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查询Tags标签： 聚类，共有 164条记录-
聚类算法2-聚类算法api初步使用
1 api介绍 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数量，产生的质心数。方法:estimator.fit(x) estimator.predict(x) estimator.fit_predict(x)fit_predict计算聚类中心并预测每个样本属于哪个类别,相当于先调用fit(x),然后再调用predict(x…
2021/9/26 11:41:13 人评论 次浏览 -
聚类算法2-聚类算法api初步使用
1 api介绍 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数量，产生的质心数。方法:estimator.fit(x) estimator.predict(x) estimator.fit_predict(x)fit_predict计算聚类中心并预测每个样本属于哪个类别,相当于先调用fit(x),然后再调用predict(x…
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K-Means（K-均值）聚类算法机器学习
聚类 聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，例如猫狗识…
2021/9/25 17:40:40 人评论 次浏览 -
K-Means（K-均值）聚类算法机器学习
聚类 聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，例如猫狗识…
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聚类算法与代码实践
DezemingFamily系列书和小册子因为是电子书，所以可以很方便地进行修改和重新发布。如果您获得了DezemingFamily的系列书，可以从我们的网站[https://dezeming.top/]找到最新版。对书的内容建议和出现的错误欢迎在网站留言。 聚类算法已经广泛应用于多种学科，尤其是信号…
2021/9/23 11:10:43 人评论 次浏览 -
聚类算法与代码实践
DezemingFamily系列书和小册子因为是电子书，所以可以很方便地进行修改和重新发布。如果您获得了DezemingFamily的系列书，可以从我们的网站[https://dezeming.top/]找到最新版。对书的内容建议和出现的错误欢迎在网站留言。 聚类算法已经广泛应用于多种学科，尤其是信号…
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机器学习原理与实战 | K-means聚类算法实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. K-均值算法介绍 from sklearn.datasets import make_blobs# 产生聚类数据集 X, y = make_blobs(n_samples=200, # 样本数n_features=2, # 特征数，决定了x的维度centers=4, # 产生数据的…
2021/9/13 22:37:15 人评论 次浏览 -
机器学习原理与实战 | K-means聚类算法实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. K-均值算法介绍 from sklearn.datasets import make_blobs# 产生聚类数据集 X, y = make_blobs(n_samples=200, # 样本数n_features=2, # 特征数，决定了x的维度centers=4, # 产生数据的…
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机器学习技术（2）---K-Means聚类算法
聚类就是将一系列数据进行归类，属于无监督学习，所谓无监督学习是和有监督学习相对于的，像之前所学习的很多模型是知道自变量X和因变量Y的，着属于有监督学习，而有些时候并不知道因变量Y，这种就属于无监督的学习，那么聚类首先就是由于不知道他们归于哪一个类，而是按…
2021/9/13 11:04:54 人评论 次浏览 -
机器学习技术（2）---K-Means聚类算法
聚类就是将一系列数据进行归类，属于无监督学习，所谓无监督学习是和有监督学习相对于的，像之前所学习的很多模型是知道自变量X和因变量Y的，着属于有监督学习，而有些时候并不知道因变量Y，这种就属于无监督的学习，那么聚类首先就是由于不知道他们归于哪一个类，而是按…
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聚类算法与K-means实现
聚类算法与K-means实现 一、聚类算法的数学描述： 区别于监督学习的算法（回归，分类，预测等），无监督学习就是指训练样本的 label 未知，只能通过对无标记的训练样本的学习来揭示数据的内在规律和性质。无监督学习任务中研究最多的就是聚类算法（clustering）。我们假定…
2021/9/8 17:07:23 人评论 次浏览 -
聚类算法与K-means实现
聚类算法与K-means实现 一、聚类算法的数学描述： 区别于监督学习的算法（回归，分类，预测等），无监督学习就是指训练样本的 label 未知，只能通过对无标记的训练样本的学习来揭示数据的内在规律和性质。无监督学习任务中研究最多的就是聚类算法（clustering）。我们假定…
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Python，OpenCV中的K均值聚类
Python，OpenCV中的K均值聚类 1. 效果图2. 原理2.1 什么是K均值聚类？2.2 K均值聚类过程2.3 cv2.kmeans(z, 2, None, criteria, 10, flags) 3. 源码参考这篇博客将介绍什么是 K-Means 聚类以及 如何使用 cv2.kmeans() 函数进行数据聚类。 K-Means Cluster K均值聚类cv2.km…
2021/8/6 22:07:49 人评论 次浏览 -
Python，OpenCV中的K均值聚类
Python，OpenCV中的K均值聚类 1. 效果图2. 原理2.1 什么是K均值聚类？2.2 K均值聚类过程2.3 cv2.kmeans(z, 2, None, criteria, 10, flags) 3. 源码参考这篇博客将介绍什么是 K-Means 聚类以及 如何使用 cv2.kmeans() 函数进行数据聚类。 K-Means Cluster K均值聚类cv2.km…
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k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远——sklearn内置该算法
k-means ++介绍：k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。算法步骤：（1）从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心（2）对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x)（3）…
2021/8/6 11:05:49 人评论 次浏览
