k-means

【PostGIS】POSTGIS实现聚类统计提取外轮廓

1.聚类统计Postgis主要实现并提供了四种聚类方法，前两个为窗口函数，后两个为聚合函数：ST_ClusterKMeans–该函数是窗口函数，主要是用K-means(K均值聚类)算法进行聚类，算法原理比较简单
AI柱子哥·2024-01-30 07:19

4、K- 均值聚类（Clustering With K-Means）

用聚类标签解开复杂的空间关系。文章目录1、简介2、聚类标签作为特征3、k-均值聚类4、示例-加利福尼亚住房1、简介这节课和下一节课将使用所谓的无监督学习算法。无监督算法不使用目标；相反，它们的目的是学习数据的某些属性，以某种方式表示特征的结构。在预测的特征工程上下文中，你可以将无监督算法视为"特征发现"技术。聚类简单地意味着根据数据点之间的相似性将数据点分配到组中。聚类算法使得"物以类聚"，可以这
AI算法蒋同学·2024-01-30 07:40

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

2.无监督学习包含算法1.聚类算法：K-means(K均值聚类)2.降维：PCA3.K-means的原理（K-means的算法步骤）1.首先，随机寻找K个点（这里的K是想要分成的份数）2.第二步，把所有点
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》 聚类

#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址：CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组
二进制怪兽·2024-01-28 07:52

数模.聚类模型

一、前言二、K-means聚类算法下面是针对量纲不同进行的操作三、系统聚类spass操作spass操作总结：最好使用系统聚类算法，在论文上写的的内容更加充实，图片也较多四、DBSCAN算法适用于这种比较有规律的
丰海洋·2024-01-28 03:50

1、什么是特征工程

你将学习如何:使用互信息确定哪些特征最重要在几个真实世界的问题领域中创造新的特征使用目标编码对高基数分类进行编码使用k-means聚类创建分割特征使用主成分分析将数据集的变化分解为特征动手练习将构建一个完整的笔记本
AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

算法之K-均值法简介

K-均值算法（K-Means）是一种无监督学习的聚类分析方法，用于将数据集中的样本划分成预设数量（K）的簇（cluster），使得每个簇内的数据点彼此相似度较高，而不同簇之间的数据点差异较大。
skyshandianxia·2024-01-28 00:19

并行化K-means聚类算法的实现与分析

并行化K-means聚类算法并行化K-means聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语并行化K-means聚类算法的实现与分析在大数据时代
OverlordDuke·2024-01-27 09:19

聚类分析 | 最优K-means聚类算法（Python）

无监督机器学习，特别是聚类(clustering)对各种实际业务分析项目至关重要。但是，部分聚类算法需要设置聚类的数量，这是聚类算法的重要挑战之一。通常，在处理数据时，使用迭代方法来决定最优簇群的数量。这意味着我们要多次进行聚类，每次使用不同数量的集群，并评估相应的结果。虽然这种技术很有用，但它也有局限性。yellowbrick是一个常用的工具，可以轻松识别最优集群的数量。然而，它也有一些缺点。一
天天酷科研·2024-01-27 07:21

数字图像处理（实践篇）二十八 使用OpenCV Python中的K-means对图像进行颜色量化处理

选择使用cv2.kmeans()函数对颜色量化应用k-means聚类。1颜色量化使用K-means聚类在图像中实现颜色量化的步骤如下：①导入依赖库
Jackilina_Stone·2024-01-25 06:49

K-means聚类分析（Python）

原理解决将空间中一些点分成K类的问题，K代表样本类别数Kind先假设K=2，即要分为两类：在空间中随机选定两个样本作为分类基准，计算比较其他样本与其距离，离谁近就归为哪一类。迭代，找到两个样本中中心，计算中心点与其他点的距离，按照距离远近再分类。重复迭代直到某次迭代结果与上次完全相同。推广到K就是：K均值聚类算法是先随机选取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，
Sanchez·J·2024-01-24 18:43

01 机器学习与深度学习

常见算法包括Apriori算法、k-Means
幽径微澜·2024-01-24 11:47

MATLAB实现K-means聚类数学建模算法

K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的观测点划分为不同的组或簇。这个算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点到其所属簇的中心的距离最小化。算法的步骤如下：1.
AI Dog·2024-01-24 01:15

数学建模——经典美赛O奖论文65123研读

65123论文解读一、原题目概述二、论文处理三、论文写作三.数学模型方法部分Ⅰ.K-Means聚类分析Ⅱ.主成分分析PCA方法步骤：Ⅲ.模糊评价Ⅳ.熵权法一、原题目概述这是美赛2017E题优秀论文。
清上尘·2024-01-21 17:25

机器学习--K-means算法优化

主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类（即每一个数据只能被归为一类，数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中），模糊聚类也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类（通过隶属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中，可以理解为每个样本是
YCzhao·2024-01-21 08:36

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度：细聚类、粗聚类根据实现方法K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍；层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚类的类别个数；DBSCAN聚类
小林打怪中·2024-01-20 02:21

机器学习笔记（十）聚类算法DBSCAN原理和实践

在前面的文章中，我们分别介绍了《K-means原理和实践》和《Birch和层次聚类》两种聚类算法，本文我们继续介绍另一种常用的聚类算法DBSCAN。
大白兔黑又黑·2024-01-19 01:04

无监督学习 - 均值聚类（K-Means Clustering）

什么是机器学习K-Means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组（簇），每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高，而与其他组内的点相似度较低。
草明·2024-01-18 14:11

机器学习（八） — K-means

model5—K-means1definitionrandomlyinitializeKclustercentroidsμ1,μ2,⋯\mu_1,\mu_2,\cdotsμ1,μ2,⋯repeat:assigneachpointtoitsclosestcentroidμ\muμrecomputethecentroids(averageoftheclosestpoint)2optimazationo
绘梨衣吖·2024-01-18 10:38

深度学习常用代码总结(k-means, NMS)

目录一、k-means算法二、NMS一、k-means算法k-means是一种无监督聚类算法，常用的聚类算法还有DBSCAN。
BIT_Legend·2024-01-17 07:00

利用igraph包可视化基于KNN的单细胞聚类关系

1.png（2）在一篇文献中，作者使用另一种思路：利用k-means聚类，然后进行基于KNN(k-nearestneighbor)的可视化。
小贝学生信·2024-01-16 11:55

机器学习学习笔记（吴恩达）（第三课第一周）（无监督算法，K-means、异常检测）

是一种无监督学习算法聚类与二院监督学习算法对比：无监督：（聚类是无监督学习算法之一）聚类算法应用：如相似的新闻文章组合，市场细分，DNA数据分析，天文数据分析（星系、天体结构）K-means算法是一种常用的聚类算法原理概述
kgbkqLjm·2024-01-16 10:30

毕业设计：基于python微博舆情分析系统+可视化+Django框架 K-means聚类算法（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言+Django框架+数据库+jieba分词+scikit_learn机器学习（K-means聚类算法）+
vx_biyesheji0001·2024-01-15 14:44

K邻近和KNN

算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成，使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法，没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点K均值K-Means
hema12138·2024-01-15 10:37

聚类算法之Kmeans聚类详解

聚类算法的分类：按照聚类细粒度分类：细聚类和粗聚类根据实现方法分类：K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚
进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

机器学习 | 无监督聚类K-means和混合高斯模型

机器学习|无监督聚类K-means和混合高斯模型1.实验目的实现一个K-means算法和混合高斯模型，并用EM算法估计模型中的参数。
rookiexiong·2024-01-15 08:23

KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同

K-means算法:思想：K-means是一种无监督学习聚类算法，将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于最近的簇
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32

工智能基础知识总结--聚类算法

下面K-Means的推导也会用到GMM。K均值聚类（K
北航程序员小C·2024-01-14 09:53

半监督学习 - 半监督K均值（Semi-Supervised K-Means）

什么是机器学习半监督K均值（Semi-SupervisedK-Means）是K均值聚类算法的一种扩展，它结合了有标签数据和无标签数据进行聚类。在传统的K均值算法中，所有数据点都是无标签的，而在半监督K均值中，我们允许一部分数据点有标签，而另一部分数据点没有标签。以下是半监督K均值的基本思想和步骤：基本思想有标签数据：使用有标签的数据点初始化聚类中心。无标签数据：将无标签数据点分配到最近的聚类中心。
草明·2024-01-14 06:17

四种无监督聚类算法说明

目录一、K-Means无监督学习（K-Means）的认识-CSDN博客二、Mini-BatchK-Means--Centroidmodels三、AffinityPropagation(Hierarchical
取名真难.·2024-01-13 18:50

【目标检测】Anchor-based模型：基于K-means算法获取自制数据集的Anchor(yolo源码)

本篇文章首先介绍Anchor在目标检测模型中的作用；然后介绍K-means聚类算法；最后介绍yolo源码中自制数据集的Anchor的获取方法。
初初初夏_·2024-01-13 15:07

互联网加竞赛 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·2024-01-12 18:49

基于K-Means聚类算法与随机森林模型评估信贷风险客户【500010101】

项目背景本数据集来自一家德国银行，由加州大学霍夫曼教授于2016年收集整理，每条记录代表了一个接受银行信贷的客户，这也就说明了，这些客户都是通过了贷款申请的，通过可视化分析对数据进行初步探索，并利用聚类分析将客户分为不同的风险群体，由于数据集中缺乏直接的客户贷款风险标签，我们无法直接评估风险分类的准确性，因此，再次采用聚类分析（不考虑客户贷款风险特征），将数据分为四个类别，分类结果与实际相符，可以
神仙别闹·2024-01-12 15:47

数模学习day10-聚类模型

说明，本文部分图片和内容源于数学建模交流公众号目录K-means聚类算法K-means聚类的算法流程：图解算法流程图评价K-means++算法基本原则算法过程Spss软件操作K-means算法的疑惑系统
WenJGo·2024-01-10 23:19

【机器视觉】机器视觉实验二——图像分割基于颜色特征&基于纹理特征

给定一个有k个聚类中心点的矩阵meanFeatures(矩阵维度是kd)，其中每个中心点都是一个d维的行向量（矩阵的一行），将输入图片中的每个像素映射到其所归属的k-means某
yuzhangfeng·2024-01-10 22:22

聚类算法k-means（无监督学习）笔记

内容简介笔记记录了聚类算法k-means的实例过程：第1部分为建模流程：先构造包含5个中心点的随机训练集数据，并画图展现样本分布情况，最后导入新数据测试；第2部分介绍了几个常用参数和调优流程；第3、4部分别为评估方法和算法存在的问题
Avasla·2024-01-10 10:23

手把手教你量化网络（2）权重参数的量化

@[TOC]一、量化算法1.1K-Means将一堆二维样本表示在坐标轴上，如下图左图所示：enterdescriptionhere若我们将其用K-Means分为3类，如上图右侧所示，分为了
雪天鱼·2024-01-09 22:28

纽约Uber数据分析图形化和K-means计算热点

K-means是一种聚类算法，用于将一组样本分成预定数量的簇。它通过计算样本之间的距离，将它们分配到最近的簇中，然后根据分配的结果，更新簇的中心位置。
取名真难.·2024-01-09 07:38

如何用DBSCAN聚类模型做数据分析？

上篇我们讲了基于原型的k-means聚类算法，这篇我们来讲通常情况下聚类效果表现更优异的密度聚类DBSCAN。什么是DBSCANDBSCAN是一种基于密度的考虑到噪音
赵小洛·2024-01-08 07:41

学习：StatQuest-K-means

前言K-means属于动态聚类，聚类速度较快，难点是不太好找到初始凝聚点K-meansimage.png第一步，我们的K代表的是你要聚成几类，譬如K=3即分成3类image.png第二步就是选择初始凝聚点
小潤澤·2024-01-06 10:59

机器学习——特征工程之K均值降维

机器学习——特征工程之K均值降维前言一、K-均值聚类（K-means）1、算法推导2、举例二、降维前言1、先直观解释什么是平面（线性子空间）和流形（非线性子空间）：答：如果线性子空间是一张平展的纸，那么非线性流形的一个简单例子就是卷起来的纸
macan_dct·2024-01-06 09:11

无监督学习（K-Means）的认识

目录一、无监督学习二、无监督学习和有监督学习的区别三、K-Means3.1数据分析3.2k-meas算法3.3数据正态化后k-means3.4找最佳k（ElbowPlot）四、k-means算法的优缺点一
取名真难.·2024-01-06 03:20

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程
学了忘了学·2024-01-06 01:40

聚类分析--基本原理、方法(Kmeans,层次聚类)

文章目录聚类分析的定义基本原理商业应用场景聚类分析步骤聚类分析方法层次分析法/系统聚类法（小样本）提问：如何选择合适的分类结果K-means疑问：聚类分析的定义聚类分析就是将研究对象根据一些特征指标，把比较相似的研究对象
universe_1207·2024-01-05 18:38

《数据挖掘基础》实验：Weka平台实现聚类算法

完成以下内容：（用四种方法：K-means、K-中心法、层次、密度）文件导入与编辑参数设置说明结果截图结果分析与对比（2）以AQI.xls中1-
lazyn·2024-01-05 18:08

聚类分析-K-means、层次聚类、DBSCAN、簇评估

聚类分析基本概念聚类分析定义聚类分析是一种数据分析技术，对大量未知标注的数据集，通过将具有相似数据特性的数据对象分组到一起，使得类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，以便对这些数据对象进行更好的理解和分析。总的来说，聚类分析就是将数据划分成有意义或有用的组（簇）。注：聚类分析是无监督学习。聚类类型划分聚类（PartitionalClustering）层次聚类（HierarchicalCl
norah2·2024-01-05 18:06

04 supervised learning

unspervisedlearningclustering（聚类算法）Anomalydetection（异常检测）RecommenderSystems（推荐系统）ReinforcementLearning（强化学习）一、K-means
叮咚Zz·2024-01-05 14:39

k-means算法的中文名字是什么，是用来干什么的呢。

问题描述：k-means算法的中文名字是什么，是用来干什么的呢。问题解答：k-means算法的中文名字是"K均值算法"，也有时候被称为"K-平均算法"。
神笔馬良·2024-01-05 12:26

K-均值聚类（K-means clustering）

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇，使得簇内的样本点相似度最高，而簇间的样本点相似度最低。算法步骤如下：随机选择K个初始中心点作为簇的质心。将每个样本点分配给离其最近的质心，形成K个簇。计算每个簇的质心，作为新的质心。重复步骤2和步骤3，直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数。K-均值聚类算法
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-05 07:30

【机器学习基础】K-Means聚类算法

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为梦而生~·2024-01-04 23:17
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