k-means聚类算法第21页

机器学习算法基础（回归算法、逻辑回归、k-means聚类算法）

目录第一部分回归算法（一）线性回归线性模型线性回归损失函数（误差大小）减小误差的方法正规方程梯度下降正规方程、梯度下降API回归性能评估回归评估API两种方法的总结（二）欠拟合与过拟合定义产生原因及解决方法（三）岭回归——带正则项的线性回归正则化岭回归API代码实例——预测波士顿的房价模型的保存与加载代码示例第二部分分类算法——逻辑回归逻辑回归对数似然损失函数逻辑回归API逻辑回归案例——乳腺肿瘤

只求毕业·2023-04-03 01:17

机器学习之线性回归、逻辑回归、岭回归和聚类算法

1.回归算法–线性回归分析1.1线性关系模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：()=_1_1+_2_2+…+__+w为权重，b称为偏置项，可以理解为：_0×1---------------------------------------------------理解-------------------------------------------------------------

捌椒·2023-04-03 00:16

机器学习（19）——回归与聚类算法（补充）

目录1线性回归1.1线性回归的特征与目标的关系分析1.2线性回归的损失和优化原理1.3优化算法1.4线性回归API1.5波士顿房价预测2欠拟合与过拟合2.1定义2.2原因以及解决办法：2.3正则化类别3线性回归的改进-岭回归4分类算法-逻辑回归与二分类4.1逻辑回归的原理4.2损失以及优化4.3案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测5分类的评估方法5.1精确率与召回率5.2ROC曲线与AUC指

WHJ226·2023-04-03 00:24

【机器学习】04-回归与聚类算法：线性回归、过拟合、逻辑回归、K-means算法

回归与聚类算法一、线性回归学习目标：记忆线性回归的原理过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式1）线性回归即解决回归问题的最基本一个算法

同学你别跑·2023-04-03 00:41

Python+人工智能基础班（通俗易懂版教学）

机器学习介绍五、机器学习线性回归线性回归实战准备单因子线性回归实战多因子线性回归实战六、机器学习逻辑回归使用线性回归解决分类任务使用逻辑回归解决分类任务逻辑回归实战：考试通过预测七、机器学习聚类分析常用聚类算法预测结果矫正

后端漫漫·2023-04-02 10:53

Denclue（KDE核密度）算法

好了回归聚类算法，在机器学习中，聚类算法有很多入门的自然便是K-means算

互联网底层人员·2023-04-01 10:25

（入门向）python实现k-means和k-medoid算法二维数据分类，含实验报告

代码修改自：k-medoid(k中心点)聚类算法Python实现_Trident_lin的博客-CSDN博客_k中心点算法代码、实验结果和实验报告下载：https://pan.baidu.com/s/1tYGDmoS_K6oQrmf4vlDH9A

向盟约宣誓·2023-04-01 10:26

基于k-means和tfidf的文本聚类代码简单实现

俗话说“外行看热闹，内行看门道“，作为一个机器学习的门外汉，刚研究python机器学习scikit-learn两周时间，虽然下面这段程序可能对于那些专研算法或机器学习的人来说非常简单，但对于一些入门的同学和我自己还是非常有帮助的。如果文章中有错误或不足之处，还请你微微一笑，原谅之；当然也非常欢迎你提出建议或指正~基本步骤包括：1.使用python+selenium分析dom结构爬取百度|互动百科文

叶过无痕·2023-04-01 00:13

基于 python TF-IDF K-means 算法的校园微博热点话题发现系统附代码

本文基于K-means聚类算法实现一套校园微博热点话题发现系统，通过改进相关算法等步骤提高了获取热点话题的准确性，并实现可视化界面操作获取微博数据和热点话题等

数学是算法的灵魂·2023-03-31 23:40

K-means聚类算法的应用以及实现

K-means聚类算法属于无监督学习，它会将相似的对象归到同一个簇中，该算法原理简单，执行效率高，并且容易实现，是解决聚类问题的经典算法。

季布，·2023-03-31 23:35

【机器学习】K-means聚类，升级版，tf-idf+PCA降维+k-means，python

升级版K-means聚类：tf-idf+PCA降维+k-means，代码传送门：#coding:utf-8#2.0使用jieba进行分词,彻底放弃低效的NLPIR,用TextRank算法赋值权重(实测textrank

HelenLee01·2023-03-31 23:30

基于TF-IDF与k-means的情感聚类

目前很多情感聚类都是细分到逐词分析，而对于逐句的情感分析可以通过将文本转化为数字矩阵从而采用传统的聚类方法来实现，这里以K均值为例进行演示：importpandasaspdimportcodecsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.featu

#温室里的土豆·2023-03-31 23:33

基于TF-IDF+KMeans聚类算法构建中文文本分类模型（附案例实战）

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！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.TF-IDF算法介绍2.TF-IDF算法步骤3.KMeans聚类4.项目实战4.1加载数据4.2中文分词4.3构建TF-IDF模型4.4KMeans聚类4.5可视化5.总结1.TF-IDF算法介绍TF-IDF(TermFrequency-Inver

艾派森·2023-03-31 23:43

Python机器学习算法备忘单之5 种常见算法的快速参考指南

K-means：最适合解决无监督聚类问题。正文

知识大胖·2023-03-31 18:31

（1-3）sklearn库的模型----无监督学习

声明：本文章涉及到的思想已被分解为文档一1.无监督学习中的聚类算法之k-means聚类算法–fromsklearn.clusterimportKMeansKMeans(n_clusters=8,init

BlackTurn·2023-03-31 18:20

监督学习（回归、分类问题）与无监督学习（聚类问题）

回归问题监督学习（Supervisedlearning）回归问题（Regression）分类问题（Classification）无监督学习及聚类问题无监督学习（Unsupervisedlearning）聚类问题（K-means

Gaolw1102·2023-03-31 18:46

sklearn无监督学习-聚类k-means

1样本距离计算方法欧式距离，曼哈顿距离，马氏距离，夹角余弦2sklearn.clustersklearn.cluster模块提供的各聚类算法函数可以使用不同的数据形式进行输入：标准数据输入格式：[样本个数

生如夏花~之绚烂·2023-03-31 17:23

机器学习实践（十七）—sklearn之无监督学习-K-means算法

无监督学习包含算法聚类K-means(K均值聚类)降维PCA二、K-means原理K-means聚类步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后

泡泡码客·2023-03-31 17:20

机器学习 sklearn 无监督学习聚类算法 DBSCAN

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportdatasets#生成数据x1,y1=datasets.make_circles(n_samples=2000,factor=0.5,noise=0.05)

404detective·2023-03-31 17:50

【学习笔记】K-means算法

1、K-means原理我们先来看一下一个K-means的聚类效果图1.1K-means聚类步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后

YJ语·2023-03-31 17:57

sklearn 小白抱佛脚笔记4: 无监督学习

Unsupervisedlearning:seekingrepresentationsofthedata类聚:k-means类聚Hierarchicalagglomerativeclustering:Ward

GungnirsPledge·2023-03-31 17:25

谱聚类算法

谱聚类算法http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45749757

涛来涛去·2023-03-31 12:52

sklearn的各种聚类算法使用教程

完整代码及数据已经更新至GitHub,欢迎fork~GitHub链接声明：创作不易，未经授权不得复制转载statement:Noreprintingwithoutauthorization内容概述：测试sklearn中以下聚类算法在

Mr_Relu·2023-03-31 07:19

julia系列12：聚类算法包

引用“usingClustering”，使用方法如下：1.K-means简单例子：usingClustering#makearandomdatasetwith1000random5-dimensionalpointsX=rand(5,1000)#clusterXinto20clustersusingK-meansR=kmeans(X,20;maxiter=200,display=:iter)@as

IE06·2023-03-31 06:32

第九章.聚类算法—K-MEANS，Mini Batch K-Means

第九章.聚类算法9.1聚类算法1.聚类和分类的区别：分类样本是带标签的，聚类的样本是没有标签的。

七巷少年^ω^·2023-03-30 21:36

一文读懂聚类算法原理

聚类是目前日常工作中用户分群最常用的机器学习算法之一，下文将对聚类算法的基本原理进行介绍，适合入门机器学习和非技术型的人员阅读。

PM见闻·2023-03-30 20:24

聚类算法 - 凝聚层次聚类

一、定义层次聚类就是通过对数据集按照某种方法进行层次分解，直到满足某种条件为止。按照分类原理的不同，可以分为凝聚和分裂两种方法。层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到某种条件满足为止。具体又可分为凝聚和分裂的两种方案：1、凝聚凝聚的层次聚类是一种自底向上的策略，首先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到所有的对象都在一个簇中，或者某个终结条件被满足，绝大多数层次聚类方

dora_yip·2023-03-30 06:22

聚类算法层次聚类

###cluster.py#导入相应的包importscipyimportscipy.cluster.hierarchyasschfromscipy.cluster.vqimportvq,kmeans,whitenimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt#生成待聚类的数据点,这里生成了20个点,每个点4维:points=scipy.randn(20,4)

优化大师傅·2023-03-29 21:49

【风光场景生成】基于改进ISODATA的负荷曲线聚类算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1K-means聚类算法及存在的问题1.2ISODATA聚类算法及存在的问题1.3L-ISODATA聚类算法1.4K-L-ISODATA聚类算法2运行结果2.1聚类算法比较2.2K-L-ISODATA

数学建模与科研·2023-03-29 13:39

python画散点图

文章目录前言一、散点图函数二、函数参数介绍三、代码实例总结前言最近在搞聚类算法，所以难免会用到一些散点图的用法，总结一下，方便以后参考。

爱写代码的十一·2023-03-29 13:58

SKlearn里面的K-means使用详解

在K-Means聚类算法原理中，我们对K-Means的原理做了总结，本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。

ASS-ASH·2023-03-29 09:46

K-means聚类及距离度量方法小结

kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述。

ASS-ASH·2023-03-29 09:46

密度聚类（ DBSCAN ）

密度聚类（DBSCAN）密度聚类的思想是不同于K-Means的，但是更符合我们人类的思维，基本的思想是通过是否紧密相连来判断样本点是否属于一个簇。

GIS_JH·2023-03-29 03:03

2021-02-05

3、品类包中属性聚类：去头去尾后删选出了88个属性，但是发现不同类目间共有的属性完全没有规律，人工都没有办法将相似的聚类到一起更何况聚类算法，感觉此路不太通。

枯木嫩芽·2023-03-28 23:00

5.2.2 K-Mean聚类算法

K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据换分为预定的类数K，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。

WeDataScience·2023-03-28 19:25

无监督学习

但是K均值聚类算法的优点主要体现在：对于大数据集。K均值聚类算法相对是可伸缩和高效的，他的计算复杂度是O（NKt)接近与线性，其中N是数据对象的数目，K

slyxk·2023-03-28 03:41

孤立核函数 (Isolation Kernel) 的聚类效果展示

YeZhu,DeakinUniversity2021/10/1当前有很多核方法（kernelmethod）来改进现有的基于距离的聚类算法的性能(如kernelk-means和谱聚类)。

YeZhu·2023-03-26 14:10

K 均值算法-如何让数据自动分组

与分类算法相比，无监督学习算法又叫聚类算法，就是只有特征数据，没有目标数据，让算法自动从数据中“学习知识”，将不同类别的数据聚集到相应的类别中。

码农充电站pro·2023-03-25 23:36

机器学习面试题——聚类算法

机器学习面试题——聚类算法提示：互联网大厂经常考的传统机器学习算法文章目录机器学习面试题——聚类算法@[TOC](文章目录)题目k-means介绍一下，K-means的过程k-means优缺点k-means

冰露可乐·2023-03-25 07:54

Notes on 数据挖掘

绪论数据的特点：有效、有用、非直观邦弗朗尼原理：避免过度挖掘聚类K-Means基本流程选择类的数目根据最终类的平均半径选取初始化每个类：选取一个点作为中心随机选取一个点，然后尽量发散地选取其它点将每个点放入到类中心最近的类调整每个类的中心重复

清筱筱·2023-03-24 06:15

聚类算法

K-means聚类：最常被搞数据的人挂在嘴边，也是比较常用的一种聚类方法，具体做法是：1：原始数据想要聚成N类，那么选择N个类的重心（一般选择认为必然属于此类的点作为此类初始中心，当然重心表现越好，聚类结果也会越好

夜木兮·2023-03-23 08:52

图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-23~04-28)

4.24●完成了吴恩达机器学习课程K-Means和PCA的相关作业。做了一个总结K均值和KNN算法（学习笔记）4.25学校机器学习课的作业真的难成shi。不像国外作业，很多代码都写好

Rlinzz·2023-03-21 21:45

机器学习 - DBSCAN聚类算法

1.DBSCAN简介密度聚类（亦称基于密度的聚类算法，density-basedclustering）算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。

nlpming·2023-03-21 05:16

k-modes聚类算法

引言之前介绍的K-means和k-medoids算法都是针对数据为数值型的聚类算法，计算样本间的距离采用的是欧式距离，所以如果数据变量是类别型的采用这两种算法，就需要先进行one-hot编码或者dummycoding

学习者的旅途·2023-03-20 10:28

（数据科学学习手札16）K-modes聚类法的简介&Python与R的实现

我们之前经常提起的K-means算法虽然比较经典，但其有不少的局限，为了改变K-means对异常值的敏感情况，我们介绍了K-medoids算法，而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况，本篇便对

weixin_30724853·2023-03-20 10:58

全面了解R语言中的k-means如何聚类？

下面将在iris数据集上演示k-means聚类的过程。先从iris数据集中移除Species属性，然后再对数据集iris调用函数kmeans，并将聚类结果存储在变kmeans.result中。

shenmanli·2023-03-20 10:28

聚类算法评价指标python实现_[ML] 聚类评价指标

本文将介绍几个常见的聚类评价指标:Purity,NMI,RI,Precision(查准率),Recall(查全率),F,ARI,Accuracy(正确率).好的聚类算法,一般要求类簇具有：高的类内(intra-cluster

weixin_39681724·2023-03-20 07:36

聚类模型ari_几种常见的聚类评估指标

在前面两篇文章中，笔者已经介绍了两种聚类算法，同时还通过sklearn完成相应的示例。但是，到目前为止笔者还没有介绍如何来聚类的经过进行评估。

卖糕郎·2023-03-20 07:04

【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解

【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解文章目录【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解1.前言2.外部指标2.1P（Purity）2.1.1例子2.2NMI（NormalizedMutualInformation

笃℃·2023-03-20 07:33

无监督聚类评价指标，RI、ARI、MI、NMI等

**RI（RandIndex）**是比较两个聚类结果的参数，也可以比较一个聚类算法的结果和真实分类情况。他是将所有情况进行枚举，来看看有所有pair在聚类算法1和聚类算法2中的情况一致。

踮踮脚尖看远方·2023-03-20 07:32

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