k-means聚类分析第25页

R 聚类分析

聚类分析1.数据描述2.调入数据，并对数据标准化。3.系统聚类（类间距离为默认最长距离法）3.1.分2类进行系统聚类，画系统聚类图，添加分类框，查看分类结果。

BoBo玩ROS·2023-01-01 12:07

[机器学习与数据分析] 时间序列聚类方法

聚类分析（clusteranalysis）简称聚类（clustering），是根据事物自身的特性对被聚类对象进行类别划分的统计分析方法，其目的是根据某种相似度度量对数据集进行划分，将没有类别的数据样本划分成若干个不同的子集

呦柚子·2023-01-01 11:11

聚类分析之R语言篇

聚类分析(clusteranalysis)是把研究对象(样本或变量)分组成为由类似的对象组成多个类的一种统计方法。聚类结果一般在4-6类，不易太多，或太少。

weixin_33709364·2023-01-01 10:23

R实战 | 聚类分析

聚类分析R中有各种各样的聚类分析函数。本文主要介绍其中的三种方法:层次聚集、划分聚类、基于模型的聚类。数据准备聚类分析之前，可以对数据进行预处理，如包括缺失值的处理和数据的标准化。

木舟笔记·2023-01-01 10:49

RapidMiner介绍与实践（三）K-Means

前言前两篇介绍了利用RapidMiner利用决策树算法、贝叶斯分类器对golf数据进行简单的预测分析，当然由于数据集的有限，模型预测结果就是各种惨不忍睹，所以……今天更多是关注于K-Means算法在rapidminer

跌娣·2023-01-01 04:44

LR的优缺点

需要利用因子分析或者变量聚类分析等手段来选择代表性的自变量，以减少候选变量之间的相关性；二、预测结果呈“S”型，因此从log(odds)向概率转化的过程是非线

闪闪亮亮·2023-01-01 00:47

聚类、距离衡量方法

聚类分析目标：将数据样本划分为若干个通常不相交的“簇”，使簇内数据之间具有高的相似性，不同簇数据之间具有高的差异性一、相似性度量方法欧氏距离马氏距离标准化欧式距离海明距离哈曼顿距离杰卡德距离切比雪夫距离相关距离闵可夫斯基距离信息熵余弦距离基于核函数的度量

Anthony_4926·2022-12-31 17:25

基于Python的K-means简单分类

对于K-means的分类实现，我用的是jupyternotebook，这样更方便，可视性更强。

Amyniez·2022-12-31 17:53

python 如何对于海洋气象数据进行k-mean聚类

python中提供了KMeans库，可以方便我们对数据进行相应的聚类分析。下面举个对于气温数据进行聚类分析的例子，数据来自ERA-5，可以自行从官网下载。

简朴-ocean·2022-12-31 15:59

K-means聚类python实现的一个案例

K-means聚类python实现的一个案例K-means介绍待处理数据K-means聚类python实现代码结果K-means介绍参考：周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社,2021:197-

KRISNAT·2022-12-31 15:58

K-center聚类的python实现

文章目录介绍函数介绍实例作者：张双双介绍K-center聚类和K-means聚类类似，都是通过迭代类中心点直至收敛，不同的是K-center的中心点必须是一个真实的样本点，而K-means并不需要。

zoujiahui_2018·2022-12-31 15:58

Python K-means 聚类算法实现

以上是K-means算法的大概流程图importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.colorsascolorsimportseabornassnsimportrandomimportsysfromsklearnimportmetrics

AdamShyly·2022-12-31 15:57

k-means聚类 python实现

有用请点赞，没用请差评。欢迎分享本文，转载请保留出处。kmeans算法又名k均值算法。其算法思想大致为：先从样本集中随机选取kk个样本作为簇中心，并计算所有样本与这kk个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。根据以上描述，我们大致可以猜测到实现kmeans算法的主要三点：（1）簇个数kk的选择（2）各个样本

Tomator01·2022-12-31 15:57

机器学习（ML）（一）——机器学习简介

数据集由特征值+目标值3、机器学习的算法分类：监督学习：目标值：类别-分类问题K近邻、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题线性回归，岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习聚类：K-means

精分天秤座的mystery·2022-12-31 06:08

机器学习十大算法实现python代码汇总

LogisticRegression)三、决策树(DecisionTree)四、支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)五、K邻近算法（K-NearestNeighbors，KNN）六、K-均值算法（K-means

bigdata_pokison·2022-12-31 06:33

机器学习算法岗：常见面试问题及解答整理，持续更新

SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导1、SVM原理2、LR（线性回归）原理2.5、SVM与LR异同点3、GBDT原理4、EM（期望最大）原理5、XGBoost原理6、RF（随机森林）原理四、K-means

CV干饭王·2022-12-30 22:59

【机器学习常见的分类聚类学习方法】

集成分类学习方法：Boosting集成方法、Bagging（随机森林）、Adboost聚类方法：原型聚类（k-means）、密度聚类（DBSCAN）、层次聚类

胡萝卜糊·2022-12-30 20:08

【1 - 决策树 - 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

我愚蠢的_理想主义·2022-12-30 16:51

【1 - 决策树 - 案例部分：泰坦尼克号幸存者预测】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

我愚蠢的_理想主义·2022-12-30 16:48

层次聚类详解(附代码)

本篇博客主要介绍机器学习算法中的层次聚类，层次聚类不同于传统的K-Means聚类算法，它在初始K值和初始聚类中心点的选择问题上会存在优势。

公众号【五元杂货铺】·2022-12-30 14:45

笔试题，一小时手写k-means算法

循环智能-算法工程师笔试题：手写k-means算法1.题目描述数据输出：一个N*1的一维向量，代表进行聚类之后各个点所属的类id。

汤姆憨克斯Ymir·2022-12-30 07:18

10个Python实现的最频繁使用的聚类算法

2、聚类数据集3、亲和力传播4、聚合聚类5、BIRCH6、DBSCAN7、K均值8、Mini-BatchK-均值9、均值漂移聚类10、OPTICS11、光谱聚类12、高斯混合模型三、总结大家好，聚类或聚类分析是无监督学习问题

·2022-12-30 07:47

机器学习面试-处理聚类问题

●k-means算法流程参考回答：从数据集中随机选择k个聚类样本作为初始的聚类中心,然后计算数据集中每个样本到这k个聚类中心的距离,并将此样本分到距离最小的聚类中心所对应的类中。将所有样本归

Happy丶lazy·2022-12-29 23:55

机器学习笔记

嵌入法降维筛选第三部分：数据集拆分第四部分：数据挖掘模型1、线性回归2、逻辑回归LR3、朴素贝叶斯NB4、支持向量机SVM5、最近邻分类KNN6、神经网络9、决策树DT10、集成算法11、网格搜索12、聚类分析常用基本库第零部分数据勘察

muge`·2022-12-29 22:46

DS&ML_特征工程笔记

分类算法笔记之随机森林、梯度提升树、XGBoost模型DS&ML_分类算法笔记之k-近邻、KD-Tree模型DS&ML_降维算法笔记之主成分分析PCA模型DS&ML_分类算法笔记之朴素贝叶斯模型DS&ML_聚类算法笔记之k-means

sgyzetrov·2022-12-29 22:13

YOLO 中的Anchor机制笔记

众所周知，Yolov2最大的改进就是锚框机制，并且锚框的生成不是和以前靠经验所得，而是通过更加科学K-Means聚类获得的。那么这个Anchor是如何与yolo相结合的呢？

正在学习的浅语·2022-12-29 21:24

9、【EM算法】之GMM应用

算法实际过程就是在隐变量介入后，逐步迭代求参数的过程，具体步骤可自行查阅相关资料，大抵跟似然估计不同的就是log后面需要展开累加，由此引入了jensen不等式项目背景：在城东跟城西的共享单车的使用情况进行聚类求参，其实跟k-Means

Alexander plus·2022-12-29 19:00

数学建模常用算法总结

运动过程模拟，元包机模拟标准的模型无法做到就可以适用计算机模拟算法数据处理方法数据拟合，黑色模型GM（1,1），插值算法，时间序列分析统计算法相关分析，典型相关分析，灰色关联分析，线性回归，方差分析，聚类分析

Hydrion-Qlz·2022-12-29 16:02

sklearn：最近邻搜索sklearn.neighbors 最近邻查找算法kd-tree 【机器学习】K-means聚类算法初探

致守·2022-12-29 14:24

四、CDA数据分析师系列_从零进阶_数据分析的统计基础_简明笔记

1.3数据分析方法简介1.3.1统计分析方法简介1.3.1.1描述性统计分析1.3.1.2回归分析1.3.1.3对应分析1.3.1.4因子分析1.3.1.5方差分析1.3.2数据挖掘方法简介1.3.2.1聚类分析

Norni·2022-12-29 13:12

《机器学习算法的数学解析与Python实现》读书笔记：第9章 K-means聚类算法

目录第9章K-means聚类算法9.1用投票表决实现“物以类聚”9.1.1聚类问题就是“物以类聚”的实施问题9.1.2用“K”来决定归属类别9.1.3度量“相似”的距离9.1.4聚类问题中的多数表决9.2K-means

非文的NLP修炼笔记·2022-12-29 13:25

python多维数据聚类可视化_基于python3的可视化数据聚类系统（k-means算法和k-中心点算法）...

1、用户界面1)点击读取文件按钮，读取到的文件如下图所示：数据聚类系统读取文件数据聚类系统导入文件2)设置簇的个数，这里设置成2，并选择K-means聚类算法，显示的结果如下图：数据聚类系统运行K-means

weixin_39990029·2022-12-29 13:24

机智的冷露·2022-12-29 13:48

10个最频繁使用的聚类算法 Python 实现（附完整代码）

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。

Python数据开发·2022-12-29 13:14

人工智能传统机器学习

.机器学习算法分类监督学习：目标值：类别--分类问题算法：k-近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归目标值：连续型数据--回归问题算法：线性回归，岭回归目标值：无--无监督学习（聚类）算法：k-means

ZSup{A}·2022-12-29 12:11

神经网络隐含层数的确定,两层隐藏层的神经网络

确定神经元个数的方法有K-means,ROLS等算法。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、小波神经网络的建模怎么确定隐含层的神经元个数确定隐层节点数的方法为“试凑法”神经网络有两层隐含层个数怎么取。

小六oO·2022-12-29 00:38

机器学习十大经典算法之K-Means聚类算法

聚类介绍聚类在机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息等领域有广泛的应用。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离（一般是欧式距离）等。聚类的应用在商务上，聚类能帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同的客户群的特征。在生物学上，

小小谢先生·2022-12-28 21:53

基于GPU并行计算的K-Means聚类算法

而k-means算法是最常用和最典型的聚类算法之一，k-means算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性

weixin_34254823·2022-12-28 21:51

MPI并行化实现K-means算法，使用zoo数据集

文章目录详细算法设计算法流程主要函数及其功能说明输入及输出文件格式程序运行实验结果算法源代码该算法的并行化中使用了zoo数据集，数据集地址:(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Zoo)详细算法设计采用主从方式，由一个进程充当主节点负责数据的划分与分发，其他进程完成本地数据的计算，并将结果返回给主节点做聚合。1、选定进程0为主节点，首先调用loadDate

枫2333·2022-12-28 21:46

两种聚类方法——K均值聚类（K-means）算法和模糊C均值聚类（FCM）算法的简述与在MATLAB中的实现

聚类有很多的算法，K-means是最简单最实用的一种算法，FCM算法则是K-means算法融合模糊理论的

空出来的时间·2022-12-28 19:08

数据挖掘的聚类算法

优点：根据距离或者相似度进行定义不需要预先制定聚类数可以发现类的层次关系缺点计算复杂度较高奇异值也能产生很大影响算法聚类结果可能成链状基于划分的聚类典型：K-means定义：挑选K个点，利用启发式算法对数

caojinlei123456·2022-12-28 16:16

【机器学习】一文弄懂k-means算法原理

问题k-means算法可以说是机器学习中大家最耳熟能详也是最基础的聚类算法，面试中也常常被问起，由浅至深，没有扎实的理论基础是很难过得了这一关的，因此，我们必须得梳理梳理并且深入理解它。

秋天的波·2022-12-28 16:14

【机器学习】k-means与KNN及GMM的区别与联系

与KNN的区别：KNN为分类，K-means为聚类；KNN为监督学习，K-means为无监督学习；KNN的输入样本为带label的，K-means的输入样本不带label；KNN没有训练过程，K-means

秋天的波·2022-12-28 16:14

计算机方面英语文献翻译（学习记录更新中）

在万方找的英文文献摘要，自己翻译的1.考虑到时间序列数据的高维度和复杂性给数据挖掘带来的困难以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性，本文总结了国内外时间序列数据聚类的研究现状。

dlz456·2022-12-28 16:09

数据挖掘技术基本任务

数据挖掘技术基本任务1.分类与预测2.聚类分析3.关联规则4.时序模式4.偏差检测5.智能推荐1.分类与预测定义分类：构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别

dancy_hou·2022-12-28 04:19

python建模预测_技术分享 - python数据分析（6）——挖掘建模（1）分类与预测

经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据.根据挖掘目标与数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。

weixin_39830200·2022-12-28 01:43

R语言对耐克NIKEID新浪微博数据K均值(K-MEANS)聚类文本挖掘和词云可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31048原文出处：拓端数据部落公众号2009年8月,新浪微博(micro-blog)开始服务,随后各家微博服务在国内得到广泛传播和应用"。微博具有文本信息短(140字包括标点符号)、词量少、裂变式传播、传播速度快、用词不规范等特征,使原文本可视化研究技术框架中的聚类或分类方法提取热点话题变得困难。R语言主要用于统计分析与数据可视化,大量新兴研究领

·2022-12-27 22:45

层次聚类算法_聚类算法你知道多少

k-means聚类算法k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。k-me

weixin_39642622·2022-12-27 21:18

【数据挖掘】第8章聚类分析: 基本概念和算法

8聚类分析:基本概念和算法目录一、聚类分析概述1）什么是聚类分析2）不同的簇类型3）聚类算法的分类二、K-均值聚类算法1）基本K均值算法2）k-中心点聚类方法三、凝聚层次聚类1）基本的凝聚层次聚类算法2

Little-BingoQ·2022-12-27 21:17

聚类算法实现（二）DBSCAN

根据上面第二个数据集的簇的形状比较怪异，分簇结果应该是连起来的属于一个簇，但是k-means结果分出来很不如人意，所以这里介绍一种新的聚类方法，此方法不同于上一个基于划分的方法，基于划分主要发现圆形或者球形簇

aai7747·2022-12-27 21:16

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