kmeans聚类调参第28页

python机器学习——实现Kmeans算法

K-means算法比较适合用来做聚类分析，而不是用来预测，换句话来说，K-means算法不擅长预测K-means算法的主要思想是通过迭代优化来找到最佳簇中心，使得簇内的数据点相似度最大化，而不同簇之间的相似度最小化

EchoToMe·2023-11-04 14:40

OpenCV检测圆（Python版本）

文章目录示例代码示例结果调参示例代码importcv2importnumpyasnp#加载图像image_path='DistanceComparison/test_image/1.png'image=

坚果仙人·2023-11-04 12:27

第2篇机器学习基础 —（3）机器学习库之Scikit-Learn

它是机器学习领域当中知名的Python模块之一，它对常用的机器学习算法进行了封装，包括回归（Regression）、降维（DimensionalityReduction）、分类（Classfication）和聚类

小哥谈·2023-11-04 11:13

深度学习调参技巧调参trick

｜公｜众｜号｜包包算法笔记｜背景事情的起因其实这样，实验室老同学的论文要冲分，问我有没有啥在NN上，基本都有用的刷点方法，最好是就是短小精悍，代码量不大，不需要怎么调参。

ad110fe9ec46·2023-11-04 10:24

[半监督学习] FeatMatch: Feature-Based Augmentation for Semi-Supervised Learning

一些先进的半监督学习方法使用基于图像的转换增强和一致性正则化的组合策略.在FeatMatch中,提出了一种新颖的基于学习特征的细化和增强方法,该方法可产生各种复杂的转换集.重要的是,这些转换使用了通过聚类提取的类内和跨类原型表示中的信息

码侯烧酒·2023-11-04 10:41

廿捌-原爬虫项目加入客制化内容，Python 读取 URL 域名

1.把客制化内容加到原爬虫中冲凉前刚完成客制化爬虫：廿柒-客制化爬虫以及爬虫调参冲完凉转瞬一想就觉得还是把他加到原爬虫不用维护两个相似的项目了，不是更好？

小秉子·2023-11-04 04:15

深入理解XGboost

写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类

文文学霸·2023-11-04 03:19

损失函数(Loss Function)一文详解-聚类问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析

损失函数(LossFunction)一文详解-聚类问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析前言损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。

fanstuck·2023-11-04 03:18

【机器学习】几种常用的机器学习调参方法

在机器学习中，模型的性能往往受到模型的超参数、数据的质量、特征选择等因素影响。其中，模型的超参数调整是模型优化中最重要的环节之一。超参数（Hyperparameters）在机器学习算法中需要人为设定，它们不能直接从训练数据中学习得出。与之对应的是模型参数（ModelParameters），它们是模型内部学习得来的参数。以支持向量机（SVM）为例，其中C、kernel和gamma就是超参数，而通过数

TwcatL_tree·2023-11-04 01:15

数据抽样技术全面概述

本文将深入探讨了最常见的抽样技术，包括随机抽样、分层抽样、系统抽样、聚类抽样和便利抽样，并重点介绍了它们的应用和注意事项。

deephub·2023-11-04 01:25

数据挖掘十大算法--K-均值聚类算法

一、相异度计算在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：如何定量计算两个可比较元素间的相异度。

peterchan88·2023-11-03 21:12

数据挖掘题目：设ε= 2倍的格网间距，MinPts = 6, 采用基于1-范数距离的DBSCAN算法对下图中的实心格网点进行聚类，并给出聚类结果（代码解答）

问题代码importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportDBSCAN#pipinstallmatplotlib#pipinstallnumpy#pipinstallscikit-learn#实心格网点的坐标solid_points=np.array([[1,1],[2,1],[3,1],[1,2],[2,2],

石去皿·2023-11-03 20:25

LeetCode-1048：最长字符串链

那么首先我们应该将字符串按照长度进行聚类，注意这里会用到1>LenDic(17)然后，此题是动态规划类型的题目，那么如何进行动态规划呢？

Wade_Gao·2023-11-03 20:20

风控建模五：GBM模型开发

风控建模五：GBM模型开发一、数据预处理1、相关性2、类别型变量怎么处理二、怎么调参1、锚定调参目标2、网格搜索调参3、贝叶斯调参三、解释性1、SHAP2、LIME四、模型保存、打分及部署1、生成model

白白的一团团·2023-11-03 19:41

XGBoost调参指南

本文内容结构主要参考CompleteGuidetoParameterTuninginXGBoostwithcodesinPython及其中文翻译XGBoost参数调优完全指南。由于参考博客代码部分api已经更新，因此对部分代码进行了更新。简介XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据，常年在kaggle中大杀四方。构造一个使用XGBoo

井底蛙蛙呱呱呱·2023-11-03 16:34

AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘int‘.错误解决

Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\新建文件夹\text_cluster-main\text_cluster-main\train.py",line10,infromkmeansimportKMEANSFile"D

起司味的 cheese·2023-11-03 15:45

GMM模型与EM算法

GMM模型与EM算法-->聚类->无监督机器学习[参考]一、单个高斯分布GM的估计参数1.1高斯分布结果趋近于正态分布每次弹珠往下走的时候，碰到钉子会随机往左还是往右走，可以观测到多次随机过程结合的高斯分布的似然函数

Darren214·2023-11-03 15:12

cartographer扫图及调参，调试总结技巧

关于调参当你配置好所有东西，可以成功建图等功能后，你如果觉得建图或者定位效果不太好想调参，先考虑odom的准确度怎么样，再慢慢去调参。

kobesdu·2023-11-03 15:14

封装函数-用R包Seurat跑单套数据

呜呜最近发现我工作效率低的一个原因就是重复性工作没有流程化，一气之下，把seurat分析单套数据的流程封装了起来，步骤包含数据质控、数据标准化、聚类以及初步的细胞类型鉴定。

Aji·2023-11-03 13:04

Unity计时器系统

usingGameLibs.Base.Timer;usingUnityEngine;usingUnityEngine.UI;publicclassTestPanel:MonoBehaviour{voidStart(){//回调回调参数执行次数计时时间

骑车骑车减肥了·2023-11-03 12:39

DDD学习笔记---基于DDD的微服务设计实例

战略设计战略设计是根据用户旅程分析，找出领域对象和聚合根，对实体和值对象进行聚类组成聚合，划分限界上下文，建立领域模型的过程

激流勇进_·2023-11-03 09:52

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法概念K-均值聚类是一种无监督学习算法，目的是将给定的数据集划分成K个不同的类别。

91888888·2023-11-03 07:24

【CV with Pytorch】第 4 章：构建图像分割模型

如果我们考虑基本聚类方法

Sonhhxg_柒·2023-11-03 07:59

第十五章 EM期望极大算法及其推广

初值2.E步3.M步初值影响p,q含义EM算法另外视角Q函数BMM的EM算法目标函数LEM算法导出高斯混合模型GMM的EM算法1.明确隐变量,初值2.E步,确定Q函数3.M步4.停止条件如何应用GMM在聚类中的应用

小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:18

利用 ggplot2 绘制 Seurat 对象中的 tSNE 或 UMAP 图

Seurat软件自带的绘图函数DimPlot虽然也提供了一些参数来供我们调整图形，但有时仍然有些你希望的功能不太容易实现，比如将细胞聚类分成三组，每一组是一种颜色，利用DimPlot就不容易实现（步骤比较繁琐

klcola·2023-11-03 01:40

au人声处理_人声效果的精细处理详解

(3)不同设备的各项固定参数和可调参数都不尽相同，因而使用某一设备的经验，通常都无法用

卿本佳人我本尘埃·2023-11-02 18:49

Stanford机器学习---第八讲. 支持向量机SVM

多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（SupportVectorMachines支持向量机）、聚类

MachineLP·2023-11-02 18:24

Stanford机器学习---第8讲. 支持向量机SVM

多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（SupportVectorMachines支持向量机）、聚类

hellotruth·2023-11-02 18:52

现成调包>底层编写>算法改进——我对k-means由浅入深的理解

前言最近研究中要用到聚类。K-means是第一个去研究的算法，觉得这个简单的算法也很有意思，这期推送把它的来龙去脉记录下，顺便分享！

交通科研Lab·2023-11-02 15:30

【华为OD：C++机试】Day-2

目录1.VLAN资源池：2.根据某条件聚类最少交换次数：3.数组合并：4.分糖果：5.数组组成的最小数字：6.矩形相交的面积：7.洞穴探险：8.非严格递增连续数字序列：9.找终点：10.路灯照明：1.VLAN

瞳绣·2023-11-02 09:35

【深度学习基础】专业术语汇总（欠拟合和过拟合、泛化能力与迁移学习、调参和超参数、训练集、测试集和验证集）

原创文，转载请注明出处文章目录欠拟合和过拟合泛化能力与迁移学习查准率和查全率调参和超参数训练集、测试集和验证集端到端的概念卷积神经网络其他欠拟合和过拟合欠拟合的概念：原因

嵌小超·2023-11-02 07:02

【Spark】What is the difference between Input and Shuffle Read

Spark调参过程中保持每个task的input+shuffleread量在300-500M左右比较合适TheSparkUIisdocumentedhere:https://spark.apache.org

TaiKuLaHa·2023-11-02 04:42

非约束排序3 主成分分析（PCA）-基于Hellinger转化的数据以及其他内容

上次我们讲了主成分分析的概念，如何提取、解读和绘制vegan包输出的PCA结果，如何将新变量和新对象投影到PCA双序图中以及如何组合聚类分析结果和排序结果。不知道你们都消化了吗？

fafu生信小蘑菇·2023-11-02 01:57

算法工程师每天都在干嘛？

相信大部分算法工程师每天的工作都是：提出技术方案->收集数据->预处理数据->撰写特征工程->模型训练->调参->看结果->调参->看结果->重新收集数据->预处理数据->收集更多数据->调参->调参-

Amusi（CVer）·2023-11-02 01:13

《数据科学实战之网络爬取》读书笔记

HackerNews网页使用requests和BeautifulSoup爬取使用api爬取爬取书籍信息爬取GitHub上项目被收藏的次数爬取和分析网络论坛的互动爬取网络论坛的互动信息分析网络论坛的互动信息收集和聚类时尚数据集获取图片素材对图片进行聚类分析

每天看一遍，防止恋爱&&堕落·2023-11-02 00:00

聚类_21范数_NMF_非负矩阵分解：Robust Manifold Nonnegative Matrix Factorization

将21范数应用到NMF的一篇论文，写的有些简略，后面有时间再补充Abstract非负矩阵分解（NMF）是用于数据分析的应用最广泛的聚类技术之一。

Lr_AI·2023-11-01 19:38

机器学习——K-Means聚类

目录1.1过程和原理1.1.1过程1.1.2原理1.1.3算法流程1.2算法优化1.2.1K个聚类中心初始值的选择1.2.2MiniBatchK-Means1.3优点和缺点1.3.1优点1.3.2缺点1.4

小老弟来喽·2023-11-01 17:42

第2篇机器学习基础 —（4）k-means聚类算法

聚类算法是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象分成若干个组或者簇，使得同一组内的对象相似度较高，不同组之间的对象相似度较低。聚类算法可以用于数据挖掘、图像分割、文本分类等领域。

小哥谈·2023-11-01 17:11

【火炉炼AI】机器学习021-使用K-means进行图片的矢量量化操作

库和版本号:Python3.5,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2)前一篇文章我们讲解了K-means算法的定义方法，并用K-means对数据集进行了简单的聚类分析

科技老丁哥·2023-11-01 12:35

数据分析师笔试题1-常见聚类算法

image.pngimage.pngimage.png二、常见的聚类算法(1)K-means聚类、K-中心点聚类、CLARANS算法,DIANA算法、BIRCH算法、Chameleon算法(2)EM算法

粉红狐狸_dhf·2023-11-01 11:22

APISpace IP归属地API-IPv6

APISpace的IPv6归属地API，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。

海碗吃饭·2023-11-01 11:31

python

```pythonimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsdefloadData

璞玉牧之·2023-11-01 10:32

K-means（K-均值）算法

K-means（k-均值，也记为kmeans）是聚类算法中的一种，由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、聚类分析、数据聚类、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用

北辰Charih·2023-11-01 05:32

数据分析、大数据分析和人工智能之间的区别

数据分析可以针对不同的数据来源和类型，包括但不限于数据库、Excel、SPSS等，分析方法包括描述性统计、因子分析、聚类分析等。

白牛DATA·2023-11-01 05:01

pyspark使用KMeans聚类

frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.featureimportVectorAssemblerfrompyspark.ml.clusteringimportKMeans

Gadaite·2023-11-01 04:15

python spark kmeans demo

demofromnumpyimportarrayfrommathimportsqrtfrompysparkimportSparkContextfrompyspark.mllib.clusteringimportKMeans

weixin_34381666·2023-11-01 04:43

spark调用python算法_利用Spark-mllab进行聚类，分类，回归分析的代码实现(python)

首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans：下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#coding:utf-8fromnumpyimpo

weixin_39815600·2023-11-01 04:43

spark如何进行聚类可视化_Spark 聚类算法

Spark-Clustering这部分介绍MLlib中的聚类算法；目录：K-means：输入列；输出列；LatentDirichletallocation(LDA)：Bisectingk-means；GaussianMixtureModel

weixin_39851918·2023-11-01 04:43

python虚拟环境可以运行pyspark_python-如何在一个sparkContext中从pyspark中的单独线程运行多个作业？...

在我的例子中，我计算了不同中心数的WSSSE数（超参数调整），以得到一个“好的”k均值聚类…就像MLSPARK文档中概述的那样。

weixin_39611722·2023-11-01 04:13

spark自带的kmeans例子分析

importsysimportnumpyasnpfrompyspark.sqlimportSparkSession#该函数主要是将文件的string类型转换成float类型defparseVector(line):returnnp.array([float(x)forxinline.split('')])#该函数将点分配到点集中，返回的是点集的index#其中传入的参数p是需分配的点的值（可以看成

野有蔓草_1995·2023-11-01 04:42

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