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kmeans
2024/4/11 15:13:48
用于UAV轨迹初始化的 K-means 聚类算法
用于UAV轨迹初始化的K-means聚类算法K-means Algorithm算法思想算法解释算法应用其他K-means 简单算法设计K-means Algorithm
K均值聚类是一种无监督学习算法，主要用于数据挖掘和统计。此迭代方法旨在通过将每个点分配给具有最接近均值的聚类，将数据划分…
机器学习-监督性学习 2021-11-20
人工智能基础总目录 监督性学习人工智能基础总目录一、 内容介绍二、 线性回归多分类的时候-Softmax函数多分类的交叉商 cross_entrory三、 模型的评价值一、 内容介绍
线性回归 linear regression逻辑回归 logistic regressionsoftmax, cross-entropy模型评价指标
二、 线性…
【Python代码】K-means聚类模型
一、简介
K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有…
“华为杯”研究生数学建模竞赛2019年-【华为杯】D题：基于改进 K-means 聚类和隐马尔可夫链的汽车行驶工况构建（附获奖论文和MATLAB代码实现）
目录 摘要： 一、问题重述 1.1 研究背景 1.2 问题重述 二、模型假设
五分钟学完k-means
聚类算法有很多种，K-Means 是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。
K-Means 聚类算法的大致意思就…
恒运资本：科创板块持续爆发，业绩超预期优质股出炉
科技股有望成为反弹龙头。
今天早盘各主要指数继续反弹，科创50指数体现最为亮眼，盘中一度大涨近4%，收盘涨超2%。 恒运资本平台（百度搜索恒运资本）是深圳引力私募基金管理有限公司面向广大股民推出的网上配资业务服务平…
【K-means聚类算法】实现鸢尾花聚类
文章目录 前言一、数据集介绍二、使用步骤1.导包1.2加载数据集1.3绘制二维数据分布图1.4实例化K-means类，并且定义训练函数1.5训练1.6可视化展示2.聚类算法2.1.可视化生成3其他聚类算法进行鸢尾花分类 前言
例如：随着人工智能的不断发展，机器…
正中优配：国内怎么买美股？
近年来，随着我国经济的发展和对全球金融市场的越来越深入的了解，越来越多的投资者开始重视美国股市。而想要在国内购买美国股票并不是一件简单的事情，本文将从多个视点进行剖析。
一、注册海外买卖账户 在国内购买美股的条件是需求注册海外买…
【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。
以下是一些常见的方法来选择 K 值： 手肘法：该方法基于绘制聚类内误差平方和（SSE）与 K 值之间的关系图。随着 K 值的增加，SSE会逐渐降低，但降低幅度逐…
半监督学习 - 半监督K均值（Semi-Supervised K-Means）
什么是机器学习
半监督K均值（Semi-Supervised K-Means）是K均值聚类算法的一种扩展，它结合了有标签数据和无标签数据进行聚类。在传统的K均值算法中，所有数据点都是无标签的，而在半监督K均值中，我们允许一部…
传统算法：使用 Pygame 实现K-Means 聚类算法
使用 Pygame 模块演示了 K-Means 聚类算法的基本原理。让我逐步解释它的实现：
初始化和基本设置 Pygame 初始化： 通过 pygame.init() 初始化 Pygame。
定义颜色和屏幕大小： 定义了一些颜色常量（WHITE, BLACK, RED, GREEN, BLUE&…
Matlab：K-means算法
K-means算法是一种常见的聚类算法，它将一组数据划分为K个不同的簇，以最小化每个簇内部数据点与簇中心之间的平方距离的总和为目标实现聚类。
1、基本步骤：
1.选择要划分的簇数K；
2.选择K个数据点作为初始的聚类中心；…
毕业设计：基于python微博舆情分析系统+可视化+Django框架 K-means聚类算法（源码）✅
毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）
毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总
🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题ÿ…
机器学习（16）---聚类(KMeans)
聚类 一、聚类概述1.1 无监督学习与聚类算法1.2 sklearn中的聚类算法 二、 KMeans2.1 基本原理2.2 簇内误差平方和 三、sklearn中的KMeans3.1 所用模块3.2 聚类算法的模型评估指标3.3 轮廓系数3.4 CHI(卡林斯基-哈拉巴斯指数) 四、KMeans做矢量量化4.1 概述4.2 案例 一、聚类概…
无监督学习-K-means
1、 什么是无监督学习 一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便广告客户可以通过有关联的广告接触到他们的目标客户。Airbnb 需要将自己的房屋清单分组成不同的社区，以便用户能更轻松地查阅这些清单。一个数据科学…
【手撕算法系列】k-means
k-means k-means算法介绍 k-means算法介绍
K-means算法是一种用于聚类的迭代算法，它将数据集划分为K个簇，其中每个数据点属于与其最近的簇的中心。这个算法的目标是最小化簇内的平方和误差（簇内数据点与簇中心的距离的平方和）。 …
基于 LHS 、 BR 与K-means的风电出力场景分析研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
K-均值聚类（K-means clustering）
K-均值聚类（K-means clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇，使得簇内的样本点相似度最高，而簇间的样本点相似度最低。
算法步骤如下：
随机…
python机器学习——聚类评估方法 K-Means聚类 神经网络模型基础
目录 聚类模型的评价方法（1）轮廓系数：（2）评价分类模型 【聚类】K-Means聚类模型（1）聚类步骤：（2）sklearn参数解析（3）k-means算法特点 神…
【机器学习】聚类算法Kmeans
文章目录 聚类Kmeans时间复杂度 sklearn.cluster.KMeansn_clusters模型评估指标轮廓系数卡林斯基-哈拉巴斯指数 init & random_state & n_init：初始质心max_iter & tolk_means函数 聚类 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类…
【机器学习】Kmeans聚类算法
一、聚类简介 Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息）࿰…
Python和OpenCV图片傅里叶变换光线照射_边框处理和Kmeans颜色量化
OpenCV库是最著名的开源计算机视觉库，可用于许多编程语言。 凭借其丰富的功能，我们可以进行数字图像修改，例如几何变换，滤波，相机校准，特征提取，物体检测等。这里不会显示使用的安装和设置。
像…
一种更快的Kmeans原理与实现
普通的k-means实现大多需要多轮迭代，一轮需要O(n * k)的复杂度，其中n是数据量，k是聚类的数量。观察到大部分地方的标准均值中的大多数距离计算都是冗余的。 所以Elkan-Kmeans通过三角不等式来优化这一过程，减少无效计算。
困难在于三角不等式给出了上界，但我们需要下界以…
【集群划分】基于kmeans的电压调节的集群划分【IEEE33节点】
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
07. 机器学习入门3 - 了解K-means
Hi，你好。我是茶桁。
我们在机器学习入门已经学习了两节课，分别接触了动态规划，机器学习的背景，特征向量以及梯度下降。
本节课，我们在深入的学习一点其他的知识，我们来看看K-means.
当然，在…
使用K-means把人群分类
1.前言
K-mean 是无监督的聚类算法 算法分类： 2.实现步骤
1.数据加工：把数据转为全数字（比如性别男女，转换为0 和 1）
2.模型训练 fit
3.预测
3.代码
原数据类似这样(source：http:img-blog.csdnimg.cn…
机器学习算法基础--K-means应用实战--图像分割
目录 1.项目内容介绍
2.项目关键代码
3.项目效果展示 1.项目内容介绍
本项目是将一张图片进行k-means分类，根据色彩k进行分类，最后比较和原图的效果。
题目还是比较简单的，我们只要通过k-means聚类，一类就是一种色彩得出聚类之…
农村农产品信息展示网站的设计与实现(论文+源码)_kaic
摘 要 随着软件技术的迅速发展,农产品信息展示的平台越来越多,传统的农产品显示方法将被计算机图形技术取代。这种网站技术主要把农产品的描述、农产品价格、农产品图片等内容，通过计算机网络的开发技术，在互联网上进行展示，然后通过计算机网…
人工智能_机器学习084_使用聚类算法_提取图片主要颜色_对图片进行聚类提取特征_对图片进行压缩---人工智能工作笔记0124
然后我们再来看之前我们说聚类是可以进行数据压缩的对吧,现在我们用聚类KMeans进行
对图片主要特征颜色提取,来压缩图片 首先看一下我们准备的一张图片 首先导包,显示一下图片
import numpy as np 导入数学计算包
import matplotlib.pyplot as plt 导入画图工具包
import …
人工智能_机器学习076_Kmeans聚类算法_体验_亚洲国家队自动划分类别---人工智能工作笔记0116
我们开始来看聚类算法 可以看到,聚类算法,其实就是发现事物之间的,潜在的关联,把 有关联的数据分为一类 我们先启动jupyter notebook,然后 我们看到这里我们需要两个测试文件 AsiaFootball.txt里面记录了,3年的,亚洲足球队的成绩
【深度学习】一维数组的 K-Means 聚类算法理解
刚看了这个算法，理解如下，放在这里，备忘，如有错误的地方，请指出，谢谢
需要做聚类的数组我们称之为【源数组】
需要一个分组个数K变量来标记需要分多少个组，这个数组我们称之为【聚类中心数组】…
机器学习 K-Means 实现文本聚类 2021-10-30
人工智能总目录 新闻头条数据进行聚类分析人工智能总目录1. 数据集信息2. 数据预处理2.1 为向量化表示进行前处理2.2 TF-IDF2.3 Stemming2.4 Tokenizing2.5 使用停用词、stemming 和自定义的 tokenizing 进行 TFIDF 向量化3 K-Means 聚类3.1 使用手肘法选择聚类簇的数量3.2 Clu…
Kmeans算法实现目标客户聚类分析
文章目录 一、Kmeans简介二、数据集描述三、实现方法一、Kmeans简介
Kmeans是聚类算法中较为简单的一种，简单但实用，有如下优势和缺点： 优势 算法简单，便于使用（算法仅需要考虑一个分类数量K即可） 适合常规数据集（最好是线性可分的数据集） 适合 不适合 缺点 K值难以确…
K-Means（K-均值）聚类算法理论和实战
目录
K-Means 算法
K-Means 术语
K 值如何确定
K-Means 场景
美国总统大选摇争取摆选民
电商平台用户分层
给亚洲球队做聚类
编辑
其他场景
K-Means 工作流程
K-Means 开发流程
K-Means的底层代码实现
K-Means 的评价标准 K-Means 算法
对于 n 个样本点来说&am…
机器学习实战5-KMeans聚类算法
文章目录 概述KMeansKMeans参数&接口n_clusters质心inertia模型评估指标轮廓系数Calinski-Harabaz Index 重要参数init & random_state & n_init：初始质心怎么放好?重要参数max_iter & tol：让迭代停下来重要属性与重要接口 概述
聚类 …
K-Means和KNN
主要区别
从无序 —> 有序 从K-Means —> KNN
KNN：监督学习，类别是已知的，对已知分类的数据进行训练和学习，找到不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。K-Means：无监督学习，事先不知道…
C++实现KNN和K-Means
学校机器学习课程的实验课要求实现KNN和K-Means： （平时没听课）临时去查了一下KNN和K-Means是啥，然后自己用C写了小例子，想着写都写了那就把代码贴出来吧。
顺便再聊聊自己对于这俩算法的理解。
下面是文心一言的回答…
2、k-means聚类算法sklearn与手动实现
本文将对k-means聚类算法原理和实现过程进行简述 算法原理
k-means算法原理较简单，基本步骤如下：
1、假定我们要对N个样本观测做聚类，要求聚为K类，首先选择K个点作为初始中心点； 2、接下来，按照距离初始中…
数据挖掘 K-Means聚类
未格式化之前的代码：
import pandas as pd#数据处理
from matplotlib import pyplot as plt#绘图
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler#归一化
from sklearn.cluster import KMeans#聚类
import os#处理文件os.environ["OMP_NUM_THREADS"] …
聚类算法——kmeansDbscan
1、聚类概念 两种算法如下： k指定多少就会得到多少簇，比如上图若k3，就会把这图上的点聚成三堆。 质心是为了迭代。 标准化：使x，y上的数据都在比较小的范围浮动 优化：对于每一簇，样本上的点到中心…
![[机器学习]K-means——聚类算法](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/cfe264aecec147118f4418f5794bff14.png)
[机器学习]K-means——聚类算法
一.K-means算法概念 二.代码实现
# 0. 引入依赖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 画图依赖
from sklearn.datasets import make_blobs # 从sklearn中直接生成聚类数据# 1. 数据加载
# 生成（n_samples：样本点，centers&…
K-means 算法 简介
聚类算法是无监督学习算法.
无监督就是事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成不同的类别。
K-means 算法
对于n个样本点来说，根据距离公式（如欧式…
正中优配：旅游餐饮板块走高，曲江文旅涨停，西安旅游等拉升
旅行餐饮板块7日盘中拉升走高，截至发稿，曲江文旅涨停，西安旅行涨超5%，君亭酒店、华天酒店、国旅联合、宋城演演艺等均上扬。
中国旅行研究院数据显现，今年暑期国内旅行人数达18.39亿人次，占全年国内旅行出…
kmeans++聚类生成anchors
kmeans聚类生成anchors
说明
使用yolo系列通常需要通过kmeans聚类算法生成anchors，
但kmeans算法本身具有一定的局限性，聚类结果容易受初始值选取影响。
因此通过改进原kmeans_for_anchors.py实现 kmeans聚类生成anchors。具体实现如下：
i…
k-means算法c++实现
计算数据集中的元素与各个簇的中心的距离，将它赋给最近的簇，然后重新计算每个簇的平均值，再将元素按离平均值点最近的原则重新分配直到没有出现重新分配
该算法要事先给出k的值，即划分为几个簇。
vector<int> datoclu(dat…
![[python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像](https://img-blog.csdnimg.cn/e5e5c5f840db459e81ea55e66bc89fd7.png)
[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进行降维处理，每行文本表示成两维数据&…
【聚类】K-Means聚类
cluster：簇
原理：
这边暂时没有时间具体介绍kmeans聚类的原理。简单来说，就是首先初始化k个簇心；然后计算所有点到簇心的欧式距离，对一个点来说，距离最短就属于那个簇；然后更新不同簇的簇心&a…
kmeans常见考点
1、kmeans简介 k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离…
基于K-means与CNN的遥感影像分类方法
基于K-means与CNN的遥感影像分类 一、引言 1.研究背景 航天遥感技术是一种通过卫星对地观测获取遥感图像信息数据的技术，这些图像数据在各领域都发挥着不可或缺的作用。遥感图像分类主要是根据地面物体电磁波辐射在遥感图像上的特征，判断识别地面物体的属…
K-Means 算法详解
K-Means 算法详解
K-Means 是一种流行的聚类算法，用于将数据划分为预定数量的簇（clusters）。
K-Means 算法的基本步骤
1. 初始化
随机选择 k k k 个数据点作为初始质心（centroids）。
2. 分配数据点
将每个数据点…
恒运资本：如何利用股票筹码进行选股？有什么方法？
在进行股票之前最重要的便是进行股票的挑选，股票挑选有许多办法，比如说消息面选股、使用筹码进行选股等。那么怎么使用股票筹码进行选股？有什么办法？就下面就由恒运资本为大家剖析： 投资者能够根据以下筹码变动特点来进…
批量文件重命名：自定义重命名，让文件名称与文件夹名称一致
你是否曾经遇到过文件名与文件夹名称不一致的情况，导致文件管理混乱？现在，我们为你提供了一种简单而高效的方法，让你能够批量自定义重命名文件，使其与文件夹名称保持一致。
首先第一步，我们要进入文件批量…
正中优配：A股早盘三大股指微涨 华为概念表现活跃
周三（8月30日），到上午收盘，三大股指团体收涨。其间上证指数涨0.06%，报3137.72点；深证成指和创业板指别离涨0.33%、0.12%；沪深两市合计成交额6423.91亿元，总体来看，两市个…
无监督学习算法Kmeans
1. 有监督学习和无监督学习
在机器学习算法中，常把算法分为有监督学习和无监督学习两种。他们之间的区别主要在于输入数据集类型和学习目标。
（1）有监督学习：训练输入的数据需要带有标签，以便算法能够学习输入和输出…
机器学习十大算法之三K-means
K-means算法 （无监督算法，聚类算法）
K-means算法，也称为K平均或K均值算法； K平均聚类的目的是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都…
Mini Batch K-Means算法+sklearn实现
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 载入数据
data np.genfromtxt("kmeans.txt", delimiter" ")
# 设置k值
k 4 # 训练模型
model MiniBatchKMeans(n_clustersk)
model.fit(data)# 分类…
超越标签的探索：K-means与DBSCAN在数据分析中的新视角
最近在苦恼为我的数据决定分组问题，在查找资料时，恰好看到机器学习中的无监督学习的聚类分析，正好适用于我的问题，但是我之前学机器学习时。正好没有学习无监督部分，因为我认为绝大多数问题都是有标签的监督学习&#…
【小沐学NLP】Python实现K-Means聚类算法（nltk、sklearn）
文章目录 1、简介1.1 机器学习1.2 K 均值聚类1.2.1 聚类定义1.2.2 K-Means定义1.2.3 K-Means优缺点1.2.4 K-Means算法步骤 2、测试2.1 K-Means（Python）2.2 K-Means（Sklearn）2.2.1 例子1：数组分类2.2.2 例子2࿱…
自然语言处理实验—用K-means的方法对样本特征分类（含python代码和详细例子解释）
自然语言处理实验—用K-means的方法对样本特征分类
一、算法简述
本次博客我们介绍一下机器学习里经典的聚类算法K-means，它属于典型的无监督学习算法。其核心思想也非常的简单，大致思路如下：
要选取K(K1,2,..)K(K1,2,..)K(K1,2,..)个簇的…
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。MLlib实现K-Means算法的原理
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…
【matlab】KMeans KMeans++实现手写数字聚类
目录
matlab代码kmeans
matlab代码kmeans MNIST DATABASE下载网址: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 聚类
将物理或抽象对象的集合分成由类似特征组成的多个类的过程称为聚类(clustering)。
对于给定N个n维向量x1，…，xN∈Rn，聚类的目标…
PostGIS 中的 K-Means 聚类操作及应用
K-Means算法： K-means 是数据科学和商业的基本算法。让我们深入了解一下。
1. K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。
2. 无监督：K-means 是一种无监督算法，用于…
恒运资本：a股总市值怎么看？
跟着经济开展和金融商场的壮大，投资者越来越重视股市的行情。而对于A股商场来说，总市值是一个非常重要的目标。那么，A股总市值怎么看？以下是本文的详细剖析。
一、A股总市值界说与核算方法 首要需要了解A股总市值的界说和核算方法…
第五章 目标检测中K-means聚类生成Anchor box(工具)
第一种做法
在基于anchor的目标检测算法中，anchor一般都是通过人工设计的。例如，在SSD、Faster-RCNN中，设计了9个不同大小和宽高比的anchor。然而，通过人工设计的anchor存在一个弊端，就是并不能保证它们一定能很好的适…
4.sklearn—kmeans参数、及案例（数据+代码+结果）
参考文献：黄红梅,张良均等.Python数据分析与应用[M].北京:人民邮电出版社,2018. 还有其他的博客，在文中附了链接。 文章目录1. 数据2. KMeans参数说明3. 代码及结果4 聚类结果可视化5. 评价聚类模型5.1 评价体系5.2 FMI评价法5.3 轮廓系数5.4 Calinski-H…
用机器学习来帮助吃货的你找最合适的聚点（Python描述）
Python 2.7 Pycharm 5.0.3 Geopy 1.11 图形展示 地图无忧-网页版
你可能需要知道
1.机器学习之K-means算法（Python描述）基础 2.经纬度地址转换的方法集合（Python描述） 3.想要知道怎么实现的可能还要python等相关知识 4.看…
机器学习 - 聚类 - k_means
一、下载数据集
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ 这个库提供了大量的机器学习数据集 Iris数据集：这是一个经典的小型数据集，包含了150个样本，分为三类，每类50个样本。每个样本有四个特征，分别是花萼长度、花…
K-MEANS算法+实战
聚类和分类有什么区别？
分类算法的样本是带标签的，而聚类算法的样本是不带标签的 k-means 例子 实战数据（两列，以空格隔开）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 载入数据
data np.genfrom…
Kmeans算法的K值选择技巧【Elbow Method + Silhouette Score Method】
文章目录 一、方法简述二、使用到的数据集三、代码实现四、结论 一、方法简述
在Kmeans算法中最终聚类数量K的选择主要通过两个方法综合判断： Elbow Method 这是一种绘制k值范围的平方和的方法。如果此图看起来像一只手臂，则k是选择的类似肘部的值。从这…
正中优配：炒股软件自动提示买卖点？
股票商场好像大海般改变多端，许多股民往往由于没有精确的生意点而错失良机，导致亏损惨重。在这种情况下，许多炒股爱好者就开始寻觅主动提示生意点的炒股软件，以便在股票商场中抢占先机。
可是，真的有这样奇特的炒股软…
open3d k-means 聚类
k-means 聚类 一、算法原理1、介绍2、算法步骤 二、代码1、机器学习生成kmeans聚类2、点云学习生成聚类 三、结果1、原点云2、机器学习生成kmeans聚类3、点云学习生成聚类 四、相关链接 一、算法原理
1、介绍
K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚…
正中优配：A股上半年净赚近3万亿：谁是“盈利王”？谁是“亏损王”？
忙碌的半年报披露季划上句号。
2023年上半年，A股5267家上市公司获得营收算计达35.44万亿元，归母净利算计达2.95万亿元。归母净利亏本的企业达1014家，占上市公司数量的比重达20%。
本年上半年，谁是上市公司“盈余王”？…
正中优配：巨头深夜发声：向全社会开放！历史新高，万亿AI龙头火了！
当地时间8月30日周三，美股三大股指团体收涨，接连第四日收高。美股8月买卖进入尾声，出资者重视通胀与工作方面的一些重要经济数据。万亿AI巨子英伟达收涨0.98%，股价再创前史新高。
据百度官方微信大众号8月31日0时音讯，…
机器学习（八） — K-means
model 5 — K-means
1 definition randomly initialize K cluster centroids μ 1 , μ 2 , ⋯ \mu_1, \mu_2, \cdots μ1,μ2,⋯repeat: assign each point to its closest centroid μ \mu μrecompute the centroids(average of the closest point) 2 optimazation …
k-means算法思想和代码实现
import random
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import time# 计算欧拉距离
def getDistance(dataSet, centroids, k):clalist []for data in dataSet:diff np.tile(data, (k, 1)) - centroids # 相减 (np.tile(a,(2,1))就是把a先…
机器学习算法---聚类
类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化—柱状图数据可视化—饼图、环形图、雷达图统计学检验箱…
QT+VS实现Kmeans++
1、Kmeans的原理如下：
（1）首先选取样本中任一数据点作为第一个聚类中心；
（2）计算样本每一个数据点至现所有聚类中心的最近距离，并记录下来；
（3）逐一挑选所…
Python数据分析：K-Means算法
Python数据分析：K-Means算法 k-means属于无监督学习算法 数据挖掘十大经典算法之一 算法接收参数k，然后将样本点划分为k个类别，同一类别的样本相似度较高，不同类别的样本相似度较小 算法思想： 随机选取空间中k个样本…
恒运资本：布林线什么意思？
布林线是一种经过股票价格的标准差核算出涨跌起伏的技能剖析方法。这种剖析方法由约翰布林在1980年左右开发而来，是一种常用的股市剖析东西。本文将从前史、原理、应用等多个视点叙述布林线的含义，以及它对出资者所带来的意义。 一、前史
布林线在1983年…
03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（1）
03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（1）
03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（1） 03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）
开始学习机器学习啦…
K-Means算法进行分类
已知数据集D中有9个数据点，分别是（1,2），(2,3), (2,1), (3,1),(2,4),(3,5),(4,3),(1,5),(4,2)。采用K-Means算法进行聚类，k2，设初始中心点为（1.1,2.2），（2.3,3.…
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。本文旨在深入解析K-means聚类的原理、实…
新！PCA+DBO+K-means聚类，蜣螂优化算法DBO优化K-means，适合学习，也适合发paper。
PCADBOK-means聚类，蜣螂优化算法DBO优化K-means，适合学习，也适合发paper。
一、 蜣螂优化算法
摘要：受蜣螂滚球、跳舞、觅食、偷窃和繁殖等行为的启发，提出了一种新的基于种群的优化算法(Dung Beetle Optimizer, DBO…
恒运资本：算力概念强势拉升，亚康股份“20cm”涨停，首都在线等大涨
算力概念21日盘中强势拉升，到发稿，亚康股份“20cm”涨停，首都在线、汇金股份涨逾11%，鸿博股份亦涨停，南凌科技涨近9%，科创信息、神州数码、铜牛信息等涨超7%。 音讯面上，8月19日，202…
K-MEANS代价函数的应用
算法分析 如何解决这些问题呢？
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 载入数据
data np.genfromtxt("kmeans.txt", delimiter" ")训练模型
# 计算距离
def euclDistance(vector1, vector2): return np.sqrt(sum((v…
【C++】Keans聚类算法的C++实现
Kmeans算法的实现步骤： 1、从D中随机取k个元素，作为k个簇的各自的中心。 2、分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度（元素到簇中心的欧氏距离），将这些元素分别划归到相异度最低的簇。 3、根据聚类结果，重…
Python Kmeans聚类挑选合适的K值可视化
无监督
无监督聚类这里使用了Kmeans的聚类方式，适用于凸数据集，当然如果有更好的聚类方式也可以替换的。
输入一系列数据，输出的就是这一系列数据的标签。
看代码
# 导入包
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from …
基于Weibull、Beta、Normal分布的风、光、负荷场景生成及K-means场景削减方法
目录
一、主要内容：
二、代码运行效果：
三、Weibull分布与风机风速：
四、Beta分布与光伏辐照度：
五、Normal分布与电负荷：
六、K-means聚类算法：
七、完整代码数据下载： 一、主要内容&am…
【机器学习基础】K-Means聚类算法
🚀个人主页：为梦而生~ 关注我一起学习吧！ 💡专栏：机器学习 欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！ ⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战…
【机器学习】聚类（一）：原型聚类：K-means聚类
文章目录 一、实验介绍1. 算法流程2. 算法解释3. 算法特点4. 应用场景5. 注意事项 二、实验环境1. 配置虚拟环境2. 库版本介绍 三、实验内容0. 导入必要的库1. Kmeans类a. 构造函数b. 闵可夫斯基距离c. 初始化簇心d. K-means聚类e. 聚类结果可视化 2. 辅助函数3. 主函数a. 命令…
数学建模：K-means聚类手肘法确定k值（含python实现）
原理 当K-means聚类的k值不被指定时，可以通过手肘法来估计聚类数量。 在聚类的过程中，随着聚类数的增大，样本划分会变得更加精细，每个类别的聚合程度更高，那么误差平方和（SSE）会逐渐变小&am…
【深度学习】KMeans中自动K值的确认方法
1 前言
聚类常用于数据探索或挖掘前期，在没有做先验经验的背景下做的探索性分析，也适用于样本量较大情况下的数据预处理等方面工作。例如针对企业整体用户特征，在未得到相关知识或经验之前先根据数据本身特点进行用户分群，然后再…
恒运资本：CPO概念发力走高，兆龙互联涨超10%，华是科技再创新高
CPO概念15日盘中发力走高，截至发稿，华是科技涨超15%再创新高，兆龙互联涨逾11%，中贝通讯涨停，永鼎股份、太辰光涨超5%，天孚通讯涨逾4%。 消息面上，光通讯闻名咨询机构LightCounting近日发布的202…
大数据分析案例-基于KMeans和DBSCAN算法对汽车行业客户进行聚类分群
🤵♂️ 个人主页：艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞Ǵ…
《机器学习公式推导与代码实现》chapter17-kmeans
《机器学习公式推导与代码实现》学习笔记，记录一下自己的学习过程，详细的内容请大家购买作者的书籍查阅。
聚类分析和k均值聚类算法
聚类分析(cluster analysis)是一类经典的无监督学习算法，在给定样本的情况下，聚类分析通过度量…
K-means 算法的原理简介
K-means 是数据科学和商业的基本算法。只需 4 分钟即可了解需要 4 周时间才弄清楚的内容。让我们深入了解一下。
1. K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。
2. 无监督：K-means 是一种无…
亚马逊云科技积极探索多样化生态合作模式，助力实现可持续发展愿景
2023年6月26日，亚马逊云科技中国峰会在上海世博中心盛大开幕！以主题“因构建 而可见”为大家拉开帷幕。当前，越来越多的企业客户，以及当地政府监管机构对企业的要求，都需要企业告知碳足迹，亚马逊云科技提供…
一文速学数模-K-means聚类算法实战：信用卡用户画像聚类分析
目录
前言
一、用户画像概述
1.用户画像
2.为何用聚类算法作用户画像
二、数据质量校验
1.数据背景
2.数据说明
三、数据预处理
1.数据空缺值检验 2.数据归一化
四、K-means聚类
step1:选取K值
手肘法
step2:计算初始化K点
step3:迭代计算重新划分
五.画像分析 …
深度学习常用代码总结(k-means, NMS)
目录 一、k-means 算法
二、NMS 一、k-means 算法
k-means 是一种无监督聚类算法，常用的聚类算法还有 DBSCAN。k-means 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、数据分析、异常检测、模式识别、金…
机器学习第十一课--K-Means聚类
一.聚类的概念
K-Means算法是最经典的聚类算法，几乎所有的聚类分析场景，你都可以使用K-Means，而且在营销场景上，它就是"King"，所以不管从事数据分析师甚至是AI工程师，不知道K-Means是”不可原谅…
k-means聚类、GMM高斯聚类、canopy聚类、DBSCAN聚类、FCM聚类、ISODATA聚类、k-medoid聚类、层次聚类、谱聚类 对比
k-means聚类、GMM高斯聚类、canopy聚类、DBSCAN聚类、FCM聚类、ISODATA聚类、k-medoid聚类、层次聚类、谱聚类 对比 标 代码获取代码获取代码获取代码获取代码获取代码获取代码获取代码获取代码获取代码获取题 GMM（高斯混合模型）是一种聚类算法ÿ…
机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)
基本概念 核心对象：以点为圆心半径为r的圆，如果圈里面的样本点大于给定的阈值(minPts)，那么这个点就叫做核心点
直接密度可达：点p在q为圆心的圆内
密度可达： p1与p2直接密度可达，p2与p3直接密度可达&…
正中优配：纺织服装行业景气向上 多因素支撑稀土价格上涨
昨日，沪深两市股指盘中放量拉升，沪指、深成指涨超1%，上证50指数涨近2%。截至收盘，沪指涨1.4%报3177.06点，深成指涨1.41%报10611.74点，创业板指涨0.85%报2118.03点，上证50指数涨1.79%；…
恒盛策略：沪指冲高回落跌0.26%，酿酒、汽车等板块走弱，燃气股拉升
10日早盘，两市股指盘中冲高回落，半日成交约4200亿元，北向资金净卖出超20亿元。 到午间收盘，沪指跌0.26%报3235.9点，深成指跌0.54%，创业板指跌0.28%；两市算计成交4202亿元，北向资金净…
聚类：聚类的介绍及k-means算法
聚类：聚类的介绍及k-means算法
什么是聚类
聚类就是在输入为多个数据时，将“相似”的数据分为一组的操作。1 个组就叫作 1 个 “簇”。下面的示例中每个点都代表1 个数据，在平面上位置较为相近、被圈起来的点就代表一 类相似的数据。也就是…
机器学习实验------K-means聚类算法
第1关：计算欧几里得距离
任务描述
本关实现一个函数来计算欧几里得距离。
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
def euclid_distance(x1, x2):"""计算欧几里得距离参数:x1 - numpy数组x2 - numpy数组返回值：distance - 浮点数…
用自适应K-Means的差分进化算法解决有容量的电动汽车（EV）路由问题(2023)
Solving the Capacitated Electric Vehicle (EV) Routing Problem by The Differential Evolutionary Algorithm with Adaptive K-Means
摘要
本文旨在解决限制电能和工作量的路由问题，称为电容式电动汽车路由问题（CEVRP）。这个问题的目的是…
正中优配：月线macd指标参数设置？
随着投资者长期持有股票的越来越受欢迎，月线MACD目标已成为识别趋势和交易信号的重要东西。但是，许多投资者在设置MACD目标参数时仍然感到困惑。本文将从多个视点剖析，为您解答月线MACD目标参数设置的问题。
什么是MACD目标？ MAC…
K-means 聚类算法学习笔记
K-means 聚类算法 是一种无监督学习算法，用来将 n n n 个样本点分成 k k k 类，使得整个数据集的误差平方和 S S E SSE SSE 最小。在本例中，样本点是指平面直角坐标系上的点，聚类中心也是平面直角坐标系上的点，而每个…
恒运资本：意外！房地产板块风云突变
今天上午，A股震动调整，半导体工业链走强，光刻胶、国家大基金持股、先进封装等板块涨幅居前。
房地产板块开盘小幅冲高后忽然大跳水，之后继续跌落，到上午收盘，板块内逾30只个股跌超5%。珠江股份、首开股份、…
机器学习 | 无监督聚类K-means和混合高斯模型
机器学习 | 无监督聚类K-means和混合高斯模型
1. 实验目的
实现一个K-means算法和混合高斯模型，并用EM算法估计模型中的参数。
2. 实验内容
用高斯分布产生 k k k个高斯分布的数据（不同均值和方差）（其中参数自己设定ÿ…
数学建模--K-means聚类的Python实现
目录
1.算法流程简介
2.1.K-mean算法核心代码
2.2.K-mean算法效果展示
3.1.肘部法算法核心代码
3.2.肘部法算法效果展示 1.算法流程简介
#k-means聚类方法
"""
k-means聚类算法流程:
1.K-mean均值聚类的方法就是先随机选择k个对象作为初始聚类中心.
2.这…
简介：KMeans聚类算法
在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。聚类是一种包括数据点分组的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以用聚类算法将每个数据点分到特定的组中。 理论上，属于同…
K-Means 与 DBSCAN 算法
K-Means 与 DBSCAN 算法 K-Means 算法概述K-Means 算法原理算法步骤 K-Means 算法调用示例 DBSCAN 算法概述DBSCAN 算法原理DBSCAN 算法调用示例 其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用 K-Means 和 DBSCAN 算法是常用的无监督学习算法，用于数据聚…
维基百科文章爬虫和聚类【二】：KMeans
维基百科是丰富的信息和知识来源。它可以方便地构建为带有类别和其他文章链接的文章，还形成了相关文档的网络。我的 NLP 项目下载、处理和应用维基百科文章上的机器学习算法。 一、说明 在我的上一篇文章中，展示了该项目的轮廓，并奠定了其基础…
基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测(毕业论文)
点我完整下载：基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测.docx 基于KMeans聚类算法的网络流量分类预测 "Network Traffic Classification Prediction based on KMeans Clustering Algorithm" 目录 目录 2 摘要 3 关键词 4 第一章 引言 4 1.1 研究背景 4 1.2 研…
R语言【ClusterR】——KMeans_rcpp()
Package ClusterR version 1.3.2 Description
使用RcppArmadillo计算k-means。 Usage
KMeans_rcpp(data,clusters,num_init = 1,max_iters = 100,initializer = "kmeans++",fuzzy = FALSE,verbose = FALSE,CENTROIDS = NULL,tol = 1e-04,tol_optimal_init = 0.3,se…
03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）
03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（2）
工程下载：K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩
其他： 03、K-means聚类实现步骤与基于K-means聚类的图像压缩（1） 03、K-means聚类实现…
聚类算法介绍（欧氏距离和余弦距离）
1.聚类就是将数据集划分为若干相似对象组成的多个组或簇的过程，使得同一个组或簇相似度最大化，不同簇间相似度最小化。（有时候聚类可以评价相似性）
2.聚类的本质是分组，属于无监督机器学习（只需要特征X&am…
机器学习——聚类之K-means（未完）
这是我看下来，最简单的内容，哭了，K-means，so nice K-means，由于太过简单，不需要数学推导时，一时间甚至无从下指
首先，K-means需要提前锚定几个点，然后让所有数据样本根据…
Kmeans和KNN算法的异同
Kmeans和KNN（K近邻）算法是聚类cluster中经典的算法，两者既有类似性也存在不同点。 两个算法的缺点：无法自行自动确定样本分类数量，需要先验知识！
K-means是无监督学习，而KNN（K近邻&…
恒运资本：两市迎普涨，创业板指涨超3%，汽车配件等板块走强
29日早盘，A股两市低开高走，沪指涨幅超1%，创业板指涨超3%。截至午间收盘，沪指涨1.39%报3141.82点，深成指涨2.41%，创业板指涨3.47%%，两市算计成交6265亿元。北向资金净流入超38亿元。盘面上&#…
【ML特征工程】第 7 章 ：通过K-Means 模型堆叠进行非线性特征化
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞…
K-means聚类方法
K-means聚类的思想和原理
模型介绍
对于有监督的数据挖掘算法而言，数据集中需要包含标签变量（即因变量y的值）。但在有些场景下，并没有给定的y值，对于这类数据的建模，一般称为无监督的数据挖掘算法&#x…
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…
k-means+canopy+vgg16模型图像分类工具
流程
取vgg16模型fc2层向量保存到image.db文件中使用canopy欧氏距离粗略估计k值使用k-means算法分类
获取图片向量(代码摘自 《自制AI图像搜索引擎》) private INDArray getImgFeature(File imgFile) throws IOException {NativeImageLoader loader new NativeImageLoader(2…
【聚类】之浅谈（对比K-means跟DB-scan）
K-means需要做多组（取平均，设置k值）
DBSCAN 寻找核心对象：某个点以r（人为给予）为邻域半径画圈，如果该领域内点的数量不小于Min-pts（人为给予）则认为该点为核心对象半径选择：计算K距离找到突变点Minist：尽可能让它小（4 or 5）-1簇内即为离群点以某实际小型数据集为…
【k-means学习笔记】
目录算法描述知识储备举个栗子实现代码算法分析资料引用算法描述
1.问题假设：操场上有k个体育老师和k个班的学生，各班学生围着各自的老师在玩耍，现求各个老师的坐标。 2.数据输入：所有学生的坐标位置，但不知道每个学生…
恒运资本：A股质押降至十年新低，高比例质押公司不足1%！
2018年，A股商场股权质押规划到达历史高位，为化解危险，监管层通过多种方式、多方合力给予纾解，取得积极成效。上篇分析了A股质押危险大幅缓解的六大原因，本篇从高份额质押股特征、职业、地域、企业类型等视点࿰…
Kmeans C++实现
菲菲解决不了，我连夜写的Kmeans代码。
Kmeans.h
#ifndef KMEANS_HPP
#define KMEANS_HPP#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdlib>
#include <fstream>
#include <sstream>
#include <string>
#…
吴恩达机器学习笔记 三十二 K-means初始化 选择聚类数量
K-means 初始化
首先 K < m，若集群的数量多于样本数显然是不合理的。
第一步：随机选取 K 个样本；
第二步：设这 K 个样本为 μ1 μ2 ... μk 有时候K-meas 算法会出现局部最小值的情况，如左下图和右下图…
基于weka手工实现K-means
一、K-means聚类算法
K均值聚类（K-means clustering）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。它通过最小化样本点与所属簇中心点之间的距离来确定最佳的簇划分。
K均值聚类的基本思想如下：
…
【人工智能Ⅰ】实验7：K-means聚类实验
实验7 K-means聚类实验
一、实验目的
学习K-means算法基本原理，实现Iris数据聚类。 二、实验内容
应用K-means算法对iris数据集进行聚类。 三、实验结果及分析
0：输出数据集的基本信息
参考代码在main函数中首先打印了数据、特征名字、目标值、目标…
K-means 聚类算法分析
算法简述
K-means 算法原理
我们假定给定数据样本 X ，包含了 n 个对象 ，其中每一个对象都具有 m 个维度的属性。而 K-means 算法的目标就是将 n 个对象依据对象间的相似性聚集到指定的 k 个类簇中，每个对象属于且仅属于一个其到类簇中心距离…
K-Means算法详解
Prototype-based Clustering
首先，我们来看原型聚类的算法。之所以叫原型聚类，看完书以后，我认为原因是这类聚类算法都是通过确定一组“原型向量”，其实也就是类似于中心向量，然后根据每个样本与原型向量组中每一个原…
4、K- 均值聚类（Clustering With K-Means）
用聚类标签解开复杂的空间关系。 文章目录 1、简介2、聚类标签作为特征3、k-均值聚类4、示例 - 加利福尼亚住房1、简介
这节课和下一节课将使用所谓的无监督学习算法。无监督算法不使用目标；相反，它们的目的是学习数据的某些属性，以某种方式表示特征的结构。在预测的特征工…
K-means算法通俗原理及Python与R语言的分别实现
K均值聚类方法是一种划分聚类方法，它是将数据分成互不相交的K类。K均值法先指定聚类数，目标是使每个数据到数据点所属聚类中心的总距离变异平方和最小，规定聚类中心时则是以该类数据点的平均值作为聚类中心。 01K均值法原理与步骤
对于有N个…
使用 pyspark 进行 Clustering 的简单例子 -- KMeans
K-means算法适合于简单的聚类问题，但可能不适用于复杂的聚类问题。此外，在使用K-means算法之前，需要对数据进行预处理和缩放，以避免偏差。
K-means是一种聚类算法，它将数据点分为不同的簇或组。Pyspark实现的K-means算法基本遵循以下步骤： 随机选择K个点作为初始质心。根…
电商-广告投放效果分析（KMeans聚类、数据分析-pyhton数据分析
电商-广告投放效果分析（KMeans聚类、数据分析） 文章目录 电商-广告投放效果分析（KMeans聚类、数据分析）项目介绍数据数据维度概况数据13个维度介绍 导入库，加载数据数据审查相关性分析数据处理建立模型聚类结果特征分析…
【机器学习】K-means聚类算法：原理、应用与优化
一、引言
1、简述聚类分析的重要性及其在机器学习中的应用 聚类分析，作为机器学习领域中的一种无监督学习方法，在数据探索与知识发现过程中扮演着举足轻重的角色。它能够在没有先验知识或标签信息的情况下，通过挖掘数据中的内在结构和规律&a…
数学建模-最优包衣厚度终点判别法-二(K-Means聚类)
💞💞 前言 hello hello~ ，这里是viperrrrrrr~💖💖 ，欢迎大家点赞🥳🥳关注💥💥收藏🌹🌹🌹 💥个人主页ÿ…
纽约Uber数据分析图形化和K-means计算热点
K-means是一种聚类算法，用于将一组样本分成预定数量的簇。它通过计算样本之间的距离，将它们分配到最近的簇中，然后根据分配的结果，更新簇的中心位置。这个过程迭代进行，直到簇的中心位置不再变化或达到预定的迭代次数。…
机器学习之K-means聚类
概念
K-means是一种常用的机器学习算法，用于聚类分析。聚类是一种无监督学习方法，它试图将数据集中的样本划分为具有相似特征的组（簇）。K-means算法的目标是将数据集划分为K个簇，其中每个样本属于与其最近的簇中心。
以下是K-means算法的基本步骤： 选择簇的数量（K值）…
R语言【stats】——kmeans()：k均值聚类
Package stats version 4.2.0 Description
对数据矩阵执行k-means聚类。 Usage
kmeans(x, centers, iter.max = 10, nstart = 1,algorithm = c("Hartigan-Wong", "Lloyd", "Forgy","MacQueen"), trace=FALSE)## S3 method for class…
Python | 实现 K-means 聚类——多维数据聚类散点图绘制
文章目录 吐槽正题本文背景文章目的K-means 聚类步骤：K-means分类Python代码上述代码结果可视化展示不入流的小期待 吐槽
客观吐槽：CSDN的富文本编辑器真是超级无敌难用。首先要吐槽一下CSDN的富文本编辑器，好难用，好难用&#x…
吴恩达471机器学习入门课程3第1周——K-means
K-means 聚类 1 - 实现 K-means1.1 找到最近的质心练习11.2 计算质心均值练习2 2 - K-means在样本数据集上的应用3 - 随机初始化4 - K-means图像压缩4.1 数据集可视化处理数据 4.2图像像素上的 K-mean4.3 压缩图片 实现 K-means 算法，并将其用于图像压缩。
您将从一…
正中优配：怎样开通创业板交易权限？
创业板是我国证券商场的一种特别板块，主要面向创业型企业和高科技企业，至今已成为我国股票商场中较为热门的板块之一。关于投资者来说，能够在创业板中买卖不仅可以发掘到更多有潜力的企业，还可能带来更高的收益。那么，…
GIS分析-利用K-Means方法进行地震分析
通过“聚类”可以获得有关我们所拥有的数据的各种线索，这是数据挖掘技术之一。分析创建的组有助于决策过程。在这项研究中，我们将使用数据挖掘工具之一的K-Means方法研究安纳托利亚东部地区近100年发生的地震的空间分布，并试图获得有用的信息，以供未来的研究使用。 我从美国…
基于K-Means的图片聚类算法实战
一. 场景说明
我们通常遇到一个问题，当很多图片放在一个文件夹中，要把这些文件夹中的图片按规律分为几类。当图片比较少时，我们可以手动完成，但是当图片的数量是几千甚至几万时，手动挑选图片的工作量就太大了。 因此&…
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&#x…
sklearn.cluster.Kmeans解析
sklearn.cluster.KMeans(n_clusters8,initk-means,n_init10, max_iter300, tol0.0001, precompute_distancesauto,verbose0, random_stateNone, copy_xTrue,n_jobs1,algorithmauto) n_clusters: 生成类别数, int, optional, default: 8. init: 初始化方法， 默认为‘…
【机器学习300问】38、什么是K-means算法？
在实际工作中，我们经常会遇到这样一类问题：给机器输入大量的特征数据，并期望机器通过学习找出数据存在的某种共性特征、结构或关联。这类问题被称为“非监督学习”问题。这篇文章我就来聚焦非监督学习中的其中一个任务——聚类 例如在数字营销…
QT+VS实现Kmeans聚类算法
1、Kmeans的定义
聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使…
matlab kmeans图像聚类例子
%*******************************读取图像数据********************************
clear
close all
clcx imread(fig.png); %读入一幅图像，得到图像数据x
whos x % 查看矩阵x的大小和类型
y double(x(:)); %将图像数据x按列拉长成一个长向量%***********…
【代码】基于麻雀搜索优化Kmeans图像分割算法
程序名称：基于麻雀搜索优化Kmeans图像分割算法
实现平台：matlab
代码简介：首先使用麻雀搜索优化算法来确定 K-means 算法的初始质心位置，然后进行传统的 K-means 聚类。这样做的目的是为了避免 K-means 算法陷入局部最优解&…
机器学习_聚类(k-means)
文章目录 聚类步骤k-means APIKmeans性能评估指标Kmeans性能评估指标API 聚类步骤
k-means通常被称为劳埃德算法，这在数据聚类中是最经典的，也是相对容易理解的模型。算法执行的过程分为4个阶段。
1.首先，随机设K个特征空间内的点作为初始的…
K近邻算法(KNN)K-means聚类算法
K近邻算法(KNN)
有监督机器学习
KNN是分类算法
1.思想：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。简单来说就是你离那个样本最近你就属于那个类别。
2.运用欧式距…
KMeans聚类算法实现
目录
1. K-Means的工作原理
2.Kmeans损失函数
3.Kmeans优缺点
4.编写KMeans算法实现类
5.KMeans算法测试
6.结果 Kmeans是一种无监督的基于距离的聚类算法，其变种还有Kmeans。其中，sklearn中KMeans的默认使用的即为KMeans。使用sklearn相关算法API…
恒运资本：数据资产入表正式落地，产业化大时代开启，概念股狂欢！
数据要素产业化大时代降临，哪些上市公司有望获益？ 8月22日早盘，医疗设备龙头联影医疗开盘跌落，盘中一度跌超15%，跌破发行价，盘中跌幅创该股上市以来单日新高。午间收盘，跌幅仍有13.72%ÿ…
【K-means聚类】
K-means聚类python代码实现 聚类k-means聚类代码 聚类
定义：聚类是一种无监督的机器学习方法，它的主要目的是将数据集中的对象（或点）按照它们之间的相似性分组或聚类。这些聚类（或称为簇）中的对象在某种度…
【基于Kmeans、Kmeans++和二分K均值算法的图像分割】数据挖掘实验三
文章目录 Ⅰ、项目任务要求任务描述：主要任务要求： II、实现过程数据集描述实现描述具体实现过程 III、完整代码代码①代码② Ⅰ、项目任务要求
任务描述：
图像分割是图像处理和计算机视觉中重要的一环，在实际生活中得到了广泛的…
机器学习：学习KMeans算法，了解模型创建、使用模型及模型评价
机器学习：学习KMeans算法，了解模型创建、使用模型及模型评价 作者：AOAIYI 作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：AOAIYI首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习&#…
K-Means（K-均值）聚类算法
目录
K-Means 算法
K-Means 术语
K 值如何确定
K-Means 场景
美国总统大选摇争取摆选民
电商平台用户分层
给亚洲球队做聚类
编辑
其他场景
K-Means 工作流程
K-Means 开发流程
K-Means的底层代码实现
K-Means 的评价标准 K-Means 算法
对于 n 个样本点来说&am…
机器学习|KNN和Kmeans
KNN和Kmeans
KNN KNN-K个最近的邻居，而K是可人先预设出来的。 所谓近朱者赤，近墨者黑。 可以选取离当前最近的K个样本来作为辅助判断，因为本样本和最近的K个样本应该是处于一种相似的状态。 以下是一个苹果和梨的识别任务。 图上会出现一个未…
正中优配：尾盘拉升的股票第二天的走势？
尾盘拉升是指买卖日快结束时股票价格呈现上涨的状况。关于许多投资者来说，这一般是好事情，因为它可认为他们带来更高的收益。但是，人们常常会问尾盘拉升的股票第二天的走势怎么。本文将从多个角度进行剖析。 首要，咱们需求认识到这…
恒运资本：算力股爆发，地产股全线下挫，海外机构调研股出炉
60股近期获海外组织调研，医疗龙头最受组织重视。 今日早盘三大指数全线低开，延续调整走势，上证指数跌1.01%，深证成指跌1.35%，创业板指跌1.6%。AI概念股逆市走强，算力、数据要素等方向领涨，朗威股…
亚马逊云科技携手木卫四，为汽车行业智能安全赋能
木卫四（北京）科技有限公司在汽车网络安全领域拥有独特专业知识，其融合人工智能算法的安全检测引擎可以不依赖车辆中安装的代理软件，只需几周即可快速部署实施，是汽车网络安全领域的技术领先者。
在亚马逊云科技初创团…
【机器学习】在Python中进行K-Means聚类和层次聚类
文章目录 Python中聚类算法API的使用指南K-Means 聚类步骤一：导入必要的库步骤二：加载数据步骤三：应用K-Means聚类步骤四：保存聚类结果 层次聚类步骤一：导入库步骤二：加载数据并计算距离矩阵步骤三…
机器学习K-means算法
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）
问题引入 给你如下两种图片，快读回答2个问题，问 图1 中有几类五谷杂粮？问 图2 中有几类五谷杂粮&…
字节律动之*你太美, emm 其实是个字符画雪花视频-哈哈哈-将视频转成一张张字符画图片
效果
整体效果 局部图片放大效果 视频转换后带雪花特效,凑合看吧, 视频地址
准备工作
安装FFmpeg
电脑上安装ffpeg处理视频并设置环境变量, windows可以参考FFmpeg的安装教程这篇博客安装 mac可以直接执行brew install ffmpeg安装
安装python依赖包
执行pip3 install -…
数据分析实战 | K-means算法——蛋白质消费特征分析
目录
一、数据及分析对象
二、目的及分析任务
三、方法及工具
四、数据读入
五、数据理解
六、数据准备
七、模型训练
编辑 八、模型评价
九、模型调参与预测 一、数据及分析对象
txt文件——“protein.txt”，主要记录了25个国家的9个属性，主…
基于word2vec 和 fast-pytorch-kmeans 的文本聚类实现，利用GPU加速提高聚类速度
文章目录 简介GPU加速 代码实现kmeans聚类结果kmeans 绘图函数相关资料参考 简介
本文使用text2vec模型，把文本转成向量。使用text2vec提供的训练好的模型权重进行文本编码，不重新训练word2vec模型。 直接用训练好的模型权重，方便又快捷 完整…
sklearn实现k-means算法
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 载入数据
data np.genfromtxt("kmeans.txt", delimiter" ")
# 设置k值
k 4 # 训练模型
model KMeans(n_clustersk)
model.fit(data)# 分类中心点坐标
center…
R语言APRIORI关联规则、K-MEANS均值聚类分析中药专利复方治疗用药规律网络可视化...
全文链接：http://tecdat.cn/?p30605 应用关联规则、聚类方法等数据挖掘技术分析治疗的中药专利复方组方配伍规律（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 方法检索治疗中药专利复方，排除外用中药及中西药物合用的复方。最近我们…
scikit-learn之kmeans应用及问题
scikit-learn之kmeans应用及问题最近在实习的时候用到了kmeans做个聚类，采用了sklearn框架，平时在学校数据集规模一般都比较小，搬搬砖一切都ok，但是在工业界碰到大数据量的时候（还没有到用hdfs存的地步，数据…
大学生毕业设计论文题目大全_kaic
清远市北山亲子主题儿童公园景观设计 马斯洛需求层次理论下《一个叫欧维的男人决定去死》的生命延伸意义探究 云浮石牛山大榄村儿童自然教育营地规划设计 佛山市创意产业园智慧低碳办公空间设计 佛山市碧桂园智能化养老模式的居住空间设计 海绵城市湿地公园景观规划设计研究 跨…
聚类分析 | 聚类分析（K-means、层次聚类、密度聚类、高斯混合模型）
一、引言
聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分组成为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。
聚类算法的作用在于发现数据的内在结构和…
机器学习——Kmeans算法
一、实验目的
学习sklearn模块中的KMeans算法
二、实验内容
学习KMeans算法，了解模型创建、使用模型及模型评价等操作
三、实验原理或流程
实验原理：
K-means算法是将样本聚类成k个簇(cluster)，具体算法描述如下:
1、随机选取k个聚类质…
第2篇 机器学习基础 —（4）k-means聚类算法
前言：Hello大家好，我是小哥谈。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…
Numpy实现K-Means聚类
问题描述：
数据放在数据文件中(不得放在程序中)，第一行是数据的个数，以后各行是各个点的x,y,z坐标。读取文本文件数据，并用K-means方法输出聚类中心k-means 算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得…
八种点云聚类方法（二）— KMeans
传统机器学习聚类的方法有很多种，并且很多都能够应用在点云上。这是由于聚类方法一般是针对于通用样本，只是样本的维度有所不同。对于三维点云来说，其样本的维度为3。这里主要介绍几种典型的方法及其实现方式，包括DBSCAN、KMeans等…
K-means算法与K-means++算法的异同
经典Kmeans算法是最常用的一种聚类算法。感觉在西瓜书里面最容易看懂的，而且最容易用的一个算法便是k-mean算法，算法实现的流程十分简单，可以简单将其划分为4个步骤：
Step1:选定聚类中心，从数据集中随机选取K个样本作…
opencv进阶08-K 均值聚类cv2.kmeans()介绍及示例
K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点分成不同的簇（clusters），以便数据点在同一簇内更相似，而不同簇之间差异较大。K均值聚类的目标是通过最小化数据点与所属簇中心之间的距离来形成簇。 当我们要预测…
【聚类 | K-means】原理及推导流程（附模板代码，库手撕实现）
🤵♂️ 个人主页: AI_magician 📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！&…
5.Spark ML学习笔记—聚类—Kmeans (K-均值) 聚类算法、LDA 主题聚类算法
本文目录如下：第5章 Spark ML聚类算法5.1 基于中心的聚类—Kmeans (K-均值) 聚类算法5.1.1 K-均值聚类算法主要步骤5.1.2 K-均值算法聚类效果演示5.1.3 初始化聚类中心点5.1.4 Kmeans模型参数详解5.2 LDA 主题聚类算法第5章 Spark ML聚类算法 问题描述: 假设在你的硬…