聚类算法练习

数据分析概念和总结

数据收集、数据清理、数据分析、数据报告、执行与反馈数据分析与数据挖掘，前者偏向于业务分析，后者偏向于数据库算法，借助数据来指导决策数据分析的框架1.首先是数据分析的目的性极强区别于数据挖掘的找关联、分类、聚类
小小少年Boy·2025-07-29 00:41

表征学习：机器认知世界的核心能力与前沿突破

FeatureLearning），是机器学习的核心技术领域，其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示，将复杂多变的原始数据（如图像、文本、语音）转化为低维、富含语义信息的向量形式，从而提升下游任务（如分类、回归、聚类
大千AI助手·2025-07-29 00:52

2023-02-09

-c(1,2,3,4,5)b<-c(2,3,4,5,6)c<-c(3,4,5,6,7)d<-c(4,5,6,7,8)#计算数据之间的相关系数cor_coef<-cor(cbind(a,b,c,d))#聚类以及排序
克鲁兹王莲·2025-07-27 06:20

DatawhaleAI夏令营学习活动

学习任务如下：##赛事任务参赛者需基于提供的带货视频文本及评论文本数据，完成以下三阶段分析任务：-【商品识别】精准识别推广商品；-【情感分析】对评论文本进行多维度情感分析，涵盖维度见数据说明；-【评论聚类
若天明·2025-07-26 21:05

R 语言绘制六种精美热图：转录组数据可视化实践（基于 pheatmap 包）

在转录组Bulk测序数据分析中，热图是展示基因表达模式、样本聚类关系的核心可视化工具。一张高质量的热图不仅能清晰呈现数据特征，更能提升研究成果的展示效果。
医工交叉实验工坊·2025-07-26 16:01

寻找圆柱缺陷

该程序通过圆柱拟合、差异检测、聚类分割和三维尺寸计算，实现了对工业零件表面缺陷的自动化检测与量化分析，并输出可视化结果和详细尺寸报告。
迅卓科技·2025-07-26 15:22

Day 17: 常见的聚类算法

聚类算法聚类算法是一种无监督学习技术，用于将数据集中的相似对象分组到不同的类别（称为“簇”）中，而不需要预先定义的标签。
·2025-07-26 13:41

C++实战：数据标准化高效实现

DBSCAN基本DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法，适用于发现任意形状的簇并识别噪声点。
·2025-07-26 06:21

Scikitlearn：Python机器学习库

它建立在NumPy、SciPy和matplotlib等优秀的科学计算库之上,为用户提供了一系列高效的数据挖掘和数据分析工具,涵盖了分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理等机器学习的各个方面。
AI天才研究院·2025-07-26 05:48

论文：SOLO: Segmenting Objects by Locations

为了预测每个实例的掩码，主流方法要么遵循“先检测后分割”策略（例如，MaskR-CNN），要么先预测嵌入向量，然后使用聚类技术将像素分组到单个实例中。
小仙女呀灬·2025-07-25 19:37

肯尼亚M-Pesa手机数据实时路况洞察报告

技术核心十问十答第三部分四维商业化策略3.1政策维度3.2商业维度3.3技术维度3.4实例说明附录Python代码示例参考文献第一部分内容深度解析肯尼亚M-Pesa平台利用其庞大的移动用户信令、位置与支付数据，通过匿名化与聚类算法
百态老人·2025-07-24 09:45

BSCAN 在糖尿病患者数据聚类分析中的应用

完整代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportDBSCANfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#设置随机种子，确保结果可复现np.random.seed(42)#1.生成模拟
wh_xia_jun·2025-07-23 21:55

新能源汽车大数据画像：从零到一实现K-means用户分群

关键词：新能源汽车；用户画像挖掘；大数据分析；K-means聚类目录一、大数据分析技术基石二、新能源汽车画像
新能源汽车研发＆测试入门指南·2025-07-23 08:00

高斯混合模型（GMM）中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解

高斯混合模型（GMM）简介高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型，其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。与单一高斯分布不同，GMM能够捕捉数据中的多模态特性，这使得它在处理真实世界非均匀分布数据时展现出独特优势。从数学形式上看，一个包含K个分量的GMM可表示为：其中(\pi_k)是第k个高斯分量的混合系数（满足(\
码字的字节·2025-07-23 00:15

利用 Python 爬取小红书热门笔记并进行标签关键词分析

本项目目标：使用Python爬取小红书某个话题下的热门笔记；分析每篇笔记中的标题、正文、标签等字段；利用NLP技术提取高频关键词；对关键词进行可视化与聚类分析。二、技术难点
程序员威哥·2025-07-22 22:02

python学习打卡：DAY 18 推断聚类后簇的类型

@浙大疏锦行聚类后的分析：推断簇的类型知识点回顾：推断簇含义的2个思路：先选特征和后选特征通过可视化图形借助ai定义簇的含义科研逻辑闭环:通过精度判断特征工程价值作业：参考示例代码对心脏病数据集采取类似操作
西西西仓鼠·2025-07-22 07:43

第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛-A题：水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型（续）（附MATLAB代码实现）

目录5.3.3问题三的总结5.4问题四的模型建立与求解5.4.1问题分析5.4.2计算方位角和航向角5.4.3计算距离D和水平速度5.4.4分析并建立模型5.4.4.1聚类分析方法的提出5.4.4.2模型的建立
格图素书·2025-07-21 18:22

day 28打卡

day18选用昨天的kmeans得到的效果进行聚类，进而推断每个簇的实际含义#先运行之前处理好的代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings
weixin_39908253·2025-07-21 11:03

【图像分割】基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割matlab代码

1简介医学影像分割的基本目标是将图像分割成不同的解剖组织，从而可以从背景中提取出感兴趣区域。因为图像的低分辨率和弱对比度，实现医学影像分割是一件具有挑战的任务。而且，这个任务由于噪声和伪阴影变得更加困难，这些干扰项可能是因器材限制、重建算法和患者移动等原因造成的。目前还没有通用的医学图像分割算法，算法的优点和缺点经常根据所研究的问题而变化。将分割概念具体到颅内出血CT图像上，就是将颅腔中的出血病灶
天天Matlab科研工作室·2025-07-21 10:52

Python day18

@浙大疏锦行pythonday18.内容：昨天学习了聚类算法的一些基本内容，今天继续学习相关知识分析簇的特征和相关含义（使用可视化来进行分析，也可以使用ai）代码：shap.initjs()#初始化SHAP
赵英英俊·2025-07-20 19:01

【AI论文】CLiFT：面向计算高效与自适应神经渲染的压缩光场标记

潜在空间K均值聚类算法利用这些标记选取一组精简的光线作为聚类中心。随后，多视图“压缩器”将所有标记
·2025-07-20 05:31

Instagram千号矩阵：亚矩阵云手机破解设备指纹检测的终极方案

然而，平台对设备指纹的强监管——通过硬件参数聚类、传感器动态性检测、IP地理一致性校验等200余个维度构建风控模型，使得传统多账号运营面临高封号率、低存活率的双重挑战。
云云321·2025-07-19 22:03

学习笔记(39):结合生活案例，介绍 10 种常见模型

根据不同的任务场景（分类、回归、聚类等），还有许多强大的模型可以选择。
宁儿数据安全·2025-07-19 20:44

Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践

该模型在多个任务上表现出色，特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入，这些嵌入在语义上非常接近，从而在相似度计算和分类任务中表现优异。
skywalk8163·2025-07-12 10:39

LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型

它能够自动识别文档集合中的主题，并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。
AI天才研究院·2025-07-08 09:23

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。
巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC
·2025-07-07 12:24

机器学习宝典——第6章

第6章：聚类算法(Clustering)你好，同学！欢迎来到无监督学习的世界。与监督学习不同，这里的我们没有“标准答案”（标签），我们的目标是在数据中发现隐藏的、内在的结构。
爱看烟花的码农·2025-07-06 21:38

【2025CVPR】SEC-Prompt：少样本增量学习中的语义互补提示模型详解

.自适应层次化查询（AdaptiveHierarchicalQuery）2.语义互补提示机制（1）判别性提示（D-Prompt）（2）非判别性提示（ND-Prompt）3.训练策略创新（1）判别性提示聚类损失
清风AI·2025-07-05 14:19

Python 爬虫实战：GitHub 热门项目分析（Star 趋势 + 技术栈聚类）

前言今天我们要一起完成一个实战项目：通过爬取GitHub热门项目，分析它们的Star趋势以及技术栈聚类。这个项目不仅能让我们熟悉GitHubAPI的使用，还能锻炼我们数据处理和可视化的能力。
Python核芯·2025-07-03 21:46

《dlib库中的聚类》算法详解：从原理到实践

一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库，其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。
A小庞·2025-07-03 16:34

FAISS 简介及其与 GPT 的对接（RAG）

FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAI团队开发的一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。
言之。·2025-07-03 05:17

AI人工智能 神经网络

这些任务包括模式识别和分类，近似，优化和数据聚类什么是人工神经网络(ANN)人工神经网络(ANN)是一个高效的计算系统，其核心主题是借用生物神经网络的类比。
马里亚纳海沟网·2025-07-02 06:18

机器学习-- 聚类

什么是聚类？
SunsPlanter·2025-07-02 05:17

【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类

K-means聚类：最常用的机器学习聚类算法，且为典型的基于距离的聚类算法。
斑点鱼 SpotFish·2025-07-02 03:31

【Python学习】可视化图表-使用matplotlib绘制不同种类散点图

一、引言在数据可视化领域，散点图是一种极其强大的工具，它能够直观地展示变量之间的关系、数据分布的模式以及潜在的聚类情况等。通过散点图，我们可以轻松地发现数据中的异常值、相关性以及其他隐藏的特征。
西攻城狮北·2025-07-01 21:19

【Transformer论文】通过蒙面多模态聚类预测学习视听语音表示

文献题目：LEARNINGAUDIO-VISUALSPEECHREPRESENTATIONBYMASKEDMULTIMODALCLUSTERPREDICTION发表时间：2022发表期刊：ICLR摘要语音的视频记录包含相关的音频和视觉信息，为从说话者的嘴唇运动和产生的声音中学习语音表示提供了强大的信号。我们介绍了视听隐藏单元BERT(AV-HuBERT)，这是一种用于视听语音的自我监督表示学习框架
Wwwilling·2025-07-01 13:24

蜂鸟代理IP+云手机：跨境电商多账号运营的“隐形风控引擎”

一、风控核心痛点与破局逻辑平台风控机制的本质设备指纹聚类
IP管家·2025-07-01 07:17

学而思编程周赛语言普及奠基组 | 2025年春第15周T1 新二进制

专栏特色1.经典算法练习：根据信息学竞赛大纲，精心挑选经典算法题目，提供清晰的代码实现与详细指导，帮助您夯实算法基础。
热爱编程的通信人·2025-06-30 17:10

学而思编程周赛语言普及奠基组 | 2025年春第15周T2 散步

专栏特色1.经典算法练习：根据信息学竞赛大纲，精心挑选经典算法题目，提供清晰的代码实现与详细指导，帮助您夯实算法基础。
热爱编程的通信人·2025-06-30 17:10

python读取sas数据集_SASpy模块，利用Python操作SAS

本文将首先介绍SASpy模块的一些基本方法，最后通过一个聚类分析的例子，来展示如何在Python中调用SAS的机器学习过程，以及对聚类结果的可视化。
·2025-06-29 20:56

GESP认证C++编程真题解析 | GESP202409 三级 单选题和判断题

专栏特色1.经典算法练习：根据信息学竞赛大纲，精心挑选经典算法题目，提供清晰的代码实现与详细指导，帮助您夯实算法基础。
热爱编程的通信人·2025-06-29 18:13

算法练习-02

今天给大家带来的是第二天的几道练习题，包括几道思路特别巧妙的算法题，以及提升的背包问题，相信这类问题对大家算法能力的提升还是十分有帮助的，希望大家学完可以给博主点一个关注。第一题：问题描述给定一个长度为n的数组a，小蓝希望从数组中选择若干个元素（可以不连续），并将它们重新排列，使得这些元素能够形成一个先严格递增然后严格递减的子序列（可以没有递增部分或递减部分）。你需要求出在满足这个条件下，最多可以
亮亮爱刷题·2025-06-29 15:20

《聚类算法》入门--大白话篇：像整理房间一样给数据分类

一、什么是聚类算法？想象一下你的衣柜里堆满了衣服，但你不想一件件整理。聚类算法就像一个聪明的助手，它能自动帮你把衣服分成几堆：T恤放一堆、裤子放一堆、外套放一堆。
·2025-06-28 20:27

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）

它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域，尤其适合处理非球形簇或多模态数据。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:01

Python 数据挖掘实战： 关联规则与聚类分析，解锁数据价值的钥匙

Python数据挖掘实战：关联规则与聚类分析，解锁数据价值的钥匙引言在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业和组织最重要的战略资产。海量数据蕴藏着巨大的价值，等待我们去挖掘和发现。
清水白石008·2025-06-28 14:40

高斯混合模型GMM&K均值（十三-1）——K均值是高斯混合模型的特例

K均值算法将数据点硬（hard）分配到聚类中，每个数据点唯一地与一个聚类相关联，而EM算法基于后验概率进行软（soft）分配。事实上，可以从EM算法推导出K均值算法。
phoenix@Capricornus·2025-06-28 11:25

《Python数据分析与挖掘实战》Chapter8中医证型关联规则挖掘笔记

代码分为两大部分：1.读取数据并进行聚类分析2.应用Apriori关联规则挖掘规律1.聚类部分函数分析：defprogrammer_1():datafile="C:/Users/longming/Desktop
茫茫大地真干净·2025-06-28 11:53

顺序内聚是指模块内的处理元素密切相关，并且必须按照特定的顺序执行，前一个处理元素的输出是下一个处理元素的输入

该模块的内聚类型为顺序内聚。顺序内聚是指模块内的处理元素密切相关，并且必须按照特定的顺序执行，前一个处理元素的输出是下一个处理元素的输入。这种内聚类型比功能内聚稍弱，但仍然具有较高的内聚性。
Bol5261·2025-06-28 02:58

Prompt Engineering终极手册：构建高效AI提示词库的完整技术路线

目录一、提示词库构建核心架构二、关键技术实现步骤1.数据采集与清洗2.提示词向量化编码3.聚类分析与分类存储三、API服务化部署四、性能优化方案五、监控与持续优化六、应用效果展示本文将深入探讨构建企业级
LCG元·2025-06-27 06:07
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