k-means聚类分析

聚类分析例题 （多元统计分析期末复习）

例一动态聚类，K-means法，随机选取凝聚点（题目直接给出）已知5个样品的观测值为：1，4，5，7，11。
倒杯Whisky·2023-12-01 11:34

聚类算法Sklearn实践

Sklearn提供了丰富的聚类算法实现，本文将以"K-means"和"DBSCAN"为例，介绍如何使用Sklearn实践聚类算法。首先，我们需要导入Sklearn库和一些数据预处理相关的库：impo
非著名程序员阿强·2023-12-01 08:29

python TF-IDF，LDA ，DBSCAN算法观影用户的电影推荐聚类分析

项目源码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/874252571.1语料库的建立进行语料处理时我们会遇到的主要问题之一就是如何将大的数据集读入内存当中然后进行相应的处理。(图中所示的数据集是豆瓣网上5000部电影描述信息的分词结果，每一行的数据是一部电影的所有信息。不过从数据大小上看，该数据集属于小的数据集，大的数据集从容量上讲就是以GB甚
一枚爱吃大蒜的程序员·2023-12-01 01:08

传统算法：使用 Pygame 实现K-Means 聚类算法

使用Pygame模块演示了K-Means聚类算法的基本原理。让我逐步解释它的实现：初始化和基本设置Pygame初始化：通过pygame.init()初始化Pygame。
源代码杀手·2023-12-01 01:07

聚类分析5—物种集合-数量生态学：R语言的应用 第四章

数量生态学：R语言的应用第四章聚类分析5—物种集合在这之前我们学习了聚类分析的基本概念、几种计算层次聚类的方法、进一步解读和比较层次聚类结果以及非层次聚类，也学习了基于环境数据来进行聚类分析。
fafu生信小蘑菇·2023-11-30 11:50

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)

基本概念核心对象：以点为圆心半径为r的圆，如果圈里面的样本点大于给定的阈值(minPts)，那么这个点就叫做核心点直接密度可达：点p在q为圆心的圆内密度可达：p1与p2直接密度可达，p2与p3直接密度可达，所以p1与p3被称为密度可达边界点：以p1为核心点的圈含p2，p2自己为核心点也有对应圈，并且圈内有点p3，同样p3也有以p3为核心点的圈，并且有点p4，这说明点p1，p2，p3是可以发展下去的
十有久诚·2023-11-30 09:22

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）的基本概念，详细流程以及广泛应用！

与传统的硬聚类方法（如k-means）不同，模糊聚类允许数据点属于多个聚类，这使得聚类结果更加平滑和灵活。FCM的基本思想是：对于给定的数据集，存在多个聚类中心，每个聚类中心对应一个模糊成
小桥流水---人工智能·2023-11-30 04:06

跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应

构建完Seurat对象之后，我们还需对数据进行一些列的质控，参能进行降维聚类分析，QC对于后续的分析影响还是比较大的，所以要重视。
KS科研分享与服务·2023-11-30 02:34

2021-05-16 scRNA基础分析：差异基因富集分析

此前的分析我们按转录特征把细胞分成了很多类别，例如seurat聚类分析得到的按cluster分类，singleR分析得到的按细胞类型分类，monocle分析得到的按拟时状态（state）分类。
学习生信的小兔子·2023-11-28 18:03

第五章 目标检测中K-means聚类生成Anchor box(工具)

在论文YOLOv2中提到了这个问题，作者建议使用K-means聚类来代替人工设计
小酒馆燃着灯·2023-11-27 08:24

azure模型训练_如何在Azure Machine Learning Studio上开发K-Means模型

wewilldiscussthek-meansalgorithmandhowcanwedevelopak-meansmodelonAzureMachineLearningStudio.在本文中，我们将讨论k-means
culuo4781·2023-11-27 05:22

R语言中确定最佳聚类簇数的方法及聚类优化技术

在聚类分析中，确定最佳聚类簇数是一个重要的问题。R语言提供了多种方法来解决这个问题，并且还有一些聚类优化技术可用于提高聚类的效果。本文将介绍一些常用的方法和技术，并提供相应的源代码示例。
FollowMeCode·2023-11-26 21:09

【社会网络分析第6期】Ucient实操

一、导入数据处理二、核心——边缘分析三、聚类分析四、网络密度一、导入数据处理将数据导入Ucinet首先需要对数据进行处理。
温欣2030·2023-11-26 20:11

机器学习｜数学建模｜数据挖掘｜Data Mining｜无监督分类算法｜聚类分析

2022-12-2014:43:58什么是聚类分析？
alwaysuzybaiyy·2023-11-26 20:07

【机器学习】原型聚类（K-means、高斯混合聚类、学习向量量化LVQ）、密度聚类DBSCAN、层次聚类AGNES

原型聚类通常情况下，算法先对原型进行初始化，再对原型进行迭代更新求解K-means聚类算法流程：（1）随机选取K个点作为聚类中心，即k个类中心向量（2）分别计算其他样本点到各个类中心向量的距离，并将其划分到距离最近的类
夕述·2023-11-26 17:50

《机器学习》笔记：聚类

k均值算法k均值(k-means)算法的假设是距离相近的两样本在分类上也是相类似的。因为该算法比较简单，直接放伪代码：输入：样本集D={x1,x2,...,xm
Zach要努力·2023-11-26 17:32

三维重构（9）：PCL点云分割

然后在特征空间中通过聚类的方法（如K-means，最大似然或模糊聚类）分割点云数据。聚类分割基本原理：考察mmm个数据点，在mm
VeraWin·2023-11-26 13:36

【机器学习】聚类（一）：原型聚类：K-means聚类

文章目录一、实验介绍1.算法流程2.算法解释3.算法特点4.应用场景5.注意事项二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.Kmeans类a.构造函数b.闵可夫斯基距离c.初始化簇心d.K-means聚类e.聚类结果可视化2.辅助函数3.主函数a.命令行界面（CLI）b.数据加载c.模型训练及可视化4.运行脚本的命令5.代码整合  原型聚类中的K均值算法是一种常用的聚
QomolangmaH·2023-11-25 10:44

机器学习之k均值聚类

文章目录前言一、什么是k-means聚类算法？
code_of_yang·2023-11-25 01:59

python实现K-Means聚类算法

常用的聚类分析算法有：K-Means：K-均值聚类也称为快速聚类法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K。
afansdie·2023-11-24 21:23

4个步骤：聚类分析如何分析用户？

来源：阿萨姆谈AI聚类分析（clusteranalysis）是常见的数据挖掘手段，其主要假设是数据间存在相似性。而相似性是有价值的，因此可以被用于探索数据中的特性以产生价值。
数智物语·2023-11-24 19:02

机器学习第12天：聚类

文章目录机器学习专栏无监督学习介绍聚类K-Means使用方法实例演示代码解析绘制决策边界本章总结机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客无监督学习介绍某位著名计算机科学家有句话：“如果智能是蛋糕
Nowl·2023-11-24 16:04

聚类算法（聚类算法：K-means、K-means++；聚类算法评估；特征降维：特征选择（Pearson相关系数、Spearman相关系数）、PCA主成分分析）

视频链接数据集下载地址：无需下载1.聚类算法简介学习目标：掌握聚类算法实现过程知道K-means算法原理知道聚类算法中的评估模型说明K-means的优缺点了解聚类中的算法优化方式知道特征降维的实现过程应用
Le0v1n·2023-11-24 15:41

K-Means

划分一般是基于业务需求或建模需求，也可以是探索数据的分布和自然结构，比如在商业中，如果我们手头有大量的当前和潜在客户的信息，我们可以使用聚类将客户划分为若干组，以便进一步分析和开展营销活动，最有名的客户价值判断模型RFM，就常常和聚类分析共同使用
诗云HSY·2023-11-24 10:31

NUAA模式识别实验报告

K-均值算法1.算法原理概念K-均值（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的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
阿迪不想上班·2023-11-24 06:30

NUAA数据融合实验课报告

数据融合实验报告聚类算法-K-means1.算法原理概念K-均值（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的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。
阿迪不想上班·2023-11-24 06:30

TensorFlow实战教程（三十五）-VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别（基础篇）

前一篇文章利用Keras构建无监督学习Autoencoder模型并实现聚类分析。
张志翔的博客·2023-11-24 04:34

机器学习/sklearn 笔记：K-means,kmeans++,MiniBatchKMeans

1K-means介绍1.0方法介绍KMeans算法通过尝试将样本分成n个方差相等的组来聚类，该算法要求指定群集的数量。它适用于大量样本，并已在许多不同领域的广泛应用领域中使用。KMeans算法将一组样本分成不相交的簇，每个簇由簇中样本的平均值描述。这些平均值通常称为簇的“质心”；注意，质心通常不是样本点，尽管它们存在于相同的空间中。KMeans算法旨在选择最小化惯性或称为群内平方和标准的质心：1.
UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:37

K-means算法

K-means算法Lloydk-meansAlgorithm样本矩阵：X=[x1,x2,...,xn]∈Rd×nX=[x_1,x_2,...,x_n]∈R^{d×n}X=[x1,x2,...,xn]∈Rd
孤嶋·2023-11-23 16:21

分享-Spss下载含spss25.spss26.spss27等版本

统计分析：SPSS27支持多种统计方法，包括描述性统计、方差分析、回归分析、聚类分析、因子分析等。数据可视化：SPSS27可以生成多种图表，如条形图、饼图、散点图、箱线图等，
榕先生·2023-11-23 10:46

vmware两台服务器虚拟成一台,VMware使两台windows虚拟机能够互相ping通

K-means聚类算法聚类分析(英语:Clusteranalysis,亦称为群集分析)K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中
指尖流逝先森·2023-11-23 09:26

基于情感分析+聚类分析+LDA主题分析对服装产品类的消费者评论分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程4.1加载数据4.2数据预处理4.3数据可视化4.4情感分析4.5相关性分析4.6特征重要性分析4.7聚类分析
艾派森·2023-11-23 01:31

用Python进行无监督学习的几种最热门的聚类算法

本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法，包括K-Means聚类、分层聚类、t-SNE聚类、DBSCAN聚类等。无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。
妄心xyx·2023-11-22 21:08

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数量k-means
jialun0116·2023-11-21 22:26

spss分析方法-聚类分析

聚类分析是根据研究对象的特征，按照一定标准对研究对象进行分类的一种分析方法。下面我们主要从下面四个方面来解说：[if!
一剑破九州·2023-11-21 12:45

精准测试之过程与实践 | 京东云技术团队

精准测试的核心组件包含的软件测试示波器、用例和代码的双向追溯、智能回归测试用例选取、覆盖率分析、缺陷定位、测试用例聚类分析、测试用例自动生成系统，这些功能完整的构成了精准测试技术体系。
京东云技术团队·2023-11-21 10:30

SPASS-聚类和判别分析

聚类与判别分析概述基本概念聚类分析聚类分析的基本思想是找出一些能够度量样本或指标之间相似程度的统计量，以这些统计量为划分类型的依据，把一些相似程度较大的样本（或指标）聚合为一类，把另外一些彼此之间相似程度较大的样本又聚合为一类
世润·2023-11-21 07:00

C++实现KNN和K-Means

学校机器学习课程的实验课要求实现KNN和K-Means：（平时没听课）临时去查了一下KNN和K-Means是啥，然后自己用C++写了小例子，想着写都写了那就把代码贴出来吧。
折途·2023-11-20 13:54

python实现KMeans算法聚类分析

一，KMeans概述KMeans算法将数据集中的数据点随机生成k组,把每组的均值作为中心点。计算每个数据点与各组的中心点的相似性,根据数据点相似性的度量准则,把每个数据点重新分组,计算每组新的均值作为中心点。不断重复上述过程,直到中心点的均值收敛,停止迭代过程。二，代码fromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpimportpandasaspdimport
whqyh·2023-11-20 04:00

python 三维数组聚类分析_python.实战-聚类建模分析

#######################################二维及数据标准化展示###############################################34.1聚类分析导入库
嘉丽丽·2023-11-20 04:29

python 对图像进行聚类分析

importcv2importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansimporttime#中文路径读取defcv_imread(filePath,cv2_falg=cv2.COLOR_BGR2RGB):cv_img=cv2.imdecode(np.fromfile(filePath,dtype=np.uint8),cv2_falg)returncv_img
小文大数据·2023-11-20 04:27

聚类实现

但是我们常常忽视k-means算法的适用范围，即它在什么情况下表现好，什么情况下表现不好。我们知道，所有机器学习的算法的效果好坏都是和数据相关的，不存在一种放之四海而皆准的算法。
单调不减·2023-11-19 22:52

SPASS-距离分析

这些相似性或距离测度可以用于其他分析过程，例如因子分析、聚类分析或多维定标分析，有助于分析复杂的数据集。
世润·2023-11-19 17:50

富集分析原理和clusterProfiler包进行GO、KEGG富集分析详细说明

概念：基因富集分析是指对于给定一组基因根据基因组注释信息（GO、KEGG）对基因进行聚类分析，即给定的基因是不是GO中的一个功能（或KEGG中的一个通路）。
Tian問·2023-11-19 15:49

国科大数据挖掘期末复习——聚类分析

聚类分析将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。
终成大师·2023-11-19 14:56

K-Means算法进行分类

采用K-Means算法进行聚类，k=2，设初始中心点为（1.1,2.2），（2.3,3.5）。
微笑伴你而行·2023-11-19 12:29

第五章 目标检测中K-means聚类生成Anchor box(工具)

在论文YOLOv2中提到了这个问题，作者建议使用K-means聚类来代替人工设
小酒馆燃着灯·2023-11-18 22:11

机器学习回归与聚类算法

机器学习回归与聚类算法思维导图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算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理2什么是线性回归函数关系特征值和目标值线型模型线性关系
可爱的杨一凡·2023-11-18 18:58

机器学习基础之《回归与聚类算法（7）—无监督学习K-means算法》

二、无监督学习包含算法1、聚类K-means（K均
csj50·2023-11-18 17:13

11_聚类算法

文章目录1聚类1.1什么是聚类1.2相似度/距离公式1.3聚类的思想2K-means算法2.1K-means算法步骤2.2K-means算法思考2.3K-means算法优缺点3解决K-Means算法对初始簇心比较敏感的问题
少云清·2023-11-17 11:47
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