k-means聚类算法第19页

10.无监督学习之K-means算法

这种能分出来的簇的算法被称为聚类算法。10.2K-means算法（K均值）在聚类问题中，会给定一组未加标签的数据

秃头少女Emily·2023-06-10 09:32

【机器学习实战】Python基于K均值K-means进行聚类（九）

1.2K-means的应用2demo实战演示2.1导入函数2.2创建数据2.3拟合聚类2.4查看结果3使用高级技术评估集群性能*3.1导入函数3.2整合数据3.3计算4讨论1前言1.1K-means的介绍K均值（K-means

Bioinfo Guy·2023-06-10 09:30

基于leaflet地图对行政区进行维诺图区域划分

实验过程：将数据点按经纬度进行K-MEANS聚类（人为设定聚成100类），获取各类中心的坐标，即100个类中心点坐标作为D3维诺图布局的输入，得到维诺图布局的数据。

请叫我徐英俊·2023-06-09 20:01

K-means聚类分析(鸢尾花)

一、实验原理k-means算法是最为经典的基于划分的聚簇方法，是十大经典数据挖掘算法之一。简单地说k-means就是在没有任何监督信号的情况下将数据分为k份的一种方法。

SYTnIU·2023-06-09 17:45

K-means算法实现

代码如下：2.K-means算法实现有了数据之后，接下来要做的就是K-means算法本身的实现了，首先，先初始化k个点作为初始中心点，这里的k值我设置为3。

Sweet_Spot·2023-06-09 17:14

通过KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行分析

引言：在机器学习领域中，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，它可以帮助我们探索数据的内在结构和发现隐藏的模式。

2301_77162361·2023-06-09 17:41

K-Means算法实现鸢尾花数据集聚类

目录1.作者介绍2.K-Means聚类算法2.1基本概念2.2算法流程3.K-Means聚类算法实现3.1鸢尾花数据集3.2准备工作3.3代码实现3.4结果展示4.问题与解析参考链接1.作者介绍张勇，男

ZHW_AI课题组·2023-06-09 17:09

机器学习实验四：不同含量果汁饮料的聚类

机器学习实验四：不同含量果汁饮料的聚类实验要求某企业通过采集企业自身流水线生产的一种果汁饮料含量的数据集，来实现K-Means算法。

shallen.·2023-06-09 14:14

k-means思路与算法流程

k-means思路：K-Means算法的特点是类别的个数是人为给定的，如果让机器自己去找类别的个数，我们有AP聚类算法，先不说，说了就跑题了。

yanglee0·2023-06-09 12:32

K-means聚类算法原理、步骤、评价指标和实现

方法K-means凝层次DBSCAN类型基于原型的、划分的、完全的层次的、完全的基于密度的、划分的、部分的基本原理以样本非中心点到其所属的中心点的距离的

骑着单车去流浪·2023-06-09 12:27

机器学习——聚类算法详解

1.聚类问题1）聚类问题与核心概念聚类算法做的事情，就是对无标签的数据，基于数据分布进行分群分组，使得相似的数据尽量落在同一个簇内。

肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-06-09 11:41

情感分析实战(中文)-聚类篇

情感分析实战(中文)-无监督学习k-means聚类分析背景：该专栏的目的是将自己做了N个情感分析的毕业设计的一个总结版，不仅自己可以在这次总结中，把自己过往的一些经验进行归纳，梳理，巩固自己的知识从而进一步提升

有猫腻妖·2023-06-09 10:55

KMeans+DBSCAN密度聚类+层次聚类的使用（附案例实战）

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.KMeans聚类算法2.DBSCAN密度聚类算法3.层次聚类4.实战案例4.1数据集介绍4.2加载数据4.3数据预处理4.4Kmeans聚类4.5DBSCAN

艾派森·2023-06-09 09:45

智能优化算法改进-K-means聚类种群初始化附Matlab代码

目录0引言一、K-means聚类原理二、K-Means聚类算法步骤三、K-Means聚类原理图编辑四、K-means聚类改进智能优化算法种群初始化效果图4.1初始种群数据图4.2K-means聚类结果图

渡劫九歌·2023-06-09 09:58

[机器学习] 聚类算法的轮廓系数，java实现

这次实现一个轮廓系数（wiki，baidu）。目的是为了评估聚类效果的好坏。我比较推荐大家观看wiki的说法，百度里面的有些说的不是很明白，比如百度百科中的这句话就很费劲（计算b(i)=min(i向量到所有非本身所在簇的点的平均距离)）下面是wiki的轮廓系数的说明，大体说一下我的理解:a(i)是中心点到自己cluster中的平均距离。b(i)是中心点到其他cluster的各个距离中的的最小值，下

彭笳鑫·2023-06-09 08:45

详解DBSCAN聚类算法并基于python实现

DBSCAN聚类算法详解DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一种无监督的ML聚类算法，是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法

褪色的博客·2023-06-09 04:01

【机器学习】DBSCAN聚类算法（含Python实现）

实现3.1例13.2算法参数详解3.3鸢尾花数据集一、算法介绍DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法

旅途中的宽~·2023-06-09 04:30

利用scikit-plot可视化机器学习模型！

scikit-learn(sklearn)是Python环境下常见的机器学习库，包含了常见的分类、回归和聚类算法。在训练模型之后，常见的操作是对模型进行可视化，则需要使用Matplotlib进行展示。

Python专栏·2023-06-09 02:50

机器学习聚类——DBSCAN（Density-based spatial clustering of applications with noise，基于密度的聚类算法）

系列文章目录机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】机器学习集成学习

张小鱼༒·2023-06-09 00:47

机器学习——聚类算法的评分函数

系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法机器学习集成学习——Adaboost

张小鱼༒·2023-06-09 00:46

【OpenCV-Python】——机器学习kNN算法&SVM算法&k均值聚类算法&深度学习图像识别&对象检测

目录前言：1、机器学习1.1kNN算法1.2SVM算法（支持向量机）1.3k均值聚类算法2、深度学习2.1基于深度学习的图像识别2.2基于深度学习的对象检测总结：前言：机器学习（ML）是人工智能的核心，

柯宝最帅·2023-06-08 21:46

大数据的基石Hadoop生态圈——核心组成及解释

数据存储层：HDFS3、数据处理层：Hive、Spark、MapReduce、Storm4、数据缓冲层：Kafka、Hbase、Elasticsearch、Redis5、智能分析层：SVM、PageRank、K-Means

程崇越·2023-06-08 19:54

(转载)基于遗传模拟退火的聚类算法(matlab实现)

模糊C-均值聚类算法在理论和应用上都为其他的模糊

配电网和matlab·2023-06-08 15:52

人工智能算法｜K均值聚类算法Python实现

01、算法说明K均值聚类算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类有一个聚类中心，即质心，每个类的质心是根据类中所有值的均值得到。

TiAmo zhang·2023-06-08 09:56

机器学习-10 聚类算法

聚类算法算法概括聚类（clustering）聚类的概念聚类的要求聚类与分类的区别常见算法分类聚类算法中存在的问题距离度量闵可夫斯基距离欧式距离（欧几里得距离）曼哈顿距离切比雪夫距离皮尔逊相关系数余弦相似度杰卡德相似系数划分聚类

so.far_away·2023-06-08 00:23

数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31733最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相关性分析，成为考察金融变量间关系的流行方法，被广泛地用于市场一体化、风险管理以及期货套期

·2023-06-07 23:31

利用kmeans或kshape聚类分析对归一化的无量纲时间-降雨序列进行聚类

目标利用kmeans或kshape聚类分析对归一化的无量纲时间-降雨序列进行聚类（分类，区分降雨雨型的差异）聚类算法的原理和参数聚类是一种常见的无监督学习方法，其任务是将一组相似的数据点分组为不同的簇(

全栈若城·2023-06-07 16:56

聚类算法学习笔记（一）

聚类算法学习笔记（一）方法EuclideanCluster[1]^{[1]}[1]SuperVoxel[1]^{[1]}[1]DepthCluster[1]^{[1]}[1]SLR:Scan-lineRun

不废江河954·2023-06-07 12:15

毫米波雷达点云 DBSCAN聚类算法

毫米雷达点云DBSCAN聚类算法聚类的目的聚类算法分类原型聚类层次聚类密度聚类DBSCAN聚类算法原理相关定义算法流程以及伪代码DBSCAN算法优缺点DBSCAN参数选择聚类衡量指标DBSCAN算法仿真

huhaoming-dd·2023-06-07 11:17

聚类算法以及聚类算法模型评估的介绍

一、聚类算法的介绍1.什么是聚类算法聚类算法是一类无监督学习算法，用于将数据集中的对象分组（或聚类）成具有相似性的集合。

Better Me·2023-06-07 11:05

基于层次的聚类算法

尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇

栾还是恋·2023-06-07 02:17

机器学习：基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类

机器学习：基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！

i阿极·2023-06-06 22:42

MATLAB聚类算法

说明：如果是要用matlab做kmeans聚类分析，直接使用函数kmeans即可。使用方法:kmeans(输入矩阵，分类个数k)。转载一：MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：1、利用clusterdata函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据自身需要来设定参数，更改距离计算方法；2、分步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两

骑着单车去流浪·2023-06-06 22:45

【22-23 春学期】AI作业4-无监督学习

K均值聚类无监督学习的聚类算法，旨在将数据点分成K个不同的类别。在这个算法中，我们通过不断地迭代来优化每个数据点与其所属类别的距离。具体来说，它是一种判别式方法。

是锦鲤本臾了!·2023-04-21 20:22

IP地址归属地-ip离线库

ip地址归属地及ip地址离线库介绍：https://www.wapi.cn/ip_offline.htmlIP归属地是将网络空间地图测绘技术与人工智能(AI）算法相结合，利用动态密度聚类算法和基于多层神经网络的

lupai·2023-04-21 20:33

ip归属地是什么？ipv4和ipv6区别？

IP归属地是将网络空间地图测绘技术与人工智能(AI）算法相结合，利用动态密度聚类算法和基于多层神经网络的IP地址定位算法，完成IP地址地理位置定位。ipv4和ipv6区别？

lupai·2023-04-21 20:03

CV学习第五课——SVM、决策树、KNN以及K-Means等其他机器学习工具

1.SVM（支持向量机）以下内容转载文章：[SVM支持向量机入门及数学原理]https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/945989431.1简介SVM名字由来：在支持向量机中，距离超平面最近的且满足一定条件的几个训练样本点被称为支持向量。图中有红色和蓝色两类样本点。黑色的实线就是最大间隔超平面。在这个例子中，A，B，C三个点到该超平面的距离相等

Flyinglief·2023-04-21 19:13

DBSCAN算法

DBSCAN算法一、基本思想DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，是一种无监督的ML聚类算法。它可以替代KMeans和层次聚类等流行的聚类算法。

Xxwl.·2023-04-21 17:56

机器学习 && 深度学习

复合分类算法：AdaboostxgboostGBDT隐主题算法：pLSALDAEM求解参数方法深度学习：DNNRNNCNNLSTM向量表示法：word2vecdoc2vectfidf排序算法：PageRank聚类算法

Phoebe_Liu·2023-04-21 14:06

层次聚类

层次聚类算法分为：自底向上的AGNES算法和自上而下的DIANA算法讲一下AGNES算法，没有最仔细，只有更仔细！！！

yep_58ed·2023-04-21 09:32

oppo数据分析岗位面试记录

数据有错误时是怎么处理的用户画像打标签的时候，可以用哪些聚类算法，说说你了解过的分类和聚类算法是否使用过nosql使用mysql的时候遇

鼻子两个孔·2023-04-21 04:56

聚类算法：Kmeans和Kmeans++算法精讲

前言其实Kmesns聚类算法在YOLOv2（【YOLO系列】YOLOv2论文超详细解读（翻译＋学习笔记））中我们就见到了，那时候只是简单地了解了一下。

路人贾'ω'·2023-04-20 19:25

k均值聚类分析在客户分类中的应用

k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取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，把每个对象

开山熊·2023-04-20 13:19

AAAI 2023 | 基于Conductance的高效率和高质量的图聚类算法

点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入！╱作者简介╱林隆龙博士、副教授目前任职于西南大学计算机与信息科学学院软件学院。2022年6月于华中科技大学计算机科学与技术学院获博士学位。目前主要研究兴趣包括(时序)社区挖掘、局部聚类、PersonalizedPageRank计算、图神经网络的可扩展算法设计等领域。目前发表论文于AAAI,TSMC,ICDCS,TBD,DASFAA,JCST等

AITIME论道·2023-04-20 12:49

10X单细胞（10X空间转录组）聚类算法之Louvain

今天我们来分享默认的聚类算法Louvain，Louvain算法是目前单细胞分析中最常用的聚类算法，Seurat/Scanpy/RaceID等单细胞分析工具都默认louvain算法，那么我们就来分享一下这个聚类算法

Evil_Genius·2023-04-20 04:11

非监督学习之聚类算法（3）--基于密度

基于划分的方法是用对象之间的距离进行聚类，这样的方法只能发现球状的簇，而在发现任意形状的簇上遇到了困难，因此有人提出了基于密度的另一类聚类方法，其主要思想是：只要邻近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类。也就是说，对给定类中的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点。这样的方法可以用来过滤“噪声”孤立点数据，发现任意形状的簇。DBSCAN算法DBSCAN（De

Byte猫·2023-04-19 23:26

100天搞定机器学习|day43 几张GIF理解K-均值聚类原理

KMeans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。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

统计学家·2023-04-19 19:56

开发者每日精选内容

1.React-HOC了解一下2.k8s+kubeedge+sedna安装全套流程+避坑指南+解决办法3.python基础—图形开发4.AI产品总结和论文领取GPT4工具限时删除5.Kmeans聚类算法详解

·2023-04-19 16:39

机器学习A-Z～K平均聚类算法

本文来讲讲K平均聚类算法(K-MeansClustering),KMeans算法是所有聚类算法中最经典的一种，因为它不断在直觉上容易理解，而且它的计算效率也是非常的高。

Carey_Wu·2023-04-19 15:44

传统机器学习(四)聚类算法DBSCAN

传统机器学习(四)聚类算法DBSCAN1.1算法概述DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法

undo_try·2023-04-19 02:17

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