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K-Means Clustering

1、概述K-means算法是集简单和经典于一身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。该算法认为类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。2、核心思想通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。k

梦因you而美·2020-08-18 13:43

MATLAB的层次聚类及k-均值聚类应用简述zz

htmlhttp://bbs.sciencenet.cn/blog-41996-450513.htmlMATLAB的统计工具箱中的多元统计分析中提供了聚类分析的两种方法：1.层次聚类hierarchicalclustering2

a461781029·2020-08-18 13:37

K-Means clustering 简介

在数据挖掘中，K-Means算法是一种clusteranalysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法（Wikipedia链接）K-Means要解决的问题算法概

_VioletHan_·2020-08-18 13:05

聚类(Clustering): K-means算法

聚类(Clustering):K-means算法1.归类:聚类(clustering)属于非监督学习(unsupervisedlearning)无类别标记(classlabel)3.K-means算法：

Moelimoe·2020-08-18 13:31

clustering_kmeans

clearall;clc;addpath(genpath('utils'))result=zeros(10,3);%std=zeros(1,3);fori=1:10tic;%loadCOIL20.mat;k=20;%loadlung_discrete.mat;k=7;%loadiris_uni.mat;k=3;%loadcleve_uni;k=4;%loadmonk1_uni;k=2;%loadd

LeonMakise·2020-08-18 13:00

【模式识别小作业】K均值聚类K-means clustering+Matlab实现+UCI的Iris和Seeds数据集+分类问题

K均值聚类K-meansclustering+Matlab实现+UCI的Iris和Seeds数据集+分类问题1.Inroduction2.Thecharacteristicsofthedatasets3

Jiahao Lu·2020-08-18 13:00

K-Means聚类 K-Means Clustering

K-MeansClusteringTheAlgorithmK-means(MacQueen,1967)isoneofthesimplestunsupervisedlearningalgorithmsthatsolvethewellknownclusteringproblem.Theprocedurefollowsasimpleandeasywaytoclassifyagivendatasetthr

GarfieldEr007·2020-08-18 13:59

8.1 聚类（Clustering）:K-means算法

1.归类：聚类（clustering）属于非监督学习（unsupervisedlearning）无类别标记（classlable）2.举例：3.K-means算法：3.1Clustering中的经典算法

一直特立独行的猫1994·2020-08-18 13:47

8.4 层次聚类（Hierarchical Clustering）应用

层次聚类算法实现：fromnumpyimport*"""Codeforhierarchicalclustering,modifiedfromProgrammingCollectiveIntelligencebyTobySegaran

一直特立独行的猫1994·2020-08-18 13:47

使用 K-means 算法进行客户分类

本文为AI研习社编译的技术博客，原标题：CustomersegmentationusingMachineLearningK-MeansClustering翻译|吕鑫灿、就2校对|就2整理|志豪原文链接：

weixin_33717298·2020-08-18 04:32

kong 集群搭建部署参考

kong集群搭建部署参考英文原文：https://getkong.org/docs/0.11.x/clustering/第一次翻译，难免有翻译偏差，望各位见谅。转载请署名，谢谢！

常乐_smile·2020-08-17 23:37

深度学习（生成式模型GMVAE）——deep unsupervised clustering with gaussian mixture variational autoencoders

文章目录前言GMVAE的生成过程GMVAE的损失函数reconstructiontermconditionalpriortermw-priortermz-priortermGMVAE的结构前言我将看过的论文建了一个github库，方便各位阅读地址传统的VAE，隐变量服从标准高斯分布（单峰），但有时候，单个高斯分布可能不能完全表达图像x的特征，比如MINIST数据集有0~9这10个数字，直觉上使用1

菜到怀疑人生·2020-08-17 22:26

LDA（Dirichlet Distribution）主题模型基本知识与理解（一）

最近在研究无监督模型与降维技术，说起无监督模型，我们首先想到的是聚类技术（Clustering），而在实际生产中，很多方法可以被用来做降维（正则化Lasso/Ridge回归、PCA主成分分析、小波分析、

奋斗的小炎·2020-08-17 18:29

DBSCAN密度聚类算法

DBSCAN密度聚类算法DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法

冲鸭，屎壳郎·2020-08-17 17:31

【机器学习】DBSCAN Algorithms基于密度的聚类算法

一、算法思想：DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。

weixin_34049948·2020-08-17 16:28

DBSCAN聚类算法的实现

参考wikihttps://en.wikipedia.org/wiki/DBSCANDBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise

zbxzc·2020-08-17 15:04

DBSCAN算法学习笔记及scala实现

一、算法概述DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法，相比其他的聚类方法

阿雅Yage·2020-08-17 15:12

DBSCAN聚类算法基本概念与例子

基本概念:(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)核心对象：若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点(即r领域内点的数量不小于minPts

CrazyBuLLo·2020-08-17 14:39

具有l2标准化的深度自编码器的聚类和无监督异常检测算法

ClusteringandUnsupervisedAnomalyDetectionwithl2NormalizedDeepAuto-EncoderRepresentations论文链接链接:https:

年轻的心热泪盈眶·2020-08-17 13:42

[深度学习论文阅读]Facenet论文阅读笔记（包括GoogLenet参数计算方式）

论文：FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering(文章是2015年CVPR的文章)1统述功能：faceverification(isthisthesameperson

GJCfight·2020-08-17 13:59

聚类算法4——DBSCAN密度聚类(算法步骤及matlab代码)

DensityClustering算法概念从样本密度的角度考察样本之间的可连接性，样本分布的紧密程度刻画聚类结构术语核心对象：样本x_j的Δd邻域内至少包含MinPts个样本，称x_j为核心对象密度直达

注释远方·2020-08-17 13:09

基于C++的机器学习工具

LibraryforMachineLearningDLibisanopensourceC++libraryimplementingavarietyofmachinelearningalgorithms,includingclassification,regression,clustering

lvchakele·2020-08-17 13:47

DBSCAN算法详解

原文地址：http://blog.csdn.net/star_dragon/article/details/50728972DBSCAN算法详解与实现DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise

leonardo_dream·2020-08-17 13:49

DBSCAN密度聚类算法的原理

前言DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的空间聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means

june_young_fan·2020-08-17 13:02

CNN autoencoder 进行异常检测——TODO，使用keras进行测试

https://sefiks.com/2018/03/23/convolutional-autoencoder-clustering-images-with-neural-networks/https:

djph26741·2020-08-17 12:23

[转] 密度峰值聚类算法(DPC)

[转]密度峰值聚类算法(DPC)凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/基于密度峰值的聚类算法全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(clusteringbyfastsearchandfindofdensitypeaks

difei1877·2020-08-17 12:49

DBSCAN 聚类算法与实例分析

DBSCAN聚类算法与实例分析DBSCAN聚类算法density-basedspatialclusteringofapplicationswithnoise(DBSCAN，具有噪声的基于密度的聚类方法)

Yongqiang Cheng·2020-08-17 12:21

基于密度的空间的数据聚类方法DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)matlab实现

DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。

DiamondTan·2020-08-17 11:08

DBSCAN算法

1、DBSCAN简介DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法，

LilyXFan·2020-08-17 11:33

DBSCAN聚类算法原理

DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH

简单点1024·2020-08-17 11:56

详解DBSCAN聚类算法

目录1简介2算法2.1定义2.2算法实现步骤3伪代码4实验结果5优缺点6小结7参考文献1简介带噪空间基于密度的聚类方法（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise

有点小意思·2020-08-17 11:20

K-Means & Sequential Leader Clustering

2017-12-3119:08:37k-平均算法源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-means的目的是：把样本划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。这个问题在计算上是困难的（NP困难），不过存在高效的启发式算法。一般情况下，都使用效率比较高的启发式算法，它们能够快速收敛于一个局部最优解。

aitie1479·2020-08-17 05:05

K-means算法思路与代码实现

常见的无监督学习算法有聚类(clustering)，由计算机自己找出规律

iammsw·2020-08-17 03:28

时间序列聚类

首先，聚类分为硬聚类（hardclustering）和软聚类（softclustering），硬聚类将数据分割为几个确定的类别，软聚类为每个数据点指定几个类别。

xiaovv66·2020-08-17 03:34

TensorFlow tf.contrib用于MNIST数据集

一些示例是：LinearClassifier--线性分类模型KMeansClustering-K-Means聚类的估计量。

z海清·2020-08-17 02:46

Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis论文阅读

UnsupervisedDeepEmbeddingforClusteringAnalysis论文阅读拖更了很长一段时间处理各种个人事情，今天分享一篇论文阅读，利用DNN框架进行聚类的方法的论文。

填2·2020-08-17 02:42

聚类Clustering

十三、聚类1.样本相似性：欧氏距离用两个样本对应特征值之差的平方和之平方根，即欧氏距离，来表示这两个样本的相似性。P(x1)−Q(x2):∣x1−x2∣=(x1−x2)2P(x1)-Q(x2):|x1-x2|=\sqrt{(x1-x2)^2}P(x1)−Q(x2):∣x1−x2∣=(x1−x2)2P(x1,y1)−Q(x2,y2):(x1−x2)2+(y1−y2)2P(x1,y1)-Q(x2,y2

haoen110·2020-08-17 00:39

机器学习-KMeans聚类(肘系数Elbow和轮廓系数Silhouette)

SectionI：BriefIntroductiononKMeansClusterTheK-Meansalgorithmbelongstothecategoryofprototype-basedclustering.Prototype-basedclusteringmeansthateachclusterisrepresentedbyaprototype

Santorinisu·2020-08-16 23:16

scikit-learn 学习谱聚类SpectralClustering

classsklearn.cluster.SpectralClustering（）参数：n_clusters:切图时降到的维数affinity:相似矩阵的建立方式。'

君子慎独_诚意·2020-08-16 21:59

模糊C均值聚类算法

TheAlgorithmFuzzyc-means(FCM)isamethodofclusteringwhichallowsonepieceofdatatobelongtotwoormoreclusters.Thismethod

朱涵友·2020-08-16 10:57

scikit-learn之聚类算法之DBSCAN

算法流程DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法）算法将聚类视为被低密度区域分隔的高密度区域

涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 10:35

scikit-learn之聚类算法之Hierarchical clustering(层次聚类)

算法流程层次聚类分为分裂法和凝聚法，分裂法由上向下把大的类别（cluster）分割，凝聚法由下向上对小的类别进行聚合，但是一般用的比较多的是由下向上的凝聚法。下面只介绍凝聚法，分裂法和凝聚法类似：1、将样本集中的所有的样本点都当做一个独立的类簇；2、计算两两类簇之间的距离（对应下面的linkage和affinity参数），找到距离最小的两个类簇c1和c2；3、合并类簇c1和c2为一个类簇；重复2、

涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 10:35

图像处理之Fuzzy C Means的聚合算法

一：数学原理在解释数学原理之前，请先看看这个链接算是热身吧http://home.deib.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html/cme

weixin_33670713·2020-08-16 09:44

DBSCAN算法简介及Python实现

DBSCAN算法简介与Python实现一、基本思想二、代码实现三、算法分析一、基本思想DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise

麻匪·2020-08-16 08:16

DBSCAN介绍及sklearn库中的使用

DBSCAN定义DBSCAN的英文全程是Density-basedspatialclusteringofapplicationswithnoise，是一种以密度为本的聚类算法，在一个空间中，将距离近的点分为一类

teresa_zz·2020-08-16 08:37

机器学习实战-64:线性判别分析降维算法(Linear Discriminant Analysis)

无监督学习最常应用的场景是聚类(clustering)和降维(dimensionreduction)。

MTVideoAI·2020-08-16 08:05

DBSCAN 具有噪声的基于密度的聚类算法简述附Python代码

DBSCANDBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法。

傲慢灬·2020-08-16 06:15

CURE算法

层次聚类方法(HierarchicalClusteringMethod)是一种发展比较早、应用广泛的聚类方法，按采用“自顶向下(Top—Down)”和“自底向上(Bottom—Up)”两种方式，分别被称为分解型层次聚类法

Savitch·2020-08-16 06:46

复杂网络建模社交网络图的一些计算代码（不全欢迎补充）MATLAB

function[C,aver_C,max_C,min_C]=Clustering(A)%%求聚类系数%A--------------邻接矩阵%C--------------聚类系数%aver_C-

apachephpmysql·2020-08-16 05:01

【图像分割】【FCM】【经典文献解读】基于隐Markov随机场模型的增强型空间约束FCM图像分割 HMRF-FCM

参考文献ChatzisS.P.,VarvarigouT.A.AFuzzyClusteringApproachTowardHiddenMarkovRandomFieldModelsforEnhancedSpatiallyConstrainedImageSegmentation.IEEETransactionsonFuzzySystems16

WilliamS1995·2020-08-16 04:40

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