k-means聚类分析

Clustering K-Means 图像压缩

ClusteringK-Means图像压缩本案例使用K-Means聚类算法对图像进行压缩，我们将图像由彩色图变为灰度图。
Aroundchange·2023-04-08 00:23

R语言K-means和层次聚类分析癌细胞系微阵列数据和树状图可视化比较

最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。目标对“NCI60”（癌细胞系微阵列）数据使用聚类方法，目的是找出观察结果是否聚类为不同类型的癌症。K_means和层次聚类的比较。【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例，时长06:05#数据信息dim(nata)nci.lab
拓端研究室·2023-04-07 21:56

K-means算法实现及分析

K-means算法对data中数据进行聚类分析实验要求K-means算法对data中数据进行聚类分析1.算法原理描述2.写出K-means具体功能函数3.可视化画图，不同类数据采用不同颜色foriteminrange
鲤鱼酒酒·2023-04-07 13:21

KNN机器算法入门【Python】：实现手写数字识别

注意：KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法K-means有点像（K-means是无监督学习算法），但却是有本质区别的。
蚂蚁爱Python·2023-04-07 07:04

大数据的几大经典算法

二、Thek-meansalgorithm即K-Means算法k-meansalgorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割(k
z-Beau·2023-04-06 22:07

一文速学数模-K-means聚类算法实战：信用卡用户画像聚类分析

目录前言一、用户画像概述1.用户画像2.为何用聚类算法作用户画像二、数据质量校验1.数据背景2.数据说明三、数据预处理1.数据空缺值检验2.数据归一化四、K-means聚类step1:选取K值手肘法step2
fanstuck·2023-04-06 12:21

物以类聚，人以群分：聚类分析

聚类分析是一种无监督学习方法，通过学习没有分类标记的训练样本发现数据的内在性质和规律；数据之间的相似性通常用距离度量，类内差异应尽可能小，类间差异应尽可能大；根据形成聚类方式的不同，聚类算法可以分为层次聚类
编程回忆录·2023-04-06 12:11

自组织映射(SOM)聚类分析Python第三方库实现＜minisom＞

最近在做SOM神经网络模型的项目，之前一直在用Matlab的工具箱，一直想转成Python的代码来实现，就到处找，结果还真有SOM相关的库。自组织神经网络（SOM）的Python第三方库minisom代码示例自组织神经网络（SOM）的Python第三方库minisom源代码实现自组织神经网络（SOM）的Python第三方库minisom聚类功能实现自组织神经网络（SOM）的Python第三方库mi
府学路18号车神·2023-04-06 09:12

ClusterMap：用于空间基因表达的多尺度聚类分析 | 空间转录组分析工具推荐

在空间背景下量化RNA是了解复杂组织中基因表达和调控的关键。原位转录组方法可以在完整的组织中产生空间分辨率的RNA图谱。然而，目前还缺乏一个统一的计算工具来综合分析原位转录组数据。2021年10月，NatureCommunications发表了一个无监督和无注释的计算工具：ClusterMap，其在二维和三维空间将RNA精确地聚类到亚细胞结构、细胞体和组织区域中，并在不同的组织类型（包括小鼠大脑、
尐尐呅·2023-04-05 22:13

k-means聚类算法学习笔记（案例分析、python代码，结果可视化）

文章目录1什么是k-means聚类2案例分析（计算过程）3python代码4结果可视化1什么是k-means聚类K-Means算法是一种典型的基于划分的聚类算法，也是一种无监督学习算法。
漩涡脆波波·2023-04-05 14:52

ISLR读书笔记十九：主成分分析（PCA）

前面写的一些统计学习方法都是属于监督学习（supervisedlearning），这篇主成分分析（principalcomponentsanalysis，简称PCA）和下一篇聚类分析（clustering
晓炜·2023-04-05 04:52

机器学习---聚类算法总览

聚类算法总览参考资料k-means:本人文章sparkml聚类算法谱聚类：https://blog.csdn.net/wangqianqianya/article/details/103482708LDA
qq_38142901·2023-04-05 02:54

10X空间转录组聚类分析之BayesSpace算法聚类

hello，大家好，要过礼拜了，但是今天还是要好好工作，今天我们来分享一个针对空间转录组的聚类算法，目前大多数多空间转录组的聚类还是基于找高变基因降维聚类，但是文献中采用这个方法的很少，我们来看看新方法有什么改进。文献在SpatialtranscriptomicsatsubspotresolutionwithBayesSpace,发表于NatureBiotechnology（IF54，相当高了）。
Evil_Genius·2023-04-04 07:13

浅析聚类算法之层次聚类

今天记录一下聚类里的算法，之前已经叙述了K-means聚类今天补充一下其他。————————————————————关于什么是聚类，聚类是做什么等等之前已经叙述，今天直接进入正题。
LiBiscuit·2023-04-04 02:28

K-means聚类算法

1、聚类步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中⼼对于其他每个点计算到K个中⼼的距离，未知的点选择最近的⼀个聚类中⼼点作为标记类别接着对着标记的聚类中⼼之后，重新计算出每个聚类的新中⼼点（平均值）如果计算得出的新中⼼点与原中⼼点⼀样（质⼼不再移动），那么结束，否则重新进⾏第⼆步过程通过下图解释实现流程：2、举例说明1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中⼼（本案例中设置p1和p2）2、
绯雨千叶·2023-04-03 23:26

基因或蛋白表达谱的时间动力学聚类分析（R包Mfuzz）

在研究基因表达谱或者蛋白表达谱时，经常会涉及到对时间序列的分析。例如，不同的基因或蛋白表达水平随时间表现出怎样的动力学特征，怎样挖掘潜在的时间特征？本篇让我们来看一个能够分析基因表达谱或者蛋白表达谱的时间动力学特征的R包，Mfuzz。它能够识别表达谱的潜在时间序列模式，并将相似模式的基因聚类，以帮助我们了解基因的动态模式和它们功能的联系。相关文献分析思路解读为了帮助大家理解这种方法，我们首先来看这
纪伟讲测序·2023-04-03 12:34

模式识别 —— 第五章 数据聚类

第五章数据聚类距离与相似性度量距离的四条基本公理闵可夫斯基距离欧式距离马式距离曼哈顿距离切比雪夫距离汉明距离余弦相似度杰卡德相似系数KL散度基于距离阈值的聚类算法近邻聚类法最大最小距离算法系统聚类法（层次/分级聚类法）最短距离法最长距离法中间距离法（考点）重心法类平均距离法动态聚类方法K-均值算法（K-means
梦里一声何处鸿·2023-04-03 05:06

机器学习笔记10 -- 回归与聚类算法

回归和聚类线性回归：欠拟合与过拟合->岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习：K-means线性回归原理：回归问题：目标值为连续型的数据应用场景：房价预测，销售额度预测，金融类问题定义：函数关系
whurrican·2023-04-03 01:55

机器学习算法基础(8): 逻辑回归算法和K-means聚类算法

模型的保存和加载fromsklearn.externalsimportjoblib分类算法：逻辑回归逻辑回归：线性回归的式子作为输入，解决二分类问题，也可以得出概率值1、应用场景（基础分类问题：二分类）广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号2、广告点击点击没点击3、逻辑回归的输入与线性回归相同将线性回归的输入转变为一个分类问题4、sigmoid函数函数y轴为概率值逻辑回归也是一个算法自我
weixin_51182518·2023-04-03 01:19

机器学习算法基础（回归算法、逻辑回归、k-means聚类算法）

目录第一部分回归算法（一）线性回归线性模型线性回归损失函数（误差大小）减小误差的方法正规方程梯度下降正规方程、梯度下降API回归性能评估回归评估API两种方法的总结（二）欠拟合与过拟合定义产生原因及解决方法（三）岭回归——带正则项的线性回归正则化岭回归API代码实例——预测波士顿的房价模型的保存与加载代码示例第二部分分类算法——逻辑回归逻辑回归对数似然损失函数逻辑回归API逻辑回归案例——乳腺肿瘤
只求毕业·2023-04-03 01:17

【机器学习】04-回归与聚类算法：线性回归、过拟合、逻辑回归、K-means算法

回归与聚类算法一、线性回归学习目标：记忆线性回归的原理过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式1）线性回归即解决回归问题的最基本一个算法。回归问题：目标值为连续型数据的一类问题。2）线性回归应用场景房价预测--目标值：房价销售额度预测--目标值：销售额度金融:贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子3）什么是线性回归线性回归(L
同学你别跑·2023-04-03 00:41

Python+人工智能基础班（通俗易懂版教学）

pandas实操四、机器学习介绍五、机器学习线性回归线性回归实战准备单因子线性回归实战多因子线性回归实战六、机器学习逻辑回归使用线性回归解决分类任务使用逻辑回归解决分类任务逻辑回归实战：考试通过预测七、机器学习聚类分析常用聚类算法预测结果矫正
后端漫漫·2023-04-02 10:53

Denclue（KDE核密度）算法

好了回归聚类算法，在机器学习中，聚类算法有很多入门的自然便是K-means算
互联网底层人员·2023-04-01 10:25

（入门向）python实现k-means和k-medoid算法二维数据分类，含实验报告

https://pan.baidu.com/s/1tYGDmoS_K6oQrmf4vlDH9A提取码:qfcy效果预览：生成的点集：聚类结果：新手向代码参数修改教程：k-medoid可能支持三维数据聚类，但k-means
向盟约宣誓·2023-04-01 10:26

Excel聚类分析-人口统计模式下的分群算法

原创维希安（微信公众号：南雨潇湘）2021-07-2700:28收录于合集#excel18个#商业模式3个#聚类分析1个#算法9个很多人觉得自己没有编程基础，例如Python，R，是不是就与数据分析绝缘了呢
维希安·2023-04-01 00:37

基于k-means和tfidf的文本聚类代码简单实现

俗话说“外行看热闹，内行看门道“，作为一个机器学习的门外汉，刚研究python机器学习scikit-learn两周时间，虽然下面这段程序可能对于那些专研算法或机器学习的人来说非常简单，但对于一些入门的同学和我自己还是非常有帮助的。如果文章中有错误或不足之处，还请你微微一笑，原谅之；当然也非常欢迎你提出建议或指正~基本步骤包括：1.使用python+selenium分析dom结构爬取百度|互动百科文
叶过无痕·2023-04-01 00:13

基于 python TF-IDF K-means 算法的校园微博热点话题发现系统 附代码

本文基于K-means聚类算法实现一套校园微博热点话题发现系统，通过改进相关算法等步骤提高了获取热点话题的准确性，并实现可视化界面操作获取微博数据和热点话题等
数学是算法的灵魂·2023-03-31 23:40

K-means聚类算法的应用以及实现

K-means聚类算法属于无监督学习，它会将相似的对象归到同一个簇中，该算法原理简单，执行效率高，并且容易实现，是解决聚类问题的经典算法。
季布，·2023-03-31 23:35

【机器学习】K-means聚类，升级版，tf-idf+PCA降维+k-means，python

升级版K-means聚类：tf-idf+PCA降维+k-means，代码传送门：#coding:utf-8#2.0使用jieba进行分词,彻底放弃低效的NLPIR,用TextRank算法赋值权重(实测textrank
HelenLee01·2023-03-31 23:30

基于TF-IDF与k-means的情感聚类

目前很多情感聚类都是细分到逐词分析，而对于逐句的情感分析可以通过将文本转化为数字矩阵从而采用传统的聚类方法来实现，这里以K均值为例进行演示：importpandasaspdimportcodecsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.featu
#温室里的土豆·2023-03-31 23:33

Python机器学习算法备忘单之5 种常见算法的快速参考指南

K-means：最适合解决无监督聚类问题。正文
知识大胖·2023-03-31 18:31

（1-3）sklearn库的模型----无监督学习

声明：本文章涉及到的思想已被分解为文档一1.无监督学习中的聚类算法之k-means聚类算法–fromsklearn.clusterimportKMeansKMeans(n_clusters=8,init
BlackTurn·2023-03-31 18:20

监督学习（回归、分类问题）与无监督学习（聚类问题）

回归问题监督学习（Supervisedlearning）回归问题（Regression）分类问题（Classification）无监督学习及聚类问题无监督学习（Unsupervisedlearning）聚类问题（K-means
Gaolw1102·2023-03-31 18:46

sklearn无监督学习-聚类k-means

无监督学习聚类就是根据数据的”相似性”将数据分为多类的过程。评估两个不同样本之间的“相似性”，通常使用的方法就是计算两个样本之间的“距离”。使用不同的方法计算样本间的距离会关系到聚类结果的好坏。1样本距离计算方法欧式距离，曼哈顿距离，马氏距离，夹角余弦2sklearn.clustersklearn.cluster模块提供的各聚类算法函数可以使用不同的数据形式进行输入：标准数据输入格式：[样本个数，
生如夏花~之绚烂·2023-03-31 17:23

机器学习实践（十七）—sklearn之无监督学习-K-means算法

无监督学习包含算法聚类K-means(K均值聚类)降维PCA二、K-means原理K-means聚类步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后
泡泡码客·2023-03-31 17:20

【学习笔记】K-means算法

1、K-means原理我们先来看一下一个K-means的聚类效果图1.1K-means聚类步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后
YJ语·2023-03-31 17:57

sklearn 小白抱佛脚笔记4: 无监督学习

Unsupervisedlearning:seekingrepresentationsofthedata类聚:k-means类聚Hierarchicalagglomerativeclustering:Ward
GungnirsPledge·2023-03-31 17:25

第九章.聚类算法—K-MEANS，Mini Batch K-Means

第九章.聚类算法9.1聚类算法1.聚类和分类的区别：分类样本是带标签的，聚类的样本是没有标签的。2.K-MEANS1).算法思想以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的方法，逐次更新各据类中心值，直至得到最好的据类结果。2).算法流程1).先从没有标签的元素集合A中随机取k个元素，作为k个子集各自的重心。2).分别计算剩下的元素到k个子集重心的距离（可以使用欧氏距离），根据
七巷少年^ω^·2023-03-30 21:36

一文读懂聚类算法原理

常用算法：①划分方法：K-Means（K均值）、K-Medoids（K中心）；②层次方法：凝聚
PM见闻·2023-03-30 20:24

10 数据分析方法

）分组分析法平均分析法交叉分析法杜邦分析法（重点）漏斗图分析法现状分析==>对比：对比分析、平均分析、综合评价分析原因分析==>细分：分组分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析、矩阵关联分析、聚类分析预测分析
漫步青梧·2023-03-29 13:16

SKlearn里面的K-means使用详解

在K-Means聚类算法原理中，我们对K-Means的原理做了总结，本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。
ASS-ASH·2023-03-29 09:46

K-means聚类及距离度量方法小结

kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述。
ASS-ASH·2023-03-29 09:46

密度聚类（ DBSCAN ）

密度聚类（DBSCAN）密度聚类的思想是不同于K-Means的，但是更符合我们人类的思维，基本的思想是通过是否紧密相连来判断样本点是否属于一个簇。
GIS_JH·2023-03-29 03:03

5.2.2 K-Mean聚类算法

K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据换分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
WeDataScience·2023-03-28 19:25

K 均值算法-如何让数据自动分组

1，K均值算法K均值的英文为K-Means，其含义是：K：表示该算法可以将数据划分到K个不同的组中。均值：表示每个组的
码农充电站pro·2023-03-25 23:36

NLP系列学习:文本聚类

聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性
云时之间·2023-03-25 20:06

SuperMap iServer 机器学习服务配置及使用

支持分布式空间数据密度聚类分析、广义线性回归、基于森林的分类与回归、决策树分类与回归、线性回归、逻辑回归、支持向量机分类、朴素贝叶斯分类、梯度提升树分类与回归等
supermapsupport·2023-03-25 12:20

机器学习面试题——聚类算法

机器学习面试题——聚类算法提示：互联网大厂经常考的传统机器学习算法文章目录机器学习面试题——聚类算法@[TOC](文章目录)题目k-means介绍一下，K-means的过程k-means优缺点k-means
冰露可乐·2023-03-25 07:54

计算机视觉

第五章分割图像分割是为了寻找相互匹配的像素组，在统计学中被称为聚类分析。如何分割？早期方法趋向于区域分裂与归并，基于活动轮廓和水平集，均值移位（
灰蒙蒙的雨露·2023-03-24 19:12

关于PAGA轨迹分析的一些理解

在聚类分析中我们寻找的是细胞间的离散属性，也就是细胞之间的不同，而估计分析中我们寻找的是连续属性，也就是细胞之间的相同
韩建刚（CAAS-UCD）·2023-03-24 14:03
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