kmeans协同过滤聚类第4页

统计-聚类：K means 和 K nearest

K值选择原理：1目前尚没有明确的方法选择最佳，所以需要多尝试2K值低，会受离群值的影响3K值高，会导致一些小样本量的样本没有话语权K-means原理：1选择K值。2如果K=3，就随机选择3个母点3计算每个点到这三个母点的距离d4找到距离d的最小值，这个点就属于哪一类5重复很多很多次，直至不再变化了，此时数据就被分成K=3类Knearest原理：1.将数据映射成PCA的格式2.随机找一个母点imag

PriscillaBai·2024-02-10 22:25

机器学习各种算法汇总模板

机器学习算法模板包含了KNN，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，决策树，支持向量机，随机森林，kmeans，集成算法各种算法，特征工程，评估方式任你选择！！！

怎么菜成这样·2024-02-10 22:28

R语言编程-Tidyverse 书籍 - 第三章 - 统计建模

1整洁模型结果-broom包tidyverse主张以‘‘整洁的”数据框作为输入，但是lm,nls,t.test,kmeans等模型的输出结果，却是‘‘不整洁的”列表。

Hello育种·2024-02-10 16:12

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

聚类分析实验报告

聚类分析在市场细分中的目的是构建细分市场，基本思想是“物以类聚”，辨别事物在某些特征上的相似性或相异性，并按照这些特性将事物划分为几个类别，是在同一类别中的事物有较大的相似性，不同类别中的事物有较大的差异

平凡女生的创作·2024-02-10 08:39

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

优化算法应用（四）优化聚类算法

一．目标描述聚类算法是一类无监督机器学习算法，即在使用该算法时不需要知道数据的标签，而是通过数据各个维度之间的某些特征对数据集进行划分。现在已有的聚类算法很多，划分方式也多种多样。

stronghorse·2024-02-10 04:50

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界

Sunflow007·2024-02-09 20:26

【机器学习】Kmeans如何选择k值

确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的K值非常重要。

TwcatL_tree·2024-02-09 15:29

Seurat -- SCTransform

官方教程的流程整个流程缺少QC部分以及检查细胞周期和线粒体是否对聚类有影响时候regressout。#installglmGamPoi加速sctransform的运算if(!

All_Will_Be_Fine噻·2024-02-09 09:39

Seurat - 聚类教程 (1)

设置Seurat对象在本教程[1]中，我们将分析10XGenomics免费提供的外周血单核细胞(PBMC)数据集。在IlluminaNextSeq500上对2,700个单细胞进行了测序。可以在此处[2]找到原始数据。我们首先读取数据。Read10X()函数从10X读取cellranger管道的输出，返回唯一的分子识别(UMI)计数矩阵。该矩阵中的值表示在每个细胞（列）中检测到的每个特征（即基因；行

冷冻工厂·2024-02-09 09:38

机器学习系列——（十七）聚类

其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？

飞影铠甲·2024-02-09 09:08

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。

飞影铠甲·2024-02-09 08:04

基于Python实现的协同过滤商品推荐系统购物商城电商项目源码PHP案例源代码APP大作业nodejs程序设计微信小程序计算机

IT实战课堂·2024-02-09 08:46

图像搜索和分类

视觉单词通常通过特征描述子（SIFT）等结合聚类算法得到聚类质心。用视觉单词直方图来表示一个图像。图像索引根据图像特征分别建立索引，以索引的方式搜索图像。

顽皮的石头7788121·2024-02-09 03:01

什么是数据挖掘

文章目录什么是数据挖掘1.分类问题2.聚类问题3.回归问题数据挖掘相关的标准库数据挖掘模型训练分类问题聚类问题回归问题关联问题模型集成模型评估评估指标混淆矩阵与标准率指标泛化能力评估什么是数据挖掘数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识并用于生产产业价值

菜鸟长安·2024-02-09 01:44

Python 算法集

01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0

Aaronlan·2024-02-08 12:15

图像聚类

（1）利用主成分分析后选取主成分利用k-means算法进行聚类（2）提取图像的灰度直方图，利用直方图作为特征向量聚类。

顽皮的石头7788121·2024-02-08 12:34

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：Faiss【向量最邻近检索工具】【为稠密向量提供高效相似度搜索】【多种索引构建方式，可根据硬件资源、数据量选择合适方式】【支持十亿级别向量的搜索】

一、Faiss介绍Faiss是FacebookAI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。

u013250861·2024-02-08 10:07

每天一个数据分析题（一百五十六）

B.变量聚类旨在通过保留所有变量来减少信息损失，适合于所有类型的数据模型。C.因子分析通常不适用于预测类模型，因为它更侧重于变量的可解释性而非预测准确性。

紫色沙·2024-02-08 09:51

每天一个数据分析题（一百五十五）

紫色沙·2024-02-08 09:20

非约束排序1—概述（数量生态学：R语言的应用第五章）

非约束排序1—概述（数量生态学：R语言的应用第五章）在这之前我们已经学习了聚类分析，聚类分析的目的在于寻找数据的间断性，排序的目的就在于寻找数据的连续性（通过连续的排序轴展示数据的主要趋势）。

fafu生信小蘑菇·2024-02-08 07:20

sklearn kmeans 聚类中心_Kmeans聚类算法

接下来，笔者就开始向大家介绍一种无监督的(unsupervised)经典机器学习算法——聚类。

weixin_39997695·2024-02-08 03:47

sklearn-第五节（K-means算法）

1.k-means聚类算法思想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

~一段浮华·2024-02-08 03:16

【人工智能】神奇的Embedding：文本变向量，大语言模型智慧密码解析(10)

嵌入通常用于：Search搜索（结果按与查询字符串的相关性排序）Clustering聚类（文本字符串按相似性分组）Recommendations推荐（推荐具有相关文本字符串的条目）Anomalydetection

魔道不误砍柴功·2024-02-08 02:06

[N-140]基于springboot,vue协同过滤推荐算法个性化购物商城

开发工具：IDEA服务器：Tomcat9.0，jdk1.8项目构建：maven数据库：mysql5.7系统分前后台，项目采用前后端分离前端技术：vue+elementUI服务端技术：springboot+mybatis+redis本项目分为前台(普通用户)、后台(管理员)两部分一、普通用户功能（前台）：1.注册用户和登录、分类浏览商品、加入购物车、管理购物车、商品下单2.商品支付（支付宝沙箱支付）

IT教程资源_·2024-02-08 02:31

django基于协同过滤的旅游推荐系统的设计与实现--33709(免费领源码、附论文）可做计算机毕业设计JAVA、PHP、爬虫、APP、小程序、C#、C++、python、数据可视化、大数据、全套文案

QQ_785101605·2024-02-08 02:26

Python中层次聚类的艺术：从原理到实践的全面解析

数据聚类在数据分析领域扮演着重要的角色，它可以帮助我们将相似的数据点分组在一起，揭示数据集的内在结构和模式。

theskylife·2024-02-07 23:57

矩形排料算法

通过对矩形的宽高聚类得到一个启发式算法，能实现很好的排样效果。

monk比丘·2024-02-07 18:43

【代码分享】基于改进ISODATA的负荷风电光伏曲线场景聚类算法

程序名称：基于改进ISODATA的负荷风电光伏曲线场景聚类算法实现平台：matlab代码简介：提出了一种针对负荷曲线聚类的聚类效果和速度并重的L-ISODATA(Loadcurve-ISODATA)算法

电力系统爱好者·2024-02-07 11:10

kmeans实例及代码

聚类和决策树一样，属于无监督学习。也就是说数据样本只有特征x，没有给定y。聚类的目的是找到样本特征潜在的类别，将同类别的样本放在一起。

morie_li·2024-02-07 06:57

机器学习聚类算法

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为多个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:26

scanpy 教程 1：预处理和聚类 3k PBMCs

Tiger Z·2024-02-07 03:02

基于SSM的协同过滤技术的网上书城（有报告）。Javaee项目。ssm项目。

演示视频：基于SSM的协同过滤技术的网上书城（有报告）。Javaee项目。ssm项目。

气宇轩昂的固执狂·2024-02-07 02:31

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

而像Adaboost、SVM、LR、Knn、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。2.StandardScaler原理作用：使得经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。

爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

【推荐系统】协同过滤与基于内容推荐的区别

协同过滤着重于user与item的交互信息；基于内容着重于item本身携带的信息；from@张小磊1、协同过滤算法与基于内容推荐算法所使用的数据维度不同。

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

云深处见晓·2024-02-06 19:24

基于python的k_means算法实现

K-Mean算法，即K均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为K个簇，每个簇使用簇内所有样本均值来表示，将该

小菜鸡@·2024-02-06 11:25

sklearn之模型评估指标总结归纳

文章目录机器学习模型评估分类模型回归模型聚类模型交叉验证中指定scoring参数网格搜索中应用机器学习模型评估以下方法，sklearn中都在sklearn.metrics类下，务必记住哪些指标适合分类，

lzw2016·2024-02-06 10:57

学习：StatQuest-Heatmap

热图中的标准化和聚类Z-scoreimage.png如果有一列数据，我们要计算Z-score：计算这组数据的均值每个数据点减去均值计算标准差用第二步计算的值除以标准差image.png标准化有对某一基因标准化的

小潤澤·2024-02-06 05:17

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第四课

收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏人工智能专业知识学习四机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(4)31.什么是聚类算法中的层次聚类

普修罗双战士·2024-02-05 19:14

第八章聚类

一.概述聚类（cluster）与分类（class）问题不同，聚类是属于无监督学习模型，而分类属于有监督学习。聚类使用一些算法把样本分为N个群落，群落内部相似度较高，群落之间相似度较低。

颜大哦·2024-02-05 14:32

机器学习本科课程实验6 聚类实验

第一题：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering完成聚类实验内容：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering在两个数据集上完成聚类任务对聚类结果可视化对比外部指标

11egativ1ty·2024-02-05 13:43

（5）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—12种聚类算法说明与归纳

目录一、12种聚类(无监督学习)算法说明和区分比较聚类算法的类型（一）编辑导入函数库加载数据集编辑(1)K-Means--Centroidmodels(2)Mini-BatchK-Means--Centroidmodels

代码骑士·2024-02-05 13:12

数据库笔记——分析总结聚集索引、非聚集索引和覆盖索引

一、首先深入浅出理解索引结构来自聚集索引和非聚集索引实际上我们可以将索引理解为一种目录，索引可分为聚类索引和非聚类索引。我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。

学习BigData·2024-02-05 13:29

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

135693621https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林、KNN、SVM、Bayes等有监督算法以及无监督的聚类算法和应用

代码骑士·2024-02-05 13:59

协同过滤算法（Collaborative Filtering）

城市中迷途小书童·2024-02-05 10:30

挑战杯 python 爬虫与协同过滤的新闻推荐系统

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是python爬虫与协同过滤的新闻推荐系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

laafeer·2024-02-05 10:49

挖掘建模概述

1、概述1.1数据挖掘的基本任务基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，通过完成这些任务，发现数据的价值，指导商业抉择，带来商业新价值。

三块给你买麻糬_31c3·2024-02-05 07:02

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