Clustering 聚类K-means 聚类是机器学习和数据挖掘领域的主要研究方向之一，它是一种无监督学习算法，小编研究生时期的主要研究方向是“数据流自适应聚类算法”，所以对聚类算法有比较深刻的理解，于是决定开一个专题来写聚类算法，希望可以为入门及研究聚类相关算法的读者带来帮助。聚类可以作为一个单 ...
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2019-11-09 17:50:03
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#k-means聚类分析 数据标准化zcdata=(cdata-cdata.mean())/cdata.std()zcdata.head()from sklearn.cluster import KMeanskmodel=KMeans(n_clusters=4,n_jobs=4,max_iter=1 ...
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2019-10-04 23:21:33
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常用聚类方法一般有以下几种： 基于距离的聚类算法： 1、KMEANS 流程： 1）确定要聚类的数量K，并随机初始化中心点； 2）通过计算当前点与每个组中心之间的距离，对每个数据点进行分类，然后归到与距离最近的中心组中； 3）基于迭代后的结果，计算每一类内所有点的平均值； 4）迭代这些步骤，或直到组中 ...
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2019-09-11 16:16:28
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什么是图像分割 图像分割(Image Segmentation)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(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离... ...
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2019-09-11 12:09:55
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常用的聚类方法： ①分裂方法： K-Means算法(K-平均)、K-MEDOIDS算法(K-中心点)、CLARANS算法(基于选择的算法) ②层次分析方法： BIRCH算法(平衡迭代规约和聚类)、CURE算法(代表点聚类)、CHAMELEON算法(动态模型) ③基于密度的方法： DBSCAN(基于高 ...
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2019-09-06 01:01:06
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数据清洗： 1、异常值 1）基于概率分布，构建一个概率分布模型，并计算对象符合该模型的概率，把具有低概率的对象视为异常点。 2）聚类，比如我们可以用KMeans聚类将训练样本分成若干个簇，如果某一个簇里的样本数很少，而且簇质心和其他所有的簇都很远，那么这个簇里面的样本极有可能是异常特征样本了。我们可 ...
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2019-09-01 15:04:45
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1.随机产生k个分类特征的中心点 2.计算数据点到中心点的距离 3.数据点到哪个中心点最近就分到哪个类 4.迭代：更新中心点位置，重新计算距离并分配类别，直到总体距离最小 ...
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2019-08-12 23:36:18
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1. scikit-learn中的K-Means类 在scikit-learn中，包括两个K-Means的算法，： （1）传统的K-Means算法，对应的类是KMeans。 （2）基于采样的Mini Batch K-Means算法，对应的类是MiniBatchKMeans。 一般来说，K-Means ...
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2019-08-08 23:34:30
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一、背景 煤矿地磅产生了一系列数据： 我想从这些数据中，取出最能反映当前车辆重量的数据（有很多数据是车辆上磅过程中产生的数据）。我于是想到了聚类算法KMeans，该算法思想比较简单。 二、算法步骤 1、从样本中随机取出k个值，作为初始中心 2、以k个中心划分这些数据，分为k个组 3、重新计算出每个组 ...
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编程语言 时间：
2019-07-23 12:55:15
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