k-means

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

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

[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

神经网络改进：注重空间变化,权重参数调整，正则化， 熵的简单理解

目录神经网络改进：注重空间变化将高纬空间映射到地位空间便于表示（供给数据）将地位空间映射到高纬空间进行分类聚合（达到可分状态（K-means））神经网络改进：权重参数调整自注意力机制（数据间关联性）多注意力机制
ZhangJiQun&MXP·2023-08-21 13:24

ICASSP2023论文代码开源｜TOLD能对混叠语音建模的说话人日志框架

传统的说话人日志系统，往往基于聚类算法实现，一般包括成如下步骤：（1）使用语音端点检测将原始音频切分成语音片段；（2）使用说话人嵌入码提取模型；（3）使用聚类方法，例如K-means等将属于同个说话人的音频片段分组到一起
语音之家·2023-08-21 02:26

sklearn实现k-means算法

fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt("kmeans.txt",delimiter="")#设置k值k=4#训练模型model=KMeans(n_clusters=k)model.fit(data)#分类中心点坐标centers=model.
陈陈的糖罐子·2023-08-19 09:42

聚类分析

分类聚类分析主要分为几个大类：1）基于分割的聚类，比如k-means,k-median2）层次聚类3）基于密度的聚类4）基于概率密度分布的聚类例子1、基于分割的聚类#要是没有这个包的话，首先需要安装一下
小七玩数据·2023-08-18 14:26

Spark实现KMeans算法代码示例

Spark实现K-Means算法代码示例-K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，采用迭代的方法，计算出K个聚类中心，把若干个点聚成K类。
万邦Coco·2023-08-17 21:04

基于weka手工实现K-means

一、K-means聚类算法K均值聚类（K-meansclustering）是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的类别或簇。
非妃是公主·2023-08-14 05:24

K-Means

原理聚类是无监督学习，将相似的对象归到同一个簇中，簇内的对象越相似，聚类的效果越好；首先，随机确定K个初始点作为质心；然后，将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个点找距其最近的质心，将其分配到改质心对应的簇；接着，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢适用数据类型：数值型数据importnumpyasnp#定义加载数据函
JasonChiu17·2023-08-11 02:32

关于层次聚类算法的python实现

fromscipy.clusterimporthierarchy0.层次聚类的概念层次聚类和k-means一样都是很常用的聚类方法。层次聚类是对群体的划分，最终将样本划分为树状的结构。
不分享的知识毫无意义·2023-08-10 23:07

机器学习K-Means

文章目录1.K-Means原理初探2.传统K-Means算法流程3.K-Means初始化优化K-Means++4.K-Means距离计算优化elkanK-Means5.大样本优化MiniBatchK-Means6
aJupyter·2023-08-10 12:27

《NMTF-LTM: Towards an Alignment of Semantics for Lifelong Topic Modeling》

非负矩阵因子分解与k-means聚类有类似的优化目标（NTMF，
lude·2023-08-10 10:10

【数学建模】--聚类模型

K-means聚类算法流程：指定划分的簇的k值（类的个数）随机选择k个数据作为哦初始聚类中心（不一定是样本点）将其余数据划分到距离较近的聚类
Wei&Yan·2023-08-09 08:23

日撸java_day60

文章目录小结k近邻算法（knn）定义算法流程距离度量k值的选择总结聚类定义k-means聚类步骤k-means算法小结小结k近邻算法（knn）定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近
luv_x_c·2023-08-07 19:05

Scikit Learn识别手写数字 -- 机器学习项目基础篇（6）

其优势是：它提供分类、回归和聚类算法，如SVM算法、随机森林、梯度提升和k-means。它还被设计为与Python的科学和数值库NumPy和SciPy一起操作。导入库和数
python收藏家·2023-08-07 18:43

KMeans算法与GMM混合高斯聚类

K-Means算法思想对于给定的样本集，按照样本间的距离，将样本集划分为K个簇。簇内的点尽量紧密连接，而簇间的距离尽量的大。本质上是个组合优化问题，类似于将N个球分配到K个箱子。
qw_6918966011·2023-08-07 17:54

数据降维并使用K-Means法聚类

我对随机选择的30个国家和2017年所有国家的数据进行了主成分分析，并将多维的包括总分排名（排名或许要删除再计算->已删除)及12大指标的数据降维为二维数据，随后使用K-Means法进行聚类分析后得出分类以及散点图图像
绍重先·2023-08-07 11:27

K-means、手肘法与K-means优化（K-means++、elkan-means、mini batch k-means）

k-means1、简介2、步骤3、总结二、手肘法1、指标2、原理三、k-means++1、简介2、流程四、elkan-means五、minibatchk-means六、ISODATA一、k-means1、简介k-means
戎梓漩·2023-08-06 05:33

【深度学习】采用自动编码器生成新图像

最著名的无监督算法是K-Means，它具有广泛用于将数据聚类到组中和PCA，这是首选降维解决方案。K-Means和PCA可能是最好的两个曾经
无水先生·2023-08-05 11:58

数学建模体系

典型相关分析2预测插值算法拟合多元回归分析时间序列分析、ARCH和garch模型岭回归和lasso回归3关系相关系数典型相关分析多元回归分析灰色关联分析4图最短路径：迪杰斯特拉、弗洛伊德算法5聚类系统聚类、K-means
小蒋的技术栈记录·2023-08-04 02:50

深度学习在我国农业中的应用研究现状

传统处理技术包括机器学习(K-means聚类、支持向量机、人工神经网络等)，线性极化，小波滤波。近年来，深度学习(Deeplearning，DL)被大量采用，特别是在病虫害检测、
你的微笑最美丽·2023-08-03 09:42

【数据挖掘·总复习】第八九章||K-means||K-中心点||密度聚类||知识点整理

stepbystep.目录1.K-means算法（1）聚集（2）距离（3）K-means算法原理基本思想：（4）K-means工作流程（5）欧氏距离（6）例题（7）K-means算法特点a.优点b.缺点
bdy_y9·2023-08-02 22:18

【机器学习07】K-Means聚类（聚类篇）

8K-Means聚类（聚类篇）8.1简介聚类(Clustering)：是一种无监督学习算法，即将无分类的数据分为K类K-Means(K-均值)聚类：选取K个初始聚类中心(质心)步骤：repeat：对每个样本点
执志@☆飞扬か·2023-08-02 00:02

【Python机器学习】之 K-Means聚类算法

K-Means聚类常见的聚类方法有：K-Means聚类、层次聚类、密度聚类、谱聚类和高斯混合聚类等。1、K-Means聚类1.1、K-Means聚类过程K-Means算法是一种无监督的聚类算法。
大小宝·2023-08-02 00:31

Python机器学习实验课K-means聚类代码和注释

数据集为鸢尾花数据集，特征有4个，类别有3类，分为训练集和测试集，进行K-means聚类，以学习K-means聚类算法。
Bear Head·2023-08-02 00:31

【Python机器学习】实验07 K-means无监督聚类

文章目录聚类K-means聚类1准备数据2给定聚类中心，计算每个点属于哪个聚类，定义函数实现3根据已有的数据的标记，来重新更新聚类中心，定义相应的函数4初始化聚类中心，定义相应的函数5定义K-means
Want595·2023-08-02 00:01

密度聚类算法——DBSCAN

Clustering聚类密度聚类——DBSCAN前面我们已经介绍了两种聚类算法：k-means和谱聚类。
算法西施·2023-08-01 12:28

聚类方法：k-means、核聚类、层次聚类、谱聚类

聚类1.什么是聚类2.聚类方法2.1划分式聚类方法k-meansk-means++bi-kmeans基于密度的方法DBSCANOPTICS算法层次化聚类算法核聚类支持向量聚类谱聚类引言优缺点步骤参考文档:参考1.什么是聚类定义聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能
小葵向前冲·2023-07-31 10:29

【机器学习】【期末复习】有关机器学习的计算题可供期末复习参考（带本人手写解答与思考）

题目构造平衡KD树ID3与C4.5算法构建决策树模型朴素贝叶斯SVM求最大间隔分离超平面和分类决策函数EM算法K-means聚类adaboost计算概率图模型反向传播构造平衡KD树给定一个二维空间的数据集
网瘾中心呼唤爱·2023-07-30 20:48

02_K-means_非监督学习

K-means一、距离在一个N维的空间中，每一个点在当前空间建立的坐标系中，都有一个唯一标识的
zackary_shen·2023-07-29 17:18

【海量数据挖掘/数据分析】之 K-Means 算法（K-Means算法、K-Means 中心值计算、K-Means 距离计算公式、K-Means 算法迭代步骤、K-Means算法实例）

【海量数据挖掘/数据分析】之K-Means算法（K-Means算法、K-Means中心值计算、K-Means距离计算公式、K-Means算法迭代步骤、K-Means算法实例）目录【海量数据挖掘/数据分析
仙魁XAN·2023-07-29 10:55

k-means

1.K-means原理介绍k-means通过在欧氏空间求解距离来度量“类内相似度”从而将数据聚类。简单来说，k-means通过控制变量（或EM算法）来进行求解如下优化问题。
海街diary·2023-07-27 04:12

EM算法和K-Means算法

背景：在实际工作中，会遇到这样的问题，给机器输入大量的特征数据，并希望机器希望学习找到某种共同的特征或者结构，亦或是数据之间存在的某种关联，例如，视频网站根据用户的观看行为进行分组，从而建立不同的推荐策略，或是找到视频是否流畅与用户是否退订之间的关系等。属于无监督学习算法。无监督学习：包括两大类，一：数据聚类，此类方案往往是通过数次迭代找到数据的最优分割。二：特征变量的关联规则，此类方法利用各种相
cassie_xs·2023-07-26 23:35

【RS】基于规则的面向对象分类

在ENVI中有很多分类工具，如最基础的监督分类（最大似然法、最小距离、支持向量机、随机森林）、非监督分类（K-means、IsoData），还有面向对象、面向过程的提取，亦或是深度学习模块、精准农业模块
RS迷途小书童·2023-07-26 11:32

k-means算法

importos,sysimportargparseimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('-s','--seed',type=int,default=42,help="Randomseed.")args=parser.pars
叼根棒棒糖打天下·2023-07-26 07:03

26. 日月光华 Python数据分析 - 机器学习 - 聚类

K-means的不足K值需要人为设定，不同K值得到的结果不一样；往往人们并不知道分为几类对初始的簇中心敏感，不同选取方式会得到不同结果；对异常值敏感；样本只能归为一类，不适合多分类任务；不适合太离散的分类
薛东弗斯·2023-07-26 06:14

python使用K-Means算法对用户画像特征进行聚类，使用轮廓系数法确定最佳的聚类数量。...

在Python中使用K-Means算法对用户画像特征进行聚类，首先需要准备好用户画像特征的数据集。
红廉骑士兽·2023-07-25 09:53

机器学习实战11-基于K-means算法的文本聚类分析，生成文本聚类后的文件

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍机器学习实战11-基于K-means算法的文本聚类分析，生成文本聚类后的文件。
微学AI·2023-07-25 09:38

【数学建模】2018年数学建模国赛C题解答 基于RFMT 模型的百货商场会员画像描绘

文章目录问题一问题二求出RFM数据评分K-Means聚类问题三问题四问题五参考文献问题一利用该大型百货商场提供的附件一中的会员信息以及附件三中的会员消费明细，完善该商场的会员画像。
Lydia.na·2023-07-24 23:39

AI作业4-无监督学习

K均值聚类（K-means）聚类首先我们回顾下：聚类任务为将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集中，这些子集称为样本簇k均值聚类（k-meansclusteringalgorithm）k均值聚类是一种迭代求解的聚类分析算法
seveN1foR·2023-07-22 20:56

使用Python+OpenCV的色彩过滤和和分割

使用Python+OpenCV的色彩过滤和色彩流行效果-知乎颜色分割K-means算法分割opencv-K-means图像分割-根据颜色-天子骄龙-博客园
天人合一peng·2023-07-21 02:16

机器学习算法分类

要解决的问题是聚类问题和降维问题，聚类算法利用样本的特征，将具有相似特征的样本划分到同一类别中，不关心这个类别具体是什么，聚类典型算法有K-means算法和DBSCAN算法。
Elseide艾思·2023-07-20 20:49

常见的几种聚类方法

1.K-means聚类K-means聚类方法大家应该都听说过，在各种机器学习书籍教程中也是无监督学习部分非常经典的例子。其核心主要为两
sunnyrain_0911·2023-07-20 19:55

【NLP】NLP全路径学习推荐

例如：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、K-Means、正则化方法等；有部分高级机器学习基础更好。
风度78·2023-07-20 16:47

k-mean算法

K-means算法clustering中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一算法接受参数k；然后将事情先输入的n个数据对象划分为k个聚类以便于使获得的聚类满足：同一聚类的对象相似度高，不同类聚相似度低。
青春、往昔浮流年〞·2023-07-20 03:53

空间聚类算法简述

1.1基于划分的空间聚类算法k-means算法：用户定义k个簇的质心位置——将每个数据点聚合到与之最近的质心所在的簇——重新为每个簇计算质心所在位置——重复步骤二和三直到质心收敛。
魏清宇·2023-07-19 21:25

AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘

写k-means的时候一直报错这个，试了很多中方法都不对，之前一直被网上的一些资源带着安装numpy+mkl（说是我的版本不对），电脑又一直找不到对应的wheel，真的很生气qwq（留给以后的自己看，python
蒟蒻不是zz·2023-07-18 01:12
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