聚类算法

结合PCA、t-SNE/UMAP与聚类算法进行高维数据分析

目录结合PCA、t-SNE/UMAP与聚类算法进行高维数据分析1.引言2.高维数据挑战3.降维技术概述3.1主成分分析（PCA）3.2t-SNE3.3UMAP4.聚类算法概述4.1K-Means4.2层次聚类
闲人编程·2025-04-25 06:10

机器学习+深度学习

文章目录一、机器学习（一）机器学习概念（二）机器学习基本流程（三）机器学习应用场景二、机器学习的常见工具与相关库（一）Python机器学习库（二）数据处理库（三）可视化库三、聚类算法思想与模型搭建过程（
木子杳衫·2025-04-20 13:50

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。其工作原理如下：选择K个初始聚类中心，可以是随机选择或者根据数据集中的数据点来选取。
born-stubborn·2025-04-15 20:26

【ShuQiHere】 K-means 聚类算法详解：公式、代码与实战

【ShuQiHere】目录K-means简介K-means工作原理理论基础3.1目标函数3.2距离度量K-means算法步骤4.1具体代码实现K-means的优缺点如何选择正确的K值K-means的改进与变体案例分析：如何使用K-means聚类？总结1.K-means简介K-means是一种常见的无监督学习算法（UnsupervisedLearningAlgorithm），用于解决聚类（Clust
ShuQiHere·2025-04-15 19:24

Scikit-learn基础教程

Scikit-learn基础教程Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，包含了各种分类、回归和聚类算法。
JYB_9527·2025-04-14 06:48

机器学习中的密度聚类算法：深入解析与应用

在机器学习的广阔领域中，聚类算法作为一种无监督学习方法，扮演着至关重要的角色。其中，密度聚类算法以其独特的优势，在数据挖掘、图像分割、市场细分等多个领域得到了广泛应用。
长风清留扬·2025-04-14 01:50

深度探索：层次聚类算法在机器学习中的原理与应用

目录1.引言与背景2.层次聚类定理3.算法原理4.算法实现Python代码实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景层次聚类（HierarchicalClustering）是一种重要的无监督机器学习聚类方法，它通过构建一棵层次分明的聚类树（Dendrogram），以递归方式将数据点逐步合并或分割，从而揭示数据内在的层次结构和相似性关系。层次聚类最初由J
生瓜蛋子·2025-04-14 01:49

K-means聚类算法的原理、应用与实例

文章目录K-means聚类算法：原理K-means聚类算法的应用K-means聚类算法的优化与改进一个使用K-means聚类算法进行客户细分的简单实例K-means聚类算法：原理K-means算法是一种经典的无监督学习方法
极致人生-010·2025-04-13 20:43

利用大模型和聚类算法找出 Excel 文件中重复或相似度高的数据，并使用 FastAPI 进行封装的详细方案

以下是一个利用大模型和聚类算法找出Excel文件中重复或相似度高的数据，并使用FastAPI进行封装的详细方案：方案流程数据读取：从Excel文件中读取数据。
神经网络15044·2025-04-11 07:31

AP聚类算法的Python实现

AP聚类算法的Python实现AP（AffinityPropagation）聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为不同的聚类簇。
BitSlinger·2025-04-09 06:47

热门算法总结 —— AP聚类

1、算法简介（1）概述：AP聚类是在2007年的《ClusteringbyPassingMessagesBetweenDataPoints》一文中首次提出的一种新的聚类算法。
稀饭居然不在家·2025-04-09 06:17

机器学习算法--层次聚类算法

一、层次聚类算法简介层次聚类算法（HierarchicalClusteringAlgorithm）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成多个不同层次的簇。
2301_79295435·2025-04-09 06:46

聚类算法 ap 聚类 谱聚类

AP聚类（AffinityPropagationClustering）是一种基于消息传递的聚类算法，由BrendanJ.Frey和DelbertDueck于2007年提出。
Gsen2819·2025-04-09 06:16

基于神经网络的聚类算法（1）——自组织映射神经网络（SOM）

基于神经网络的聚类算法（1）——自组织映射神经网络（SOM）基于神经网络的聚类算法（2）——自编码器（AE）1.基于神经网络的聚类算法基于神经网络的聚类算法是一种利用神经网络模型进行数据聚类的方法。
root-cause·2025-04-08 14:35

谱聚类算法 matlab,SpectralClustering 谱聚类算法的matlab实现 238万源代码下载- www.pudn.com...

文件名称:SpectralClustering下载收藏√[54321]开发工具:matlab文件大小:11560KB上传时间:2014-12-31下载次数:2提供者:qwert详细说明：谱聚类算法的matlab
谛听汪·2025-04-05 14:17

数据处理和分析之数据聚类：Affinity Propagation：Python编程基础

AffinityPropagation算法与Python编程基础简介和预备知识AffinityPropagation算法概述AffinityPropagation（亲和力传播）是一种基于消息传递机制的聚类算法
kkchenkx·2025-04-03 11:45

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法）0.文章传送1.实验任务2.实验思想3.实验过程0.文章传送机器学习之监督学习（一）线性回归、多项式回归、算法优化[巨详细笔记]机器学习之监督学习（
潮汐退涨月冷风霜·2025-04-03 10:36

K-均值聚类算法的深入分析与实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：K-均值聚类算法是一种用于数据聚类分析的无监督学习方法，通过迭代过程将数据点分组到最近的聚类中心。
Unreal丶·2025-04-02 16:37

真正适合小白的机器学习入门(python基础小白也能行)

算法一Kmeans聚类原理:K-Means是一种非常经典的聚类算法，其基本思想是：基于给定的数据点集合，通过迭代过程寻找k个聚类中心，使得各数据点到其最近聚类中心的距离之和最小。
一心向上的小奥·2025-04-01 15:36

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。
minstbe·2025-03-25 09:47

Open3D 点云DBSCAN聚类算法

点云算法与点云深度学习案例汇总（长期更新）-CSDN博客一、DBSCAN基本原理DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法
MelaCandy·2025-03-24 09:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable
2201_75491841·2025-03-23 18:30

《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》

基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献ID:93150688324967700自律的电气人基于机器学习的负荷曲线聚类是一种基于数据分析和模式识别的技术，它可以帮助我们对系统的负荷变化进行分类和理解。在负荷曲线聚类的研究中，K-means
TWHiwhjig·2025-03-19 00:52

数据挖掘导论——第七章：聚类

聚类的要素，包括数据，差异性/相似性测量方式，聚类算法（标准化执行程序或流程）理解相似性和差异性的度量（p40）。Jaccard和余弦相似性度量。
Wis4e·2025-03-18 09:59

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。
进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。
SomeB1oody·2025-03-16 08:13

手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)

1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域，聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法，它将相似的对象分到同一个组，而不同的对象则被分到不同的组。
木有鱼丸223·2025-03-14 16:52

自然语言处理：文本聚类

而实现文本聚类的方法有很多，其中k均值聚类算法、
老赵爱学习·2025-03-14 03:14

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类，并使用轮廓系数（SilhouetteScore）来评估聚类结果的质量。
巷955·2025-03-12 21:38

人工智能机器学习算法分类全解析

SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法
power-辰南·2025-03-12 07:08

k-Shape：高效准确的聚类方法

常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程，它创建同质和良好分离的集群。
优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术
AI天才研究院·2025-03-09 21:28

机器学习之学习笔记

KNN）4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归（实际上是分类算法，用于解决二分类问题）6.聚类算法
孤城laugh·2025-03-06 00:39

2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析（R语言）

1.K-均值聚类（K-meansClustering）K-均值是一种迭代的聚类算法，它将数据划分为K个预定义的集群。#加载需要的包library(cluster)#假设我们有一些二维数据s
木小鹿·2025-03-03 18:56

聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦（聚类篇）

继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法，类似的，这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法，最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。
道酝欣赏·2025-03-03 18:55

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。
万事可爱^·2025-03-01 18:43

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本（每个样本距离最近的中心点）5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法，根据聚
乔大将军·2025-03-01 08:59

机器学习——无监督学习(k-means算法)

1、K-Means聚类算法K表示超参数个数，如分成几个类别，K值就取多少。若无需求，可使用网格搜索找到最佳的K。
张起灵ovo·2025-02-27 16:20

AI人工智能机器学习之聚类分析

sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类（K-MeansCl
rockfeng0·2025-02-27 09:01

数据采集技术：selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例

2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。
写代码的中青年·2025-02-26 08:48

Open3d处理点云数据-改进的欧式聚类分割算法(六)

1.概述1.1传统欧式聚类分割算法欧式聚类算法（EuclideanClustering）是一种将点云数据分割成不同聚类（簇）的算法。
点云客户·2025-02-23 13:52

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。
飞火流星02027·2025-02-11 07:18

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术，目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法，在图像压缩中被广泛应用。
鱼弦·2025-02-09 16:08

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类)降维PCA2、K-means原理随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每
荷泽泽·2025-02-07 06:18

聚类算法与应用

目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立
theskylife·2025-02-07 06:16

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。
加德霍克·2025-02-04 10:36

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类：是KMeans类的变种，他是用小批量来减少计算时间，而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集，是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
飞Link·2025-02-02 15:26
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