k-means聚类分析第8页

python opencv之图像分割、计算面积

以下代码是一个基于K-means聚类算法进行图像分割的实现。通过读取一个彩色图像，将其转化为二维数组形式。然后使用K-means算法对像素点进行聚类，聚类个数为7。

老歌老听老掉牙·2023-10-29 07:44

第五天：聚类分析与判别分析

聚类分析、判别分析聚类分析和判别分析有相似的作用，都是起到分类的作用。

ICY小姐·2023-10-29 03:33

Andrew Ng Stanford机器学习公开课总结（12）:k-means, 混合高斯分布, EM算法

算法本节主要讨论非监督学习的集中算法1.k-meansclusteringalgorithmk-means算法是一种无监督的聚类算法，给定一个训练结合{x(1),...,x(m)}，并没有标签y的信息，k-means

我叫龙翔天翼·2023-10-28 17:55

sklearn K-Means 算法的调用

本文介绍Python语言调用sklearn包中K-Means算法实现聚类的方法。

星海浮生·2023-10-28 04:49

(自适应PSO)外文文献翻译

本质上不具有自适应性，传统算法（如K-means）无法在运行时容纳新到达的数据，无需重新初始化。在这种方法中，我们使用自适应粒子群优化（APSO）算法对流媒体推文进行聚类。

qq_37287755·2023-10-27 14:12

7.2 球类水平聚类分析 3D绘图

1.聚类分析2.聚类的基本使用2.1思路1.生成有2个特征，分布有3个中心的假数据2.用散点图展示3.训练预测并展示2.2实现2.2.1导包importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries

蓝天下悠闲的云朵·2023-10-27 04:17

无监督学习-K-means

1、什么是无监督学习一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便广告客户可以通过有关联的广告接触到他们的目标客户。Airbnb需要将自己的房屋清单分组成不同的社区，以便用户能更轻松地查阅这些清单。一个数据科学团队需要降低一个大型数据集的维度的数量，以便简化建模和降低文件大小。我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据？这都是无监

靓仔写sql·2023-10-27 04:29

Tableau自学四部曲_Part3：基础图表制作

【聚类分析】3.直方图4.地图一、对比分析：比大小1.柱状图各个分行/门店/广告计划的成交额使用场景较少变量之间的对比分析

毛媛媛·2023-10-26 17:26

单细胞转录组基础分析七：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。

Seurat_Satija·2023-10-26 16:07

代写COMP4331 Data Mining帮做Python编程作业

代写数据挖掘作业，实现K-Means，FuzzyClusteringEM算法等等。

qvpzn10·2023-10-26 16:50

16 用于NOMA IoT网络上行链路安全速率最大化的HAP和UAV协作框架

山丘之王岳岳·2023-10-26 13:34

点云从入门到精通技术详解100篇-基于YOLOV5的外卖包装盒印刷色彩图像识别（续）

目录3.2改进YOLOv5算法3.2.1改进YOLOv5损失函数3.2.2基于K-Means模块的YOLOv5算法

格图素书·2023-10-26 07:47

聚类方法总结及code

参考链接聚类方法的分类：类别包括的主要算法划分方法K-Means算法（均值）、K-medoids算法（中心点）、K-modes算法（众数）、k-prototypes算法、CLARANS（基于选择），K-Means

weixin_35057064·2023-10-25 12:20

K-Means和KNN

主要区别从无序—>有序从K-Means—>KNNKNN：监督学习，类别是已知的，对已知分类的数据进行训练和学习，找到不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。

Quinn-ntmy·2023-10-25 11:35

Kmeans算法实现目标客户聚类分析

文章目录一、Kmeans简介二、数据集描述三、实现方法一、Kmeans简介Kmeans是聚类算法中较为简单的一种，简单但实用，有如下优势和缺点：优势算法简单，便于使用（算法仅需要考虑一个分类数量K即可）适合常规数据集（最好是线性可分的数据集）适合不适合缺点K值难以确定（因为是无监督训练，没有标签，

什么都干的派森·2023-10-25 07:36

基于大数据的股票量化分析与股价预测系统计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理QTChartsarma模型预测K-means聚类算法算法实现关键问题说明4部分核心代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的股票量化分析与股价预测系统该项目较为新颖

Mr.D学长·2023-10-24 23:36

Python文本聚类分析

本文将会从数据预处理、特征提取、聚类算法选择等多个方面详细介绍Python文本聚类分析的步骤和方法。

api_ok·2023-10-24 19:07

机器学习第九课_主成分分析

也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目。2、为什么要做主成分分析在很多场景中需要对多变量数据进行观测，在一定程度上增加了数据采集的工作量。更重要

素心似锦·2023-10-24 11:17

四川大学软件学院｜数据挖掘课程｜期末复习

最典型的无监督学习就是聚类分析，它可

油条生煎·2023-10-23 06:52

行李箱向日葵·2023-10-22 18:07

沙箱对抗之反沙箱技巧

前言我们经常会在红蓝对抗中遇到这种场景，离线免杀，但是10分钟又被杀，这就是云查杀的威力，而云查杀可以分为下列两种:1.静态分析2.动态分析静态分析就是分析样本的结构，导入表，等等来判定是否是恶意程序，或者使用AI等其他算法来聚类分析

信安成长日记·2023-10-22 17:15

16s微生物WGCNA实例学习笔记

基本原理从方法上来讲，WGCNA分为表达量聚类分析和表型关联两部分，主要包括基因之间相关系数计算、基因模块的确定、共表达网络、模块与性状

小三的后一位小四·2023-10-22 07:39

聚类分析 | 聚类分析（K-means、层次聚类、密度聚类、高斯混合模型）

一、引言聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分组成为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。聚类算法的作用在于发现数据的内在结构和规律，将数据进行分组，从而帮助我们理解数据的特征和相互关系。聚类可以用于数据分析，帮助我们发现数据中的规律、异常值和离群点，以及从大量非标记的数据中提取出有用的信息。常见的聚类算

码农腾飞·2023-10-22 02:52

Python 机器学习入门之ID3决策树算法

机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外Python机器学习入门之K-Means

bug别找我·2023-10-21 18:23

第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法

机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外Python机器学习入门之K-Means

bug别找我·2023-10-21 18:17

5.单细胞 RNA-seq：质控后相关流程

我们聚类分析的目标是在我们的数据集中保留主要的变异来源，同时限制由于无意义的

denghb001·2023-10-21 10:09

机器学习必刷题-手撕推导篇(1)：逻辑回归与k-means

手撕逻辑回归image手写k-means算法算法原理：(1)初始随机选取k个中心点；(2)遍历每个样本，选取距离每个样本最近的中心点，归为该类；(3)更新中心点为每类的均值；(4)重复(2)(3)迭代更新

arrnos·2023-10-21 06:07

【2 - 随机森林 - 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·2023-10-21 04:24

Python 机器学习入门之K-Means聚类算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归K-Means聚类算法系列文章目录前言一、K-Means简介1、定义2、例子3、K-Means与KNN二、K-Means实现1、步骤2、优化2.1初始化优化之

bug别找我·2023-10-20 15:21

聚类分析算法概述_聚类算法-概述

聚类分析算法概述聚类算法-概述(ClusteringAlgorithms-Overview)集群介绍(IntroductiontoClustering)ClusteringmethodsareoneofthemostusefulunsupervisedMLmethods.Thesemethodsareusedtofindsimilarityaswellastherelationshippatter

cunzai1985·2023-10-20 10:15

机器学习-计算数据之间的距离

目录欧氏距离欧氏距离应用场景：聚类分析：在聚类算法中(K-means)中，可以使用欧式距离来衡量数据点之间的相似性或距离，以便于将他们划分到不用的簇中。

林苏泽·2023-10-20 03:39

36 机器学习（四）：异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习

正则化的介绍api介绍------LinearRegressionapi介绍------SGDRegressor岭回归和Lasso回归逻辑回归基本使用原理介绍正向原理介绍损失函数与反向更新接口介绍聚类算法初识k-means

Micoreal·2023-10-19 23:43

无监督学习之K均值算法

K均值（K-Means）算法在无监督学习中，我们希望将一系列未加任何标记的数据能够通过聚

此间不留白·2023-10-19 20:37

K-Means算法

c^(i)：xi分配到第i个簇μ：质心μci：即第xi个样本分配到的簇的质心Step1.从样本中随机选取K个点作为簇质心2.每个点都指向离它最近的簇质心3.遍历结束后，重新计算K值，即计算K个簇的平均值作为新的质心重复23直到质心不再发生变化或达到指定迭代次数简单实例importnumpyasnpdefkmeans(data,k,max_iters=100):#随机初始化k个质心centroids

怎么全是重名·2023-10-19 10:25

Day39 机器学习算法基础回归算法 K—means聚类算法

目录逻辑回归（是一种分类算法）线性回归判断肿瘤良性恶性样例总结（仅能的到二分类问题，是或者否）k-means(聚类算法）目的当数据没有目标值时，做在分类之前，创建类别客户分类实例聚类效果分析评判

拽紧哥的腿毛·2023-10-19 05:42

数据挖掘（6）聚类分析

一、什么是聚类分析1.1概述无指导的，数据集中类别未知类的特征：类不是事先给定的，而是根据数据的相似性、距离划分的聚类的数目和结构都没有事先假定。

烟雨平生9527·2023-10-19 01:20

《你好，旧时光》数据分析

用到的技术聚类分析wordcount工具包词云主要函数jieba工具包，分词函数停用词实验步骤实验步骤tf-idf主题模型图解LDALDA生成过程实验内容代码如下，完整版https://download.csdn.net

撸码的xiao摩羯·2023-10-18 20:29

10大机器学习聚类算法实现（Python）

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。

数据分析v·2023-10-18 08:26

机器学习之回归与聚类算法

回归与聚类算法线性回归欠拟合与过拟合分类算法-----逻辑回归与二分类模型保存和加载无监督学习----K-means算法目录回归与聚类算法线性回归线性回归的损失和优化原理优化损失线性回归API欠拟合与过拟合正则化岭回归分类算法

芒着可爱·2023-10-18 07:36

【黑马程序员】机器学习

、机器学习算法分类1、监督学习：（1）目标值是类别：分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归（2）目标值是连续型的数据：回归问题线性回归、岭回归2、非监督学习：（1）没有目标值聚类k-means

我感觉。·2023-10-18 07:08

Udacity 数据分析进阶课程笔记L39：聚类

K-Means算法讲解：确定聚类（簇）中心，通过计算各点到中心的距离，迭代优化中心的位置；一个在线演示链接；确认要聚类的数量，是使用K-Means算法时遇到的挑战之一；在一些情况下，多次使用K-Means

有刺客·2023-10-18 05:18

机器学习实战城市居民消费水平

31省城市居民消费水平分类k-means算法采用默认距离即欧式距离。

让时间来沉淀吧·2023-10-18 01:01

机器学习算法的分类

1.按学习方式分类1）监督学习应用场景：分类、回归、排序常见算法：分类，Logistic回归/SVM/NN回归，线性回归排序，GBDT2）非监督学习应用场景：聚类、降维、关联规则的学习常见算法：聚类，K-Means

奔跑的何小鹿·2023-10-17 19:53

python 评论分析_基于Python-Snownlp的新闻评论数据分析

关键词PythonSnownlp；网络爬虫；聚类分析；情感分析中图分类号G2文献标识码A文章编号1674-6708（201

weixin_39866087·2023-10-17 03:43

多元统计分析（笔记更新中...）

，物价等例2：医学诊断，血压脉搏，白血球，体温等多元统计分析的应用问题内容方法以及举例数据的结构性化简尽可能简单的表示研究的现象，但不损失很多有用的信息，并且希望这种表示能够很容易的解释多元回归分析，聚类分析

我要去冥王星看罗辑·2023-10-16 23:44

Cluster聚类算法大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

聚类分析是一种无监督学习方法，广泛应用于各种领域，包括市场细分、社交网络分析、生物信息学和推荐系统等。

Mr数据杨·2023-10-16 17:01

可视化上证50结构图

可视化上证50结构图缘由收集数据先获取50支成分股列表获取各成分股票K线数据数据处理找出来，再删除，然后重新下载数据最终获得每日报价的变化值图形结构处理聚类分析使用affinity_propagation

cndrip·2023-10-16 16:09

聚类算法

聚类概念无监督问题：我们手里没有标签聚类：相似的东西分到一组难点：如何评估，如何调参算法概述一、k-means算法基本概念：1.要得到簇的个数，需要指定k值2.质心：均值，即向量各纬取平均即可3.距离的度量

鬼马星mc·2023-10-16 11:24

数据挖掘 - 分类

根据邵俊明老师的课件整理而成监督学习和无监督学习无监督的学习关联规则聚类分析监督学习分类预测模型分类生成模型GenerativeModel判别模型DiscriminativeModel对比分类和预测分类算法决策树

纫秋兰以为佩·2023-10-16 09:29

幂迭代聚类

此算法最后一步为K-means聚类算法,所以先简单介绍下K-means聚类算法.K-means聚类算法简介目标K-means聚类算法的核心目标是将给定的数据集划分为K个簇,并给出每个数据对应的簇中心点.

kity_8322·2023-10-16 08:02

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