今天给大家介绍几款角色建模相关的软件：
Poser
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motion builder
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Massive
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endorphin
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Spore
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Poser相信很多人都很熟悉，感觉主要用于做三维角色姿势。在poser中可以方便地进行角色姿势的调整，加上眼镜、衣服、手表等道具模型，运用library中的一些动作库快速生成角色的一些动作
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2024-03-13 13:36:27
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# 使用Python导入KMeans包进行聚类分析
随着大数据时代的到来，数据分析成为了一个热门领域。其中，聚类分析是一种常用的无监督学习方法，可以帮助我们从大量数据中提取有用的信息。Python的`scikit-learn`库中提供了KMeans算法，非常适合进行聚类分析。本文将详细介绍如何导入KMeans包，并通过示例进行演示。
## 1. KMeans聚类基础概念
KMeans聚类是一
原创
2024-09-28 05:36:07
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(一).算法概念K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。其中，损失函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点的误差平方和：（二).具体步骤 通过迭代不断的划分簇和更新聚类中心，直到每个点与
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2024-08-11 13:17:21
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1.RFM，指客户数据库中的三个要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)2.使用目的：将主题的指标表现进行评估，评估标准是RFM三要素，同时参考RFM的权重，对于客户或者目标群体进行分类分析。3.决策逻辑说明：最近一次消费(Recency)：指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购
聚类分类（class）与聚类（cluster）不同，分类是有监督学习模型，聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下，这种算法都需要计算欧氏距离。欧氏距离即欧几里得距离。 用两个样本对应特征值之差的平方和之平方根，即欧氏距离，来表示这两个样本的相似性。K均值算法第一步：随机选择k个样本作为k个聚类的中心，计算每个样本到各个聚类中心的欧氏距离，将该样本分配到与之距离
python实现kmeans与kmeans++方法
一.kmeans聚类：基本方法流程1.首先随机初始化k个中心点2.将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类3.更新中心点，计算每个类的平均中心点4.直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数优缺点：该方法简单，执行速度较快。但其对于离群点处理不是很好，这是可以去除离群点。kmeans聚类的主要缺点是
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2023-06-27 10:36:22
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k-means算法此次的作业是要求我们利用所学知识实现利用python实现k-means算法，首先我们先来简单的介绍一下k-means算法： k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”来进行计算的。算法实现思路k-means算法是一种基于
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2023-08-11 22:14:29
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Kmeans算法是最常用的聚类算法。 主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。其训练数据的流程是：根据上面的流程图来实现具体代码： 数据集提取链接链接
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2023-05-26 11:34:53
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原标题：Kmeans算法的Python实现Kmeans聚类kmeansK-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。
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2023-08-21 19:27:01
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上了斯坦福Andrew NG 课，把所有的练习用matlab 做完一遍之后感觉意犹未尽，因此决定用pyton 将课内算法逐一实现一遍，以加深理解，同时也避免自己成为调包侠，哈哈，话不多说，进入正题。 Kmeans 是一个经典的无监督聚类算法，算法内容比较容易理解。有兴趣的同学可以百度相关论文研读其内容，这里不再赘述。 Kmeans 算法流程如下： Input: -K (聚类数目，即所需分类的
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2023-10-13 11:43:28
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Python中保存和加载KMeans聚类模型。这一过程不仅在数据挖掘和机器学习中至关重要，而且在实际业务中影响广泛。通过模型的持久化操作，可以在后续的数据处理和分析中，避免重复训练，从而节省时间和资源。
> 用户原始反馈：
> “在实际应用中，KMeans模型的保存和载入对我的项目开发效率提升大了不少，我希望了解更多细节。”
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> 业务影响模型：
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文章目录前言加速方法分享1. Spark失效2. Sklearnex加速KMeans计算2.1 安装2.2 开启加速3. 降维4. 减少数据5. GPU6. 放弃轮廓系数方法 前言KMeans是最常用的最简单的聚类算法。它的效率是常见的一系列聚类算法中最高的。但受向量大小、数据量和类中心数量影响，聚类速度变慢。这里分享一些简单的技巧或者一些坑。加速方法分享1. Spark失效Spark采用并行分
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2023-08-13 15:42:32
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紧接上一篇，我们解决了用blender做MMD从无到有的问题，但是效果确实稍显遗憾，这一篇主要将优化场景，让blender做的MMD更美我们从这样几个角度去优化，动作，材质，灯光动作篇以上一篇MMD为例，我们先添加表情，修改动作。 添加表情要选择模型网格，然后导入带有脸部动作的MMD文件，也许这个文件是和骨骼动作文件是同一个文件，不影响！相信我，直接导入便可，（注意事项） 导入表情会使得当前关键帧
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2024-03-12 15:01:55
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手写算法-python代码实现Kmeans原理解析代码实现实例演示sklearn对比总结 原理解析今天，我们来讲一下Kmeans，一种无监督聚类算法，也是最为经典的基于划分的聚类方法,它的思想是：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。实现流程如下： 1、先确定数据集聚类个数k； 2、在数据集中随机选取k个数据，作为初
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2023-08-23 20:40:44
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python的多元高斯生成起来好麻烦，所以只好用matlab先生成测试数据然后再进行测试了。kmeans的基本思想就是通过迭代的方法，更新不同类别的的数据均值，从而达到聚类的目的，因为需要先固定一个均值μiold，然后再通过梯度的方法更新μ值。这就天然的包含了EM的思想。kmeans对起始的均值设定比较敏感，因此并不能保证最终能够收敛到一个好的结果。而且考虑到它需要计算每个点到中心点的距离，计算复
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2023-06-19 13:41:59
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一、理论准备1.1、图像分割图像分割是图像处理中的一种方法，图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合，其实质可以看成是一种像素的聚类过程。通常使用到的图像分割的方法可以分为：基于边缘的技术基于区域的技术基于聚类算法的图像分割属于基于区域的技术。1.2、K-Means算法K-Means算法是基于距离相似性的聚类算法，通过比较样本之间的相似性，将形式的样本划分到同一个类别中，K-Means算
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2023-07-05 22:37:06
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目录Kmeans聚类算法介绍：1.聚类概念：2.Kmeans算法：定义：大概步骤： Kmeans距离测定方式： 3.如何确定最佳的k值(类别数)：手肘法：python实现Kmeans算法： 1.代码如下： 2.代码结果展示： 聚类可视化图： 手肘图： 运行结果： 文章参考： 手肘法：K-means聚类最优k值
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2023-08-09 16:52:50
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文章目录前言一、Kmeans是什么？二、如何使用Kmeans1.opencv中的Kmeans函数2.Kmeans代码示例总结 前言本文是图像分割·专栏的第一篇。图像分割在整个图像处理过程中是很重要的一环，它大多数作为整个图像处理的预处理步骤，分割的目的主要是为了得到ROI区域，并且为后续的特征提取和模式识别打下坚实的基础。 本文主要介绍如何用Kmeans方法进行图像分割。一、Kmeans是什么？
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2024-02-02 11:45:53
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简单来讲，聚类就是在还没有类别的情况下，将物体经过算法自动归为不同的类。而分类是已知类别的情况下，将物体分到不同的类中。这个类别就是标签，所以聚类也可以视作无监督分类算法，这个监督就是指有没有提前认为分好类别。概述KMeans算法也叫K均值算法，是最常用的聚类算法，主要思想是：在给定K值和随机初始K个中心点的情况下，把每个点(假设是二维数据)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之
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2023-12-12 11:53:52
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使用blender做MMD，解决从无到有的问题： 资源准备好了，首先解压缩blender，然后将cats插件放入blender的测试插件位置（方便寻找） Blender\blender-2.81-windows64\2.81\scripts\addons_contrib打开blender将插件启用，右侧按N键可以看到多出了3个选项，做MMD只需要用到前两个。此时在导入选项里多了3个MMD形式的文件
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2024-05-24 22:51:57
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