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標簽 > 聚類算法
聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種統(tǒng)計分析方法，同時也是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要算法。聚類（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）組成的，通常，模式是一個度量（Measurement）的向量，或者是多維空間中的一個點。
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圖像分割：利用圖像的灰度、顏色、紋理、形狀等特征，把圖像分成若干個互不重疊的區(qū)域，并使這些特征在同一區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)相似性，在不同的區(qū)域之間存在明顯的差異性。...
10種頂流聚類算法Python實現(xiàn)（附完整代碼）
分享一篇關(guān)于聚類的文章：10種聚類算法和Python代碼。
隨機采樣的樣本大小很重要，也不能過小。需要足夠有代表性，即小樣本依然可以代表總體的數(shù)據(jù)分布。如果最終需要劃分很多個簇，那么要非常小心，因為小樣本可能無法...
2019-04-01 標簽：數(shù)據(jù)挖掘聚類算法聚類分析 3.9萬 0
為幫助快手 AI 平臺進一步提升在語音識別上的工作效能，除引入新一代的英特爾?至強?可擴展處理器外，英特爾還為快手提供了英特爾?MKL與高性能編譯器兩項...
同時，k值的選取也會直接影響聚類結(jié)果，最優(yōu)聚類的k值應(yīng)與樣本數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)信息相吻合，而這種結(jié)構(gòu)信息是很難去掌握，因此選取最優(yōu)k值是非常困難的。
主要的差別在于，上世紀90年代之前的歌曲可能更“直接”一點，正如你在上圖中看到的“gonna”（將要）。而上世紀90年代之后的歌曲看起來要間接一點，用“...
2018-07-05 標簽：聚類算法Python數(shù)據(jù)集 4328 0
Python無監(jiān)督學(xué)習(xí)的幾種聚類算法包括K-Means聚類,分層聚類等詳細概述
無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)技術(shù)中的一類，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式。本文介紹用Python進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)的幾種聚類算法，包括K-Means聚類、分層聚類、t-SNE...
2018-05-27 標簽：聚類算法機器學(xué)習(xí)Python 3.1萬 0
與K均值相比最大的優(yōu)點是我們無需指定指定聚類數(shù)目，聚類中心處于最高密度處也是符合直覺認知的結(jié)果。但其最大的缺點在于滑窗大小r的選取，對于結(jié)果有著很大的影響。
2018-05-25 標簽：聚類算法機器學(xué)習(xí) 3.8萬 0
一種基于MapReduce模型的并行化k-medoids聚類算法
本文針對k-medoids算法具有初始點選取復(fù)雜、聚類迭代時間久、中心點選取消耗資源過多等缺點，使用Hadoop平臺下的MapReduce編程框架對算...
本文開始介紹了聚類算法概念，其次闡述了聚類算法的分類，最后詳細介紹了聚類算法中密度DBSCAN的相關(guān)概況。
類別：電子資料 2021-05-08 標簽：移動數(shù)據(jù)挖掘聚類算法 816 0
類別：通信網(wǎng)絡(luò) 2021-05-08 標簽：車聯(lián)網(wǎng)聚類算法通信網(wǎng)絡(luò) 751 0
集成簇內(nèi)和簇間距離的加權(quán)k-means聚類方法立即下載
類別：電子資料 2021-04-28 標簽：數(shù)據(jù)挖掘聚類算法 1082 0
一種基于EMD和聚類的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測模型立即下載
類別：模型|Macromodel 2021-04-25 標簽：網(wǎng)絡(luò)模型聚類算法 732 0
類別：電子資料 2021-04-25 標簽：協(xié)議網(wǎng)絡(luò)聚類算法 622 0
我們不用手工選擇 anchor boxes，而是在訓(xùn)練集的邊界框上的維度上運行 K-means 聚類算法，自動找到良好的 anchor boxes 。 ...
本文作者研究特征提取器 (Feature Extractor)，但是視角不僅僅局限在 ConvNets 和 ViT 上。雖然卷積和注意力機制已經(jīng)被證明了...
在聚類技術(shù)領(lǐng)域中，K-means可能是最常見和經(jīng)常使用的技術(shù)之一。K-means使用迭代細化方法，基于用戶定義的集群數(shù)量（由變量K表示）和數(shù)據(jù)集來產(chǎn)生其...
最實用的機器學(xué)習(xí)算法Top5 demi 在 周一, 04/01/2019 - 10:35 提交 本文將推薦五種機器學(xué)習(xí)算法，你應(yīng)該考慮是否將它們投入應(yīng)用...
2021-03-24 標簽：聚類算法樸素貝葉斯機器學(xué)習(xí)算法 6775 0
聚類是另一種無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)方法
一個常用的定義方法是歐幾里得距離，即兩點之間的直線距離。在機器學(xué)習(xí)中，經(jīng)常使用的距離度量有十余種。在實踐中，距離度量的選擇取決于數(shù)據(jù)的性質(zhì)（是否是數(shù)值）...
2020-03-25 標簽：聚類算法機器學(xué)習(xí)K-means 4530 0
機器學(xué)習(xí)成為材料科學(xué)中復(fù)雜數(shù)據(jù)分析和信息挖掘的有力武器
隨后在實驗研究中，研究人員通過掃描探針加載脈沖電壓，以激勵弛豫鐵電體PMN-PT中微區(qū)壓電響應(yīng)的弛豫信號（激勵電壓波形如圖二A所示），并根據(jù)不同脈沖偏壓...
2018-04-08 標簽：聚類算法機器學(xué)習(xí)K-means 9831 0
1965年美國加州大學(xué)柏克萊分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。經(jīng)過十多年的發(fā)展，模糊集合理論漸漸被應(yīng)用到各個實際應(yīng)用方面。為克服非此即彼的分類...
將物理或抽象對象的集合分成由類似的對象組成的多個類的過程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對象的集合，這些對象與同一個簇中的對象彼此相似，與其他簇中...
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