kmeans 第7页

5.2.4 聚类可是化工具-TSNE

提供了一种有效的数据降维方式，让我们可以在2维或者3维的空间中展示聚类结果对餐饮客户群聚类分析后的客户群数据可视化importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.manifoldimportTSNEimport

WeDataScience·2023-06-15 08:21

天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析

天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析文章目录天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析0.写在前面1.聚类分析1.1聚类分组1.2kmeans算法0.写在前面Windows：Windows10Python：Python3.9

WHYBIGDATA·2023-06-14 11:46

民航数据分析_案例

importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportsilhouette_scorefromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.clusterimportKMeans

嘉陵妹妹·2023-06-11 04:09

二分 KMeans，Bisecting KMeans 代码实现

算法原理：由于传统KMeans算法的聚类结果易受初始聚类中心点选择的影响，因此在传统的KMeans算法的基础上进行改进。

cooooper·2023-06-11 02:57

python结合keans计算班级平均分

可以使用Python中的NumPy和KMeans库来计算班级平均分。

babyai997·2023-06-10 22:56

【KNN算法详解（用法，优缺点，适用场景）及应用】

要区分一下聚类（如Kmeans等），KNN是监督学习分类，而Kmeans是无

老虎也淘气·2023-06-10 14:01

kmeans聚类，8个点分为三类

已知有如下8个点:X1:(2,10),X2:(2,5),X3:(8,4),X4:(5,8),X5:(7,5)，X6:(6,4),X7:(1,2)，X8:(4,9)X_1:(2,10),X_2:(2,5),X_3:(8,4),X_4:(5,8),X_5:(7,5)，X_6:(6,4),X_7:(1,2)，X_8:(4,9)X1:(2,10),X2:(2,5),X3:(8,4),X4:(5,8),X5

hence..·2023-06-10 08:20

日撸 Java 三百行day56-57

文章目录说明day56-57kMeans聚类1.kMeans聚类理解2.代码理解2.1代码中变量的理解2.2代码理解说明闵老师的文章链接：日撸Java三百行（总述）_minfanphd的博客-CSDN博客自己也把手敲的代码放在了

fulisha_la·2023-06-09 22:40

日撸java三百行day60

文章目录day60小结1.各算法回顾1.1KNN分类器1.2基于M-distance的推荐1.3kMeans聚类1.4NaiveBayes算法2.学习各类算法后的感悟3.leave-one-out测试4

fulisha_la·2023-06-09 22:35

通过KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行分析

本文将介绍如何使用KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类分析，通过可视化结果展示不同花朵之间的特征差异。

2301_77162361·2023-06-09 17:41

kmeans及模型评估指标_机器学习评估指标之分类模型

模型评估是模型落地非常重要的环节，评估指标的好坏反映出特征工程和模型选型的正确与否，本文将简单归纳常见的模型评估指标，持续更新。分类模型混淆矩阵分类模型的关键是将正负样本分开，评估分类的性能涉及到真实的正负样本和预测的正负样本，两两组合有四种可能性，由此引入混淆矩阵的概念，一个2*2的矩阵，Y-real表示真实的标签，Y-predict表示预测的标签，如下图：yY-real=0Y-real=1Y-

艾合买提·艾合米丁·2023-06-09 12:35

kmeans及模型评估指标_机器学习模型评估指标总结

常用机器学习算法包括分类、回归、聚类等几大类型，以下针对不同模型总结其评估指标一、分类模型常见的分类模型包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、SVM、神经网络等，模型评估指标包括以下几种：(1)二分类问题(a)混淆矩阵准确率A：预测正确个数占总数的比例精准率P：正例样本中有多少被预测正确了召回率R：预测的正例样本中有多少是正确的F1Score(精准率与召回率集成)：2P*R/(P+R)(b)ROC曲

三道杠林同学·2023-06-09 12:34

kmeans及模型评估指标_机器学习模型评估指标示例

机器学习模型评估指标示例选择正确的度量来评估机器学习模型我们什么时候评估我们的机器学习模型呢?答案不是只有一次。通常，我们在实际的数据科学工作流中两次使用机器学习模型验证指标:模型比较：为您的任务选择最佳机器学习(ML)模型模型改进：调整超参数为了更清楚地了解这两者之间的区别，让我通过机器学习(ML)实现的工作流程来解释。在为任务y设置所有特征X后，您可以准备多个机器学习模型作为候选。那么你怎么才

微Refreshsuffer·2023-06-09 12:34

半监督KMeans

半监督KMeansKMeans是无监督的。当然也可以是有监督的。有监督形式非常简单。就是根据labels计算聚类中心即可。

nbu04william·2023-06-09 11:01

基于爬虫+词云图+Kmeans聚类+LDA主题分析+社会网络语义分析对大唐不夜城用户评论进行分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录一、项目简介二、实验过程2.1获取数据2.2情感分析2.3TF-IDF+Kmeans聚类分析2.4LDA主题分析2.5社会语义网络分析三、总结一、项目简介本项目是基于携程网中关于大唐不夜城评论的文本分析

艾派森·2023-06-09 10:50

KMeans+DBSCAN密度聚类+层次聚类的使用（附案例实战）

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.KMeans聚类算法2.DBSCAN密度聚类算法3.层次聚类4.实战案例4.1数据集介绍4.2加载数据4.3数据预处理4.4Kmeans聚类4.5DBSCAN

艾派森·2023-06-09 09:45

智能优化算法改进-K-means聚类种群初始化附Matlab代码

K-Means聚类原理图编辑四、K-means聚类改进智能优化算法种群初始化效果图4.1初始种群数据图4.2K-means聚类结果图4.2.1根据K-means聚类原理聚类4.2.2根据MATLAB自带kmeans

渡劫九歌·2023-06-09 09:58

详解DBSCAN聚类算法并基于python实现

对比KMeans算法，KMeans算法特别受

褪色的博客·2023-06-09 04:01

利用kmeans或kshape聚类分析对归一化的无量纲时间-降雨序列进行聚类

目标利用kmeans或kshape聚类分析对归一化的无量纲时间-降雨序列进行聚类（分类，区分降雨雨型的差异）聚类算法的原理和参数聚类是一种常见的无监督学习方法，其任务是将一组相似的数据点分组为不同的簇(

全栈若城·2023-06-07 16:56

R语言绘图包02--热图pheatmap

#usage:pheatmap(mat,color=colorRampPalette(rev(brewer.pal(n=7,name="RdYlBu")))(100),kmeans_k=NA,breaks

Hayley笔记·2023-06-07 07:15

机器学习：基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类

机器学习：基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞收藏评论+关注哦！

i阿极·2023-06-06 22:42

MATLAB聚类算法

说明：如果是要用matlab做kmeans聚类分析，直接使用函数kmeans即可。使用方法:kmeans(输入矩阵，分类个数k)。

骑着单车去流浪·2023-06-06 22:45

DBSCAN算法

它可以替代KMeans和层次聚类等流行的聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。

Xxwl.·2023-04-21 17:56

机器学习 && 深度学习

AdaboostxgboostGBDT隐主题算法：pLSALDAEM求解参数方法深度学习：DNNRNNCNNLSTM向量表示法：word2vecdoc2vectfidf排序算法：PageRank聚类算法：层次聚类Kmeans

Phoebe_Liu·2023-04-21 14:06

聚类算法：Kmeans和Kmeans++算法精讲

另外最近在看一些改进的论文，很多摘要中也都提到将Kmeans改为Kmeans++作为创新点（主要是YOLO中对anchor做改进，叫作多尺度自适应锚框初始化）。下面就让

路人贾'ω'·2023-04-20 19:25

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置随机优化模型（matlab代码）

1.4有无储气对比1.5煤价灵敏性分析1.6甲烷价格灵敏性分析2部分程序3程序链接1主要内容本程序复现《计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置两阶段随机优化》模型，采用全年光伏、风电数据通过kmeans

电力程序小学童·2023-04-20 16:03

GitHub: Support for password authentication was removed on August 13, 2021

SupportforpasswordauthenticationwasremovedonAugust13,20211Descriptionyongqiang@yongqiang:~/yongqiang_work/kmeans

Yongqiang Cheng·2023-04-20 14:11

100天搞定机器学习|day43 几张GIF理解K-均值聚类原理

KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法，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。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。

统计学家·2023-04-19 19:56

开发者每日精选内容

1.React-HOC了解一下2.k8s+kubeedge+sedna安装全套流程+避坑指南+解决办法3.python基础—图形开发4.AI产品总结和论文领取GPT4工具限时删除5.Kmeans聚类算法详解

·2023-04-19 16:39

机器学习A-Z～K平均聚类算法

本文来讲讲K平均聚类算法(K-MeansClustering),KMeans算法是所有聚类算法中最经典的一种，因为它不断在直觉上容易理解，而且它的计算效率也是非常的高。

Carey_Wu·2023-04-19 15:44

JPMML-evaluator简单示例代码和说明

本例采用sklearn2pmml生成的pmml模型，模型由pmml.pipeline流水线构成，包含PCA方法和KMEANS方法，通过java的JPMML库进行调用，预测新的成员属于哪个群体。

XINFINFZ·2023-04-19 07:49

20171227-kmeans,knn,kmean+算法比较

#kmeans,knn,kmean+算法比较##1.K-Means介绍K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。

pete1223·2023-04-19 01:26

python实现kmean算法_kmeans算法思想及其python实现

第十章利用k-均值聚类算法对未标注的数据进行分组一．导语聚类算法可以看做是一种无监督的分类方法，之所以这么说的原因是它和分类方法的结果相同，区别它的类别没有预先的定义。簇识别是聚类算法中经常使用的一个概念，使用这个概念是为了对聚类的结果进行定义。聚类算法几乎可以用于所有的对象，并且簇内的对象越相似，效果越好。二．K-均值聚类算法的基本概念K-均值聚类算法它的目的是将数据分成k个簇。它的一般过程是如

weixin_39574869·2023-04-19 01:25

利用KMean算法进行分类

KMeans是一种聚类算法，它将数据集分成K个不同的类别（簇），使得每个数据点都属于一个簇，并且每个簇的中心点（质心）代表了该簇的特征。

开局：从前端小白做起·2023-04-19 01:54

全面归纳距离和相似度计算方法

距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法

算法进阶·2023-04-18 11:43

Python数据分析教程08：Kmedoids聚类原理及python编程实现

目录1与Kmeans最大的区别是2Kmedoids聚类的原理3Kmedoids聚类的例子4Kmedoids聚类实现代码

运筹码仓·2023-04-18 04:39

SKlearn——聚类算法

SKlearn——聚类算法1.聚类2.聚类算法2.1KMeans2.2Birch2.3DBSCAN2.4层次聚类2.5.谱聚类3.评价标准4.sklearn中的聚类算法1.聚类在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的

是菜鸡小小陈啊·2023-04-16 16:10

KNN和k-means的区别

分类依据是投票法，看测试数据周边最多的是哪一类，则测试数据属于该类kmeans是聚类算法，给定数据无任何标签，算法猜测有几类，簇在哪，其过程类似熵增

坠金·2023-04-16 14:51

CV个人面经

的dataset类介绍不同的归一化有什么区别batch太大或者太小会有什么影响模型过拟合或者欠拟合的原因有哪些正则化方式（其他的我再回忆回忆）撕题：卷积和池化的实现（pjlab）目标检测NMS（商汤）kmeans

于心叶的叶·2023-04-16 08:31

matplotlib.pyplot绘制kmeans的聚合程度，以及轮廓系数

Kmeans2Pmml.py#-*-coding:utf-8-*-importpandasfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp

苍狗白云一瞬间·2023-04-14 23:13

Python——Kmeans聚类算法、轮廓系数（算法理论、代码）

目录1Kmeans模型理论1.1K-均值算法(K-means)算法概述1.2距离度量1.3K-means算法流程1.4K值的选择1.5K-means的优点1.6K-means的缺点1.7聚类的评价指标2

小平凡的记录·2023-04-14 23:38

bj21002000·2023-04-14 17:19

c语言环境下opencv图像K均值聚类,图像处理中kmeans聚类算法C++实现

对于比较大的类别，如遥感影像中以像素数目表示的较大的类别，式(１)可以近似表示为仃２２２ｎ２丁在遥感分类应用中，一般采用试探性的方法确定选择训练样本数量，选取规则是每个类别需要的样本数量为数据波段数的１０—３０倍【１ｍ１１１，或者在此基础上越多越好。面向对象遥感影像分类方法也是一种监督分类，即需要在已知类别的训练场地上提取各类训练样本，通过选择特征变量、确定判别函数或判别规则，从而把影像中的各个影

林宇宙·2023-04-14 00:19

聚类分析_客户群聚类分析

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.tickerastickerimportseabornassnsfromsklearn.clusterimportKMeansd

a_big_cat·2023-04-13 17:30

【将fisheriris、COIL20与MNIST三个数据集输入非负矩阵分解算法中再通过Kmeans聚类并得到聚类评价（精度、NMI）】

非负矩阵分解非负矩阵分解（NMF）是一种常用的数据降维和特征提取方法，而Kmeans则是一种常用的聚类算法。

落叶霜霜·2023-04-13 00:22

将fisheriris、COIL20与MNIST三个数据集输入图正则化非负矩阵分解算法中再通过Kmeans聚类评价（精度、NMI）

首先，需要对三个数据集进行预处理，即将它们转换成图像矩阵的形式，并将它们进行归一化处理，使得每个像素值在[0,1]之间。然后，可以使用图正则化非负矩阵分解算法（Graph-RegularizedNon-negativeMatrixFactorization,GR-NMF）对这些数据集进行分解，得到每个数据点的低维表示。GR-NMF是一种常用的矩阵分解算法，它能够自动提取数据中的潜在特征，并生成一组