K-means聚类算法一文详解+Python代码实例
前言博主共参与了数十场数学建模，其中对于未给出标签的数据进行分析时一般第一个想到的就是聚类算法。聚类算法分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在....
opencv K均值聚类(python)
预测的是一个离散值时，做的工作就是“分类”。预测的是一个连续值时，做的工作就是“回归”。机器学习模型还可以将训练集中的数据划分为若干个组，每个组被称为一个“簇（cluster）”。这种学习方式被称为“聚类（clusting）”，它的重要特点是在学习过程中不需要用标签对训练样本进行标注。也就是说，学习过程能够根据现有训练集自动完成分类（聚类）。根据训练数据是否有标签，可以将学习划分为监督学习和无监....
scikit-learn的cluster模块中提供KMeans类实现K-均值聚类会使用什么参数？
scikit-learn的cluster模块中提供KMeans类实现K-均值聚类会使用什么参数？
scikit-learn的cluster模块中提供KMeans类实现K-均值聚类时的init
使用scikit-learn的cluster模块中提供KMeans类实现K-均值聚类时里面的init属性有哪些可选值呀？
怎么使用scikit-learn的cluster模块中提供KMeans类实现K-均值聚类呢？
怎么使用scikit-learn的cluster模块中提供KMeans类实现K-均值聚类呢？
一文读懂层次聚类（Python代码）
本篇想和大家介绍下层次聚类，先通过一个简单的例子介绍它的基本理论，然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。首先要说，聚类属于机器学习的无监督学习，而且也分很多种方法，比如大家熟知的有K-means。层次聚类也是聚类中的一种，也很常用。下面我先简单回顾一下K-means的基本原理，然后慢慢引出层次聚类的定义和分层步骤，这样更有助于大家理解。层次聚类和K-means有什么不同？K-mean....
全面解析Kmeans聚类(Python)
一、聚类简介Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息），需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起，即只是利用样本数据本身的分布规律。聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法：传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度/层次等方法。深....
一文读懂层次聚类（Python代码）
大家好，我是东哥。本篇想和大家介绍下层次聚类，先通过一个简单的例子介绍它的基本理论，然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。首先要说，聚类属于机器学习的无监督学习，而且也分很多种方法，比如大家熟知的有K-means。层次聚类也是聚类中的一种，也很常用。下面我先简单回顾一下K-means的基本原理，然后慢慢引出层次聚类的定义和分层步骤，这样更有助于大家理解。层次聚类和K-means有什么....
吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 8：聚类 KMeans 及其 Python实现
系列文章：吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 1：监督学习与非监督学习吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 3：回归问题和正则化吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 4：神经网络基础吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 5：神经网络吴恩达《Machine Learn....
聚类小分子数据集(基于RDKit的Python脚本)
聚类分子（Clustering molecules）聚类是一种有价值的化学信息学技术，用于将大型化合物数据集合细分为单个小组相似化合物。其中一个优点是处理非常大的小分子数据集时特别有用。通常用于分析高通量筛选结果、虚拟筛选或对接研究的分析。基于RDKit的Python脚本用于聚类分子阅读原文查看完成代码：#!/usr/bin/python3def ClusterFps(fps,cutoff=0.....
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