kmenas

【机器学习实战】 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组

Python3.6+Anaconda3编  者：无尾一、前言二、K-均值聚类算法1、工作流程2、伪代码3、流程图4、核心代码解释（１）euclidentDistance（２）initCentroids（３）kmenas
无尾君·2022-11-29 15:28

【转】OpenCV图像处理C++，基于距离变换与分水岭的图像分割

图像分割是图像处理最重要的处理手段之一图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干个cluster集合每个集合包括一类像素根据算法分为监督学习和无监督学习，图像分割的算法多数都是无监督学习-KMenas
denkywu·2022-09-07 13:51

SVM的matlab代码及SVM的多分类的作法

它与Kmeans的区别在于kmenas是无监督的学习模型，即kmeans不需要提前知道（训练
good_learn·2020-09-16 11:44

OpenCV图像处理教程C++（二十二）基于距离变换与分水岭的图像分割

图像分割是图像处理最重要的处理手段之一图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干个cluster集合每个集合包括一类像素根据算法分为监督学习和无监督学习，图像分割的算法多数都是无监督学习-KMenas
gsx316·2020-08-11 17:08

【机器学习】k-means聚类原理及python实现

【机器学习】k-means聚类原理及python实现1、k-means原理2、改进的kmenas-------二分k-means3、实例----对地图上的点进行聚类本节完整代码可戳：https://github.com
大姨妈V·2020-07-08 10:26

SVM的matlab代码及SVM的多分类的作法

它与Kmeans的区别在于kmenas是无监督的学习模型，即kmeans不需要提前知道（训练），只要你把特征给我，我根据特征分就完事了.它与Knn的区别在于knn来一个就算一次(和集合内的其余点进行比较
fengsigaoju·2020-07-04 15:52

基本Kmeans算法介绍及其实现

簇不发生变化或达到最大迭代次数时间复杂度：O(tKmn)，其中，t为迭代次数，K为簇的数目，m为记录数，n为维数空间复杂度：O((m+K)n)，其中，K为簇的数目，m为记录数，n为维数2.注意问题（1）K如何确定kmenas
qll125596718·2020-06-24 22:16

基本Kmeans算法介绍及其实现

簇不发生变化或达到最大迭代次数时间复杂度：O(tKmn)，其中，t为迭代次数，K为簇的数目，m为记录数，n为维数空间复杂度：O((m+K)n)，其中，K为簇的数目，m为记录数，n为维数2.注意问题（1）K如何确定kmenas
Ten_Minutes·2017-11-11 21:01

Spark机器学习(7)：KMenas算法

KMenas算法比较简单，不详细介绍了，直接上代码。importorg.apache.log4j.{Level,Logger}importorg.apache.spark.
MSTK·2017-07-11 18:00

基本Kmeans算法介绍及其实现

簇不发生变化或达到最大迭代次数时间复杂度：O(tKmn)，其中，t为迭代次数，K为簇的数目，m为记录数，n为维数空间复杂度：O((m+K)n)，其中，K为簇的数目，m为记录数，n为维数2.注意问题（1）K如何确定kmenas
xiaoranone·2016-01-08 22:01

kmenas及其改进算法(python和matlab实现)

December13,20156:45PM聚类分析是一种静态数据分析方法，常被用于机器学习，模式识别，数据挖掘等领域。通常认为，聚类是一种无监督式的机器学习方法，它的过程是这样的：在未知样本类别的情况下，通过计算样本彼此间的距离（欧式距离,马式距离，汉明距离，余弦距离等）来估计样本所属类别。从结构性来划分，聚类方法分为自上而下和自下而上两种方法，前者的算法是先把所有样本视为一类，然后不断从这个大类
临冬辰·2015-12-13 19:46

kmeans聚类中的坑 基于R shiny 可交互的展示

由于之前看过一篇讨论kmenas聚类针对某一特定数据类型，聚类结果非常不靠谱的文章，于是这个周末突发奇想，用shiny可交互的展示kmeans聚类中的坑。。。
龙君蛋君·2015-05-24 12:00

基本Kmeans算法介绍及其实现

簇不发生变化或达到最大迭代次数时间复杂度：O(tKmn)，其中，t为迭代次数，K为簇的数目，m为记录数，n为维数空间复杂度：O((m+K)n)，其中，K为簇的数目，m为记录数，n为维数2.注意问题（1）K如何确定    kmenas
qll125596718·2012-11-30 06:00
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