本实验的目的是学习和掌握k-均值聚类算法。k-均值算法是一种经典的无监督聚类和学习算法，它属于迭代优化算法的范畴。本实验在MATLAB平台上，编程实现了k-均值聚类算法，并使用20组三维数据进行测试，比较分类结果。实验中初始聚类中心由人为设定，以便于实验结果的比较与分析。一、技术论述1.无监督学习和聚类在之前设计分类器的时候，通常需要事先对训练样本集的样本进行标定以确定类别归属。这种利用有标记样本
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2024-05-03 16:52:01
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人工智能实验（A*，BP）实验一 A*算法一、实验目的：熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程，并利用A*算法求解N数码难题，理解求解流程和搜索顺序。二、实验原理：A算法是一种启发式图搜索算法，其特点在于对估价函数的定义上。对于一般的启发式图搜索，总是选择估价函数f值最小的节点作为扩展节点。因此，f是根据需要找到一条最小代价路径的观点来估算节点的，所以，可考虑每个节点n的估价函数值为两个分
0 建议学时4学时1 人工智能概述2020中国人工智能产业年会在苏州召开，会上发布的《中国人工智能发展报告2020》显示，过去十年(2011-2020) ，中国人工智能专利申请量达389571件，占全球总量的74.7%，位居世界第一。 报告指出，中国在自然语言处理、芯片技术、机器学习等10多个人工智能子领域的科研产出水平居于世界前列。 人工智能被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人
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2024-01-08 14:15:28
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1 机器学习
原创
2022-08-16 01:31:57
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一、实验目的1、巩固4种基本的分类算法的算法思想：朴素贝叶斯算法，决策树算法，人工神经网络，支持向量机算法；2、能够使用现有的分类器算法代码进行分类操作；3、学习如何调节算法的参数以提高分类性能； 二、实验硬件软件平台硬件：计算机软件：操作系统：WINDOWS 应用软件：C，Java或者Matlab、Weka 三、实验内容利用现有的分类器算法对文本数据集进行分类实验步
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2023-12-28 04:45:31
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学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类 文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结 前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类，对每个类中单独使用模型进行分析和相关运算，亦可以探究不同类之间的相关性和主要差异。 例如Mathor Cup 2022年D题 此外，可以借助https://www.naf
生物群体智能群智能。 可以把群(Swarm)定义为某种具有交互作用的组织或智能体的集合。在这种群体中，个体在结构上很简单，而他们的集体行为可能变得相当复杂。个体行为和全局群行为之间存在着某种紧密地联系，这些个体的行为构成和支配了群行为，同时，群行为又影响和改变这些个体的自身行为。个体之间的交互在构建群行为中起到重要的作用，它帮助群体改善了对环境的经验
在上一篇文章中我们给大家介绍了聚类分析的知识以及聚类分析中的部分算法。当然，这些算法都是需要我们掌握的，在这篇文章中我们继续给大家讲解数据挖掘中聚类分析的算法，希望能够给大家带来帮助。聚类算法有很多，在这里我们给大家讲讲基于层次聚类算法内容，而基于层次的聚类算法有很多，聚类算法中的SBAC算法在计算对象间相似度时，考虑了属性特征对于体现对象本质的重要程度，对于更能体现对象本质的
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2024-09-12 06:23:26
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KNN算法在识别算法中属于相对比较简单的。举个例子就好理解。如果有九个人，手里分别拿着写有1到9数字的卡片。 比如第一个人拿着数字1，第二个人拿着数字2，以此类推，第九个人拿着数字9。好了，现在规定拿着数字1到3的三个人为红队，4到6的为黄队，7到9的为蓝队。现在又来了一个人，他拿着1到9中随机的一个数。那么他应该分到哪个队呢？那位要说了，那还不好分，属于哪段区间就分到哪个队好了。话是这样说，可对
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2024-07-23 11:53:03
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实验目的理解生产式系统结构原理与实际应用。掌握生产式规则表示及规则库组件的实现方法。熟悉和掌握生产式系统的运行机制，掌握基于规则推理的基本方法。实验原理 产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统，这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对。在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识；用产生式规
原创
2022-06-23 12:03:28
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【人工智能项目】深度学习实现汉字书法识别背景介绍竞赛数据提供100个汉字书法单字，包括碑帖，手写书法，古汉字等。图片全部为单通道宽度jpg，宽高不定。数据集介绍训练集：每个汉字400张图片，共计40000张图片，训练集是标注好的数据，图片按照图片上的文字分类到不同的文件夹中，也就是生活文件夹的名字就是文件夹里面所有图片的标签。测试集：第一部分：每汉字100张图片共计10000张图片，供参赛人员测试
聚类算法研究@(聚类)[定义|常用算法|算法比较] 聚类算法研究1.聚类的基本概念1.1定义1.2聚类和分类的区别1.3聚类过程1.4衡量聚类算法优劣的指标2.聚类方法的分类2.1层次化聚类方法2.2 划分式聚类算法2.3 基于模型的聚类算法2.3.1SOM神经网络算法：3.常见聚类算法介绍： 1.聚类的基本概念1.1定义聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同
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2024-06-05 12:55:16
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《机器学习》实验五：实现K-means聚类《机器学习》实验五：实现K-means聚类实验目的实验原理实验内容与要求实验器材（设备、元器件）实验步骤心得体会 《机器学习》实验五：实现K-means聚类实验目的了解聚类的基本概念掌握K-means聚类算法的基本原理；实验原理聚类 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个
本身的数据比较少，但是我们却有其他的数据。例如我们做个猫狗识别器，我们会有下面的数据，这些数据没有和任务直接相关。例如共同的领域，但是是不同的任务目标，例如左下的实体的大象和老虎。又例如不同的领域，但是是相同的任务目标，右下的虚体的狗和猫。 还有很多这方面的例子，如图上面的。 迁移学习就例如上面的，把漫画家和研究生的全身做了对比。这样我们可以看漫画家来大概了解研究生。 现在我们把各个情况做个总结
在这里我们只做总结梳理，具体的证明我们并不涉及，只要掌握原理，并为我们所用即可。一、感知器——单个神经元在说明神经网络之前，先介绍一下神经网络的基础计算单元——神经元，也是一直沿用至今的“M-P神经元模型”。在这个模型中，神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出
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2024-01-03 07:04:04
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5.3 Boosting【**】 1.boosting集成原理 随着学习的积累从弱到强 2.实现过程 1.初始化训练数据 数据方面：
原创
2022-10-14 11:28:08
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【实验名称】 实验：聚类算法 【实验目的】 1.了解聚类算法理论基础 2.平台实现算法 3. 编程实现聚类算法 【实验原理】 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。 【实验环境】 OS：Ubuntu16.04 PyCharm： 2017.3 【实验步骤】 开始实验之前，我们先安装实验所需依赖依赖库pip install sc
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2024-06-28 06:23:43
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随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。企业需要将隐藏在大批杂乱无章的数据中进行信息的集中、萃取和提炼，找出所研究对象的内在规律，从而对决策提供帮助，故数据分析师因需而生。通过提取数据潜在的价值，数据分析师能够帮助企业更清晰地了解内部现状和外部竞争环境，了解目标客户，做出风险评判和决策，提高企业
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2023-11-14 16:49:33
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在此前的两节课程中，我们已经介绍了关于线性回归模型的基本概念，并且介绍了一个多元线性回归的损失函数求解方法——最小二乘法。在有了这一些列理论推导之后，本节我们将结合【机器学习-01】机器学习一般建模流程，并首先尝试在一个手动构建的数据集上进行完整的线性回归模型建模。 不过，在进行线性回归的手动建模实验过程中，一如既往我们需要补充很多关于机器学习的基础理论以及一些常用技巧，同时，我们也需要搭建
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2024-06-10 10:50:25
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目录1 无监督学习的目标2 聚类(clustering)2.1欧氏距离2.2曼哈顿距离2.3马氏距离2.4夹角余弦3Sklearn & 聚类
原创
2022-08-16 01:22:20
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