k-means聚类算法

写综述想到的

印象中复杂网络聚类算法的划分有很多很多，但是真心是五花八门，按照算法的思路区分也就算了，竟然有人仅仅按重叠非重叠去分，真的让人无语。这篇文章的划分方式其实我也评判不出
loptimistic·2023-09-05 16:20

（Python数模）（分类模型一）K-means聚类

Python实现K-means聚类K-means原理K-means均值聚类算法作为最经典也是最基础的无标签分类学习算法。
海绵波波107·2023-09-05 05:56

十一、聚类

聚类算法可用于寻找优质客户、社区发现、异常点监控K-MEANS-算法接受参数k；然后将事先输入的n个数据对象划分为k个聚类，以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高，而不同聚类中的对象相似度较小
万物皆可代码·2023-09-04 20:53

【聚类】DBCAN聚类

OPTICS是基于DBSCAN改进的一种密度聚类算法，对参数不敏感。当需要用到基于密度的聚类算法时，可以作为DBSCAN的一种替代的优化方案，以实现更优的效果。
JaxHur·2023-09-04 19:01

【聚类】K-Means聚类

cluster：簇原理：这边暂时没有时间具体介绍kmeans聚类的原理。简单来说，就是首先初始化k个簇心；然后计算所有点到簇心的欧式距离，对一个点来说，距离最短就属于那个簇；然后更新不同簇的簇心（簇内所有点的平均值，也就是簇内点的重心）；循环往复，直至簇心不变或达到规定的迭代次数python实现我们这边通过调用sklearn.cluster中的kmeans方法实现kmeans聚类入门原始数据的散点
JaxHur·2023-09-04 19:00

2019-08-08

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，那本书比较注重应用。
牧山海北岸·2023-09-04 15:30

C# | DBSCAN聚类算法实现 —— 对直角坐标系中临近点的点进行聚类

C#|DBSCAN聚类算法实现聚类算法是一种常见的数据分析技术，用于将相似的数据对象归类到同一组或簇中。
猿长大人·2023-09-04 07:08

一文详解4种聚类算法及可视化（Python）

在这篇文章中，基于20家公司的股票价格时间序列数据。根据股票价格之间的相关性，看一下对这些公司进行聚类的四种不同方式。苹果（AAPL），亚马逊（AMZN），Facebook（META），特斯拉（TSLA），Alphabet（谷歌）（GOOGL），壳牌（SHEL），Suncor能源（SU），埃克森美孚公司（XOM），Lululemon（LULU），沃尔玛（WMT），Carters（CRI）、Chil
Python数据挖掘·2023-09-04 02:11

yolov2相较于yolov1的改进

目录前言BN层取代了Dropout使用了高分辨率分类器K-means选定先验框的尺寸网络结构—darknet19细粒度的特征前言yolov2是在yolov1的基础上进行改进的，主要解决了yolov1定位不准确以及检测重叠的物体极差的情况
夏天是冰红茶·2023-09-03 18:56

【菲尔兹学院夏令营】复杂网络3-社区结构

社区结构图划分（graphpartitions）算法比较图聚类算法图上的集成聚类（ECG）图社区定义谱分割Girvan-Newman聚类基准：种植分区，LFR模块度算法定义两个基本假设：[Barabasi
Ricardo1998·2023-09-03 07:26

【图像分割】实战篇（1）传统图像分割

聚类图像分割K均值聚类是一种常用的聚类算法，它将图像像素分为K个不同的群集，以使每个群集内的像素具有相似的颜色或强度。这可以用于分割具有不同颜色或亮度的对象。
TechMasterPlus·2023-09-03 04:54

华为杯数学建模（准备）＜2018 - 2022＞

基础知识一些需要提前掌握的算法：1.时间序列算法、拟合插值算法、基础的图论算法2.多元线性回归3.整数规划、线性规划、多元规划、二次规划等4.排队论、层次分析法5.灰色预测、灰色综合评价6.聚类算法、分类算法
S atur·2023-09-03 02:34

肘部法则和轮廓系数(用于确定簇类数目）

常见聚类算法如K-means需要确定簇类数目。因此如果制定了错误的簇数量，实验结果以及正确识别率会比较差。因此无监督聚类算法最
夏子期lal·2023-09-02 19:35

K-means了解一下~（上篇）

毕竟算法是机器学习的灵魂嘛~~今天我们给大家介绍算法的Chaper1——K-means~由于本文内容较长，为保证学习质量分为上下篇。
哈希大数据·2023-09-02 16:15

机器学习day18聚类算法评价

聚类算法评估假设没有外部标签数据，我们怎么评价不同聚类算法的优劣？非监督学习往往没有标注数据，这是模型，算法的设计直接影响最终的输出和模型的性能。为了评估不同的聚类算法，我们可以从簇下手。
rivrui·2023-09-02 10:36

机器学习——聚类算法一

机器学习——聚类算法一文章目录前言一、基于numpy实现聚类二、K-Means聚类2.1.原理2.2.代码实现2.3.局限性三、层次聚类3.1.原理3.2.代码实现四、DBSCAN算法4.1.原理4.2
星石传说·2023-09-02 06:12

论文阅读：Image as Set of Points

我们提出了一种不同于ConvNets和ViTs的特征提取结构Contetxclusters(CoCs)引言CoCs把图片视为无组织的点的集合，通过简单的聚类算法进行特征提取。
专注认真努力·2023-09-01 19:31

基于Kohonen网络的聚类算法

1.案例背景1.1Kohonen网络Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种,该网络为无监督学习网络,能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授TeuvoKohonen提出的,该网络通过自组织特征映射调整网络权值,使神经网络收敛于一种表示形态。在这一形态中，一个神经元只对某种输人模式特别匹配或特别敏感。Kohonen网络的学习是无监督的自组织学习过程,神经元通过
配电网和matlab·2023-09-01 12:26

无涯教程-聚类算法 - K-Means

K-均值聚类算法计算质心并进行迭代，直到找到最佳质心为止，它假定群集的数目是已知的，它也称为扁平聚类算法。通过算法从数据中识别出的簇数以K均值中的"K"表示。
Hi无涯教程·2023-09-01 08:52

kmeans常见考点

1、kmeans简介k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离
frostjsy·2023-09-01 05:14

spark支持深度学习批量推理

spark适用场景大数据量自定义方法处理、类sql处理传统机器学习方法（k-means、xgboost、lr…）分布式深度学习推理目前在10亿+数据量的推理场景中使用，需要用户自己实现批数据准备，基于RDD
死亡之翼归来·2023-09-01 05:41

改进的KMeans 点云聚类算法 根据体元中的点数量计算点密度，并获取前K个点密度最大的体元作为初始聚类中心（附 matlab 代码）

KMeans函数的主要逻辑如下：使用InitCenter函数初始化聚类中心，该函数根据体元密度选择初始聚类中心。该函数的输入参数包括数据（data）、聚类中心数量（centerNum）和体元数量（voxelNum）。根据点云的取值范围计算包围盒的体积（V）和体元边长（d）。根据体元边长将点云数据划分为体元，并记录每个体元的点集和点数量。根据体元中的点数量计算点密度，并获取前K个点密度最大的体元作为
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2023-08-31 08:59

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据分成K个不同的类别。该算法将每个数据点都视为一个向量，并通过计算各数据点之间的距离来确定它们所属的类别。
飞翔的佩奇·2023-08-31 05:15

R语言APRIORI关联规则、K-MEANS均值聚类分析中药专利复方治疗用药规律网络可视化...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30605应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗的中药专利复方组方配伍规律（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。方法检索治疗中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。对入选的中药专利复方进行术语规范化等处理，抽取信息、建立表，应用数据分析软件R对数据进行关联规则分析，
拓端研究室TRL·2023-08-31 03:28

K均值聚类 K-means Clustering

均值聚类的应用场景四、构建k均值聚类模型的注意事项五、k均值聚类模型的实现类库六、k均值聚类模型的评价指标七、类库scikit-learn实现k均值聚类的例子总结前言k均值聚类是机器学习中无监督学习的一种聚类算法
JasonH2021·2023-08-30 16:13

聚类算法及其评价

姓名：Jyx描述：人工智能学习笔记聚类聚类是一种非监督学习，聚类需要将一系列样本输入到聚类算法中，学习样本的内在结构。聚类往往不单独存在，而是作为一个大的监督学习算法的一部分存在聚类的原则。
zhuimeng999·2023-08-29 21:11

【深度学习】实验02 鸢尾花数据集分析

文章目录鸢尾花数据集分析决策树K-means鸢尾花数据集分析决策树#导入机器学习相关库fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimporttreeimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp
Want595·2023-08-29 16:50

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种广泛使用的无监督学习算法，它可以将一组数据分成K个簇，每个簇包含最接近的K个数据点。其基本思想是找到K个中心点，并将数据点分配到这些中心点附近的簇中。
BigData_001_Lz·2023-08-29 09:50

判断聚类 n_clusters

Calinski-HarabaszIndex（Calinski-Harabasz指数）：基本原理这些方法（肘部法则、轮廓系数、GapStatistic、Calinski-HarabaszIndex）都是用于确定聚类算法中的
碱化钾·2023-08-29 07:14

R语言APRIORI关联规则、K-MEANS均值聚类分析中药专利复方治疗用药规律网络可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30605最近我们被客户要求撰写关于中药专利复方治疗的研究报告，包括一些图形和统计输出。应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗的中药专利复方组方配伍规律方法检索治疗中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。最近我们被要求撰写关于用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。对入选的中药专利复方进行术语规范化等处理，抽取信息、建立表，应用数
·2023-08-29 01:46

K-Means（K-均值）聚类算法

目录K-Means算法K-Means术语K值如何确定K-Means场景美国总统大选摇争取摆选民电商平台用户分层给亚洲球队做聚类编辑其他场景K-Means工作流程K-Means开发流程K-Means的评价标准
数据与后端架构提升之路·2023-08-28 15:28

Spark中K-Means算法计算RFM

环境与定义K-Means：org.apache.spark.ml.clustering.KMeans，版本2.11RFM：根据业务需求的不同，RFM也会存在不同的定义，此处的定义：R：最近一次购买时间距今的天数
遥遥晚风点点·2023-08-28 14:22

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 45 】集成算法与聚类算法

文章目录一、集成算法1.1概念1.2常用集成算法1.2.1Bagging1.2.2Boosting1.2.2.1AdaBoost1.2.2.2GBDT1.2.2.3XgBoost1.2.3Stacking二、聚类算法
书某人.py·2023-08-28 11:03

聚类分析 | MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化

聚类分析|MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化目录聚类分析|MATLAB实现基于AHC聚类算法可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍AHC聚类算法，聚类结果可视化，MATLAB程序。
机器学习之心·2023-08-28 06:49

基于广义神经网络的网络入侵检测Matlab代码

1.案例背景1.1FCM聚类算法聚类方法是数据挖掘中经常使用的方法,它将物理的或抽象的对象分为几个种群,每个种群内部个体间具有较高的相似性,不同群体内部间个体相似性较低。
配电网和matlab·2023-08-28 02:48

ML14-K均值算法（K-Means）

K-Means算法的思想比较质朴，属于非监督学习，简单易懂，数学理论也仅仅局限于初中知识范围。本主题就简单介绍下，然后直接上代码。 
杨强AT南京·2023-08-27 19:40

计算机竞赛 基于大数据的股票量化分析与股价预测系统

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·2023-08-27 04:50

聚类分析 | MATLAB实现基于DBSCAD密度聚类算法可视化

聚类分析|MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化目录聚类分析|MATLAB实现基于LP拉普拉斯映射的聚类可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍基于DBSCAD密度聚类算法可视化
机器学习之心·2023-08-27 02:24

K-Means和轮廓系数

K-Means和轮廓系数K-means（K均值）是机器学习中一种常见的无监督算法，它能够将未知标签的数据，根据它们的特征分成不同组，每一组数据又称为“簇”，每一簇的中心点称为“质心”。
懒惰的coder·2023-08-26 15:36

k-近邻算法概述,k-means与k-NN的区别对比

目录k-近邻算法概述k-近邻算法细节k值的选取分类器的决策k-means与k-NN的区别对比k-近邻算法概述k近邻（k-nearestneighbor,k-NN）算法由Cover和Hart于1968年提出
ZhangJiQun&MXP·2023-08-26 08:43

算法工程师面试

模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT的区别；GBDT,XgBoost的区别；3)决策树处理连续值的方法；4)特征选择的方法；5)过拟合的解决方法；6)K-means
遇见百分百·2023-08-25 11:25

利用K-均值聚类算法对未标注数据分组（一）

K-均值（K-means）聚类算法，可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。K-means聚类算法实现K-均值是发现给定数据集的k个簇的算法，k由用户给定。
RossH·2023-08-25 02:29

（转）K-means、与KNN算法区别及其代码实现

https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/55051306
Kerwin_Thomas·2023-08-24 16:02

多视图聚类(multi-view clustering)简介

多视图聚类目前大概有以下几种：多视图k-means聚类多视图谱聚类多视图图聚类多视图子空间聚类(multi-viewsubspaceclustering)深度学习多视图聚类(deepmulti-viewclustering
matdodo·2023-08-24 14:08

使用PyMetis实现聚类融合算法

1.聚类融合简介  任何聚类算法都对数据集本身对有一定的预先假设。
Sun_Sherry·2023-08-24 12:57

看图 for Mac V2.5.2 中文版 (漂亮好用的看图工具)

智能人脸聚类是优图实验室基于人脸深度特征和层级化聚类算法自主研究的技术。通过该技术，可将Kantu里的照片按照人脸的特征进行分类，再根据它们的相似度值进行
feixiongyuan·2023-08-24 10:08

DBSCAN 算法

DBSCAN算法DBSCAN的由来DBSCAN它将簇定义为密度相连的点组成的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类在k-means中,每个点有且只有一个簇
荼荼每天都要进步呀·2023-08-23 16:52

聚类--DBSCAN算法

代码实现（聚类效果同sklearn一样）算法原理DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法
Let it go !·2023-08-23 16:22

DBSCAN算法应用实例及代码（1）

常用的聚类算法包括原型聚类、密度聚类和层次聚类三大类。其中密度聚类算法（density-basedclustering）假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。
交通科研Lab·2023-08-22 22:59

[python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像

0前言本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；3.使用PAC
进击的雷神·2023-08-22 09:06
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