k-means聚类分析

AI 人工智能学习之聚类分析及算法(2)

聚类聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。聚类是指把相似的数据划分到一起，具体划分的时候并不关心这一类的标签，目标就是把相似的数据聚合到一起。聚类算法聚类算法，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统
剑池·2023-01-21 17:11

吴恩达机器学习课后作业7——K-means聚类与主成分分析

1.问题和数据在本练习中，您将实现K-means聚类算法并应用它来压缩图像。
学吧 学无止境·2023-01-20 17:01

吴恩达机器学习课程12——无监督学习

目录k-means聚类输入算法类别不明显优化目标随机初始化选取聚类数量如有不妥，请不吝指正~k-means聚类k-means聚类是当下比较火的一个无监督学习算法。
CtrlZ1·2023-01-20 17:26

K-means smote：基于K均值和SMOTE的启发式过采样方法改进不平衡学习

K-meanssmote：基于K均值和SMOTE的启发式过采样方法改进不平衡学习相关工作  处理类别不平衡的方法要么改变分类算法本身，将不同类别的错误分类成本纳入分类过程，要么修改用于训练分类器的数据。对训练数据进行重采样可以通过移除多数类样本(欠采样)或扩大少数类样本(过采样)来完成。过采样技术要么复制现有的观测数据，要么生成人工数据。这种方法可以在无信息的情况下工作，随机选择被复制或用作数据生
ALIVEVILAM·2023-01-20 05:28

K-means和k-means++

聚类假设一个样本集C={x1,x2,...,xl}，聚类算法把这个样本集划分成m个不相交的子集C1,...,Cm即簇。这些子集的并集是整个样本集：且每个样本只能属于这些子集中的一个，即任意两个子集之间没有交集：同一子集内的样本要具备相似性，相似性没有固定的定义，根据不同场景由人工设定。相似度计算向量之间的相似度的常用方法：欧式距离：空间中两点的直线距离。2.曼哈顿距离：又称“城市街区距离”3.余弦
开某人214·2023-01-19 18:10

【手写数字识别】基于Lenet网络实现手写数字识别附matlab代码

现阶段手写数字识别的主要研究方法有统计、聚类分析和神经网络。最小距离分类算法是模式识别中较传统、
matlab科研助手·2023-01-19 16:19

收藏 | YOLOX模型部署、优化及训练全过程

YOLOX的AnchorFree（AnchorBased针对数据集聚类分析得
SophiaCV·2023-01-19 14:40

【4 - 降维算法PCA和SVD - 案例部分】菜菜sklearn机器学习

中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means
如何原谅奋力过但无声·2023-01-18 15:37

【4 - 降维算法PCA和SVD - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means
如何原谅奋力过但无声·2023-01-18 15:36

【数据爬取和数据分析】Q房网深圳二手房源分析

目录1数据爬取1.1目标网站及数据选择1.2编写爬虫2数据预处理2.1数据清洗2.3数据说明2.4描述性统计3数据可视化分析4聚类分析5结论1数据爬取1.1目标网站及数据选择1.1.1Q房网深圳二手房待售小区信息页
Huang Zenan·2023-01-18 01:59

聚类算法之k-means

1.算法描述k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法。
T.S.Hao·2023-01-17 16:36

MATLAB最大最小距离法进行聚类分析-模式识别导论（齐敏）课后题2.1

MATLAB最大最小距离法进行聚类分析-模式识别导论（齐敏）课后题2.1题目代码结果题目代码%%X=[0,0;1,1;2,2;3,7;3,6;4,6;5,7;6,3;7,3;7,4];sita=1/2;
L林N·2023-01-17 15:25

python 密度聚类_Python密度聚类算法-DBSCAN实践

本文主要内容：前言DBSCAN聚类算法参数选择DBSCAN算法迭代可视化展示常用评估方法：轮廓系数用Python实现DBSCAN聚类算法一、前言去年学聚类算法的R语言的时候，有层次聚类、系统聚类、K-means
weixin_39927623·2023-01-17 14:42

dbscan聚类python_DBSCAN聚类算法 Python 代码

前言二、DBSCAN聚类算法三、参数选择四、DBSCAN算法迭代可视化展示五、常用的评估方法：轮廓系数六、用Python实现DBSCAN聚类算法一、前言去年学聚类算法的R语言的时候，有层次聚类、系统聚类、K-means
淮漠·2023-01-17 14:41

数学建模聚类模型

K-means聚类算法步骤指定需要划分的簇的个数K值（类的个数）随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是样本点）计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对
_Vivi__·2023-01-17 08:35

数学建模（NO.15聚类模型）

聚类模型一.应用二.K-means聚类算法1.算法流程2.图解K-means算法3.算法流程图4.一些讨论5.算法的评价三.K-means++算法1.算法基础2.SPSS操作四.系统（层次）聚类1.概念
晨沉宸辰·2023-01-17 08:56

数学建模之聚类模型

K-means聚类算法算法流程：（1）指定需要划分地簇地个数K值（即为类地个数）（2）随机地选择K个数据对象作
好好去学习·2023-01-17 08:26

数学建模学习笔记（九）——聚类模型

文章目录一、聚类综述二、主要用到的聚类算法三、K-means聚类算法四、K-means++算法五、对于K-means算法和K-means算法的讨论六、系统（层次）聚类算法七、DBSCAN算法八、总结一、
striveAgain丶·2023-01-17 08:26

Sgg：模糊聚类分析（数学建模）

模糊聚类分析参加全国大学生数学建模竞赛的时候接触了这个方法，后来在亚太地区建模也使用了，但是那个例子不太恰当，不容易理解。这样我到了一个网上写的超级详细的大哥的例子：戳！
极度丶浚爱·2023-01-17 07:25

备战数学建模44-聚类模型(攻坚站8)

常用的聚类有基于距离的：包括K-means和系统聚类等，基于密度的DASCAN算法等。目录一、Keans和K-means++算法1.1、K-means
nuist__NJUPT·2023-01-17 07:54

【数学建模】聚类模型

目录一、K-means聚类算法1、K-means聚类算法流程2、算法流程图3、K-means算法的评价二、K-means++算法1、算法描述2、Spss软件操作三、系统（层次）聚类1、简介2、Spss软件操作
要如我愿·2023-01-17 07:18

【数学建模】-聚类模型学习笔记之系统（层次）聚类

学习来源：清风老师于晶贤‐辽宁石油化工大学‐聚类分析之系统聚类法系统聚类的合并算法通过计算两类数据点间的距离，对最为接近的两类数据点进行组合，并反复迭代这一过程，直到将所有数据点合成一类，并生成聚类谱系图
勤奋努力的野指针·2023-01-17 07:17

数学建模：13 聚类模型

目录K-means聚类算法步骤K-means++步骤SPSS系统（层次）聚类步骤样本间的常用距离指标间的距离类与类之间的距离SPSS聚类谱系图（树状图）如何确定K值-肘部法则聚合系数：总畸变程度确定K后用
NElks·2023-01-17 07:44

web安全之机器学习入门——2.机器学习概述

正文数据提取数字型文本型数据读取0前置知识什么是机器学习通过简单示例来理解什么是机器学习机器学习的算法属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法,逻辑回归等算法属于无监督式学习的算法有:关联规则,K-means
R芮R·2023-01-16 22:13

python中dbscan和kmeans_Python机器学习笔记：K-Means算法，DBSCAN算法

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNoteK-Means算法K-Means
weixin_39999532·2023-01-16 18:12

无监督智能地震速度拾取（matlab实现）

三维k-means无监督智能地震速度拾取（matlab实现）本文从三个方向探究了叠加速度拾取智能化的方法。
就当ta去练技术了·2023-01-16 14:41

聚类(二)K-means算法优化

K-Means算法问题1.对于K个初始质心的选择比较敏感，容易陷入局部最小值对于K个初始质心的选择比较敏感，容易陷入局部最小值。
是忘生啊·2023-01-16 09:21

【3 - 特征工程】菜菜sklearn机器学习

中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means
如何原谅奋力过但无声·2023-01-16 06:02

Sklearn参数详解—聚类算法

总第115篇前言聚类是一种非监督学习，是将一份给定数据集划分成k类，这一份数据集可能是某公司的一批用户，也可能是某媒体网站的一系列文章，如果是某公司的一批用户，那么k-means做的就是根据用户的表现对用户的分类
俊红的数据分析之路·2023-01-15 23:17

knn聚类还是分类_手把手教你绘制一致性聚类图

不会我们就去问wiki，wiki给出的解释如下：答一致性聚类是传统聚类分析的重要阐述。一致性聚类，也称为聚类集成，是指为特定数据集获得了许多不同(输入)聚类并且需要查找单个(一致性)的情况。
焦子南·2023-01-15 19:23

ConsensusClusterPlus根据基因表达量对样品进行分类

)d=exprs(ALL)d[1:5,1:5]#对上面这个芯片表达数据我们一般会简单的进行normalization（本次采用中位数中心化），然后取在各个样品差异很大的那些gene或者探针的数据来进行聚类分析
aorong2257·2023-01-15 19:22

ConsensusClusterPlus包进行聚类分析

ConsensusClusterPlus包的ConsensesClusterPlus函数，用于通过稳定性证据确定簇数和类成员身份。计算聚类一致性和项目一致性的calcICL函数。UsageConsensusClusterPlus(d=NULL,maxK=3,reps=10,pItem=0.8,pFeature=1,clusterAlg="hc",title="untitled_consensus_
qq_27390023·2023-01-15 19:22

ConsensusClusterPlus， 一步到位的一致性聚类！

ConsensusClusterPlus这个R包，就是专门用于一致性聚类分析的，为了简化调用，甚至将所有的步骤都封装到了一个函数里面，所以其使用方法非常的简单，一共三步1.加载R包2.把表达量数据读进去
生信修炼手册·2023-01-15 19:52

sklearn机器学习：基于密度的聚类算法DBSCAN

DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)K-Means是最常见的聚类方法，能够实现快速聚类，但局限于其算法构架，K-Means
Zen of Data Analysis·2023-01-15 17:56

python 趋势预测_【Python量化投资】系列之SVR预测第二天开盘趋势和股价的正负统计分析（附代码）...

算法的目标在于发现数据中的结构，如聚类分析。3
weixin_39602615·2023-01-15 14:44

写博客的素材

单位方差的方法就是一种归一化Regularization：是指正则化，一般用在损失函数中，防止出现过拟合一机器学习1机器学习算法PCA与SVD白化whiteningSVMNormalization标准化的原因方法和作用详解K-Means
Dongdong Bai·2023-01-15 11:53

机器学习公式推导与代码实现-无监督学习模型

聚类分析与k均值聚类算法督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过度量特征相似度或者距离，将样本自动划分为若干类别。
南妮儿·2023-01-15 11:38

r语言聚类分析_利用R语言进行层次聚类分析以及绘制树状图

树形图(dendrogram)是表示树的图。这种图解表示经常多种场合中被使用：在层次聚类中，它说明了由相应分析产生的聚类的排列；在计算生物学中，它显示了基因或样本的聚类，有时在热图的边缘在系统发育学中，它显示了各种生物类群之间的进化关系。在这种情况下，树状图也称为系统发育树。其实最简单的理解就是树形图是通过计算距离(计算距离的方式)来表示两个对象之间关系远近的图解。进行计算#以内置的数据集为例da
weixin_39915204·2023-01-14 21:54

python画聚类树状图_聚类分析python画树状图--Plotly(dendrogram)用法解析

1、前言聚类分析是机器学习和数据分析中非常常见的分类方法，当我们用到层次聚类(系统聚类)时，最常用的分析方法就是绘制树状图，比较常见的统计软件像SPSS、SAS、R等都可以直接绘制树状图，比较简单，今天主要介绍下
狼宽量化·2023-01-14 21:24

python数据分类聚类案例_用Python进行系统聚类分析

在进行机器学习时，我们往往要对数据进行聚类分析，聚类，说白了就是把相似的样品点/数据点进行归类，相似度高的样品点会放在一起，这样一个样本就会被分成几类。
weixin_39802962·2023-01-14 21:24

层次聚类，转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_62f3c4ef01014uhe.html

Matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程
1361976860·2023-01-14 21:54

聚类分析树状图的初探

参考官方文档：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/index.html此次使用聚类分析是因为文章需要，然后参考官方文档简单制作满足分析要求的树状图。
weixin_30699463·2023-01-14 21:54

聚类树图(dendrogram)绘制(matplotlib与scipy)

一：基本原理层次聚类法是多元统计中聚类分析的重要方法之一。
生信小兔·2023-01-14 21:23

【3 - 数据预处理】菜菜sklearn机器学习

中的实现第二期：随机森林在sklearn中的实现第三期：sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means
如何原谅奋力过但无声·2023-01-13 15:26

数据挖掘实验二：K-means算法及其应用（Python实现）

目录实验要求实验内容实验背景介绍实现方法：实验结果实验要求掌握k-mean算法的原理。学会编写k-mean的程序实现和应用。理解和掌握通用框架的实现原则与技巧。在选取初始聚类中心的时候要做一些工作，不要使得聚类中心集中到一个簇之中。实验内容实验背景介绍K-mean是机器学习中重要的算法之一，有许多版本变种和应用场景。该算法的执行效率较高，应用的结果可展示性较好。希望你能按照算法的基本原理，编写一个
ChessZH·2023-01-13 09:12

k-means实现图像颜色分割及压缩

fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#多fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.imageimportimread#ladybug.pngimage=imread('strawberry.jpg')##image.shape#
厉害的小松松·2023-01-13 09:41

吴恩达机器学习ex7 python实现

K-Means聚类我们将实施和应用K-means到一个简单的二维数据集，以获得一些直观的工作原理。
枸杞仙人·2023-01-13 09:41

机器学习练习 7 - K-means 和PCA（主成分分析）

机器学习练习7-K-means和PCA（主成分分析）在本练习中，我们将实现K-means聚类，并使用它来压缩图像。
追寻远方的人·2023-01-13 09:40

西湖大学自然语言处理（十）—— 聚类

MeasurevectorspacedistanceClusteringK-meansclusteringMeasurevectorspacedistanceClusteringK-meansclustering关于K-means
Jason Avicii·2023-01-12 16:19

Kmeans

聚类算法(无监督的数据挖掘算法)作用将数据实现分割用于异常点的监控分类Kmeans聚类K中心聚类谱系聚类EM聚类算法基于密度的聚类基于网格的聚类Kmeans聚类分析利用距离远近的思想将目标数据剧为指定的
云间怡海·2023-01-12 09:57
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