数据处理与特征工程

譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精

R戎·2023-04-12 08:44

R语言：UPGMA聚类分析和树状图

导读非加权组平均法(unweightedpair-groupmethodwitharithmeticmeans,UPGMA或averagelinkage)是一种较常用的聚类分析方法，可用于分析分类问题，

小白菜学生信·2023-04-12 05:21

YOLOv5知识总结

train.py2、输入端2.1Mosaic数据增强随机选取4张图像----->进行随机缩放、裁剪、排布---------->扩大数据集、提高鲁棒性2.2自适应图像缩放自适应图像缩放2.3自适应初始锚框计算K-means

宁德杰出青年代表·2023-04-12 03:26

100-非监督学习之DBSCAN密度聚类

>library(pacman)>p_load(dplyr,dbscan,ggplot2)k-means（K均值）和分层聚类衡量行间、及行与中心点的距离。

wonphen·2023-04-12 03:40

10种聚类算法的完整python操作示例

大家好，聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。

csdn1561168266·2023-04-11 10:58

基因表达聚类分析之初探SOM

生信宝典·2023-04-11 09:48

重要的是什么？-读《最熟悉又最陌生的14億消費者》

但转念一想那些复杂的分类，比如用聚类分析从七八个纬度分类的意义又在哪里呢？可能差别在于落地能力以及自由发挥的幅度。六大消费者类型消费能力和自我-他人消费导向分类出6个消费人群。

秦_Eric·2023-04-10 21:52

SPSS聚类分析（含k-均值聚类，系统聚类和二阶聚类）

本篇博客主要是根据1、聚类的基本知识点_哔哩哔哩_bilibili系列视频进行的学习记录一、SPSS聚类分析的基本知识点1、什么是聚类分析?

成、谋·2023-04-10 12:28

（21）聚类分析基础知识

所谓聚类分析，就是按照个体的特征将他们分类，并且在于让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，让不同类别之间具有较大的差异性。

职场办公技能500强企业实战·2023-04-10 09:11

用聚集算法计算轨迹中的滞留区域

一，聚类分析基本概念聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的（相关的）

Comclay·2023-04-09 22:54

【MATLAB数学建模编程实战】Kmeans算法编程及算法的简单原理

（等该专栏建设成熟后将开始收费，快快上车吧~~）【MATLAB数学建模编程实战】Kmeans算法编程及算法的简单原理kmeans算法是比较简单的一个算法，K-Means算法是一种「无监督」的聚类算法。

瞲_大河弯弯·2023-04-09 21:00

Data Mining_聚类分析&分类器&关联规则&回归分析 (Python)

常见技术包括：聚类分析、分类器、关联规则挖掘回归分析。datamining学习平台(网站)：KDnuggets：该网站提供与datamining相关的新闻、教育资源和工具等。

Cmy_CTO·2023-04-09 19:58

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