文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】K-Means算法对人脸图像进行聚类实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~K-Mean算法,即 K 均值算法,是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇,每个簇使用簇内所有样本均值来表示,将该均值称为“质心”。算法步骤K-Means容易受初始质心的影响;算法简单,容易实现;算法聚类时,容易产生空簇;算法可能收敛到局部最小值。通过聚类可以实现:发现不同用户群体,从而可以实现精准营销;对文档进行划分;社交网络中,....

【Python机器学习】K-Means算法对人脸图像进行聚类实战(附源码和数据集)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】K-Means对文本聚类和半环形数据聚类实战(附源码和数据集)

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~K-Mean算法,即 K 均值算法,是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为 K 个簇,每个簇使用簇内所有样本均值来表示,将该均值称为“质心”。K-Means++,算法受初始质心影响较小;表现上,往往优于 K-Means 算法;与 K-Means算法不同仅在于初始质心的选择方式不同Mini Batch K-Means与 K-Means 算法相比,大....

【Python机器学习】K-Means对文本聚类和半环形数据聚类实战(附源码和数据集)

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文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】Mean Shift、Kmeans聚类算法在图像分割中实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~Mean Shift算法是根据样本点分布密度进行迭代的聚类算法,它可以发现在空间中聚集的样本簇。簇中心是样本点密度最大的地方。Mean Shift算法寻找一个簇的过程是先随机选择一个点作为初始簇中心,然后从该点开始,始终向密度大的方向持续迭代前进,直到到达密度最大的位置。然后在剩下的点里重复以上过程,找到所有簇中心。如何找到密度大的方向并前进多....

【Python机器学习】Mean Shift、Kmeans聚类算法在图像分割中实战(附源码和数据集)
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【Python机器学习】模型聚类高斯混合模型GMM讲解及实战演示(附源码 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论留言私信~~~模型聚类模型(Model)聚类假定每个簇符合一个分布模型,通过找到这个分布模型,就可以对样本点进行分簇。在机器学习领域,这种先假定模型符合某种概率分布(或决策函数),然后在学习过程中学习到概率分布参数(或决策函数参数)的最优值的模型,称为参数学习模型。模型聚类主要包括概率模型和神经网络模型两大类,前者以高斯混合模型(Gaussian Mixtur....

【Python机器学习】模型聚类高斯混合模型GMM讲解及实战演示(附源码 超详细)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】密度聚类DBSCAN、OPTICS的讲解及实战演示(附源码 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~划分聚类、密度聚类和模型聚类是比较有代表性的三种聚类思路1:划分聚类划分(Partitioning)聚类是基于距离的,它的基本思想是使簇内的点距离尽量近、簇间的点距离尽量远。k-means算法就属于划分聚类。划分聚类适合凸样本点集合的分簇。2:密度聚类密度(Density)聚类是基于所谓的密度进行分簇密度聚类的思想是当邻域的密度达到指定阈值时,....

【Python机器学习】密度聚类DBSCAN、OPTICS的讲解及实战演示(附源码 超详细)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】聚类算法任务,评价指标SC、DBI、ZQ等系数详解和实战演示(附源码 图文解释)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、聚类任务设样本集S={x_1,x_2,…,x_m}包含m个未标记样本,样本x_i=(x_i^(1),x_i^(2),…,x_i^(n))是一个n维特征向量。聚类在分簇过程的任务是建立簇结构,即要将S划分为k(有的聚类算法将k作为需事先指定的超参数,有的聚类算法可自动确定k的值)个不相交的簇C_1,C_2,…,C_k,C_l∩C_l^′=∅且....

【Python机器学习】聚类算法任务,评价指标SC、DBI、ZQ等系数详解和实战演示(附源码 图文解释)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【python机器学习】K-Means算法详解及给坐标点聚类实战(附源码和数据集 超详细)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~人们在面对大量未知事物时,往往会采取分而治之的策略,即先将事物按照相似性分成多个组,然后按组对事物进行处理。机器学习里的聚类就是用来完成对事物进行分组的任务一、样本处理聚类算法是对样本集按相似性进行分簇,因此,聚类算法能够运行的前提是要有样本集以及能对样本之间的相似性进行比较的方法。样本的相似性差异也称为样本距离,相似性比较称为距离度量。设样本....

【python机器学习】K-Means算法详解及给坐标点聚类实战(附源码和数据集 超详细)
文章 2022-12-31 来自:开发者社区

机器学习之KMeans聚类算法原理(附案例实战)

KMeans聚类 什么是聚类任务1 无监督机器学习的一种2 目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇3 簇内样本彼此之间越相似,不同簇的样本之间越不相似,就越好为什么叫KMeans聚类1 也可以叫K均值聚类2 K是最终簇数量,它是超参数,需要预先设定3 在算法计算中会涉及到求均值 KMeans流程1 随机选择K个簇中心点2 样本被分配到离其...

机器学习之KMeans聚类算法原理(附案例实战)

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