文章目录K均值聚类模型策略算法流程算法特性K均值与EM算法K均值聚类的缺陷高斯混合模型(GMM)GMM概率图模型GMM模型GMM的EM算法 期望最大化（expectation-maximization，E-M）是一种非常强大的算法，应用于数据科学的很多场景中。k-means 是EM算法的一个非常简单并且易于理解的应用，本文先从K均值聚类讲起，然后引出K均值的缺陷，提出了混合高斯模型对K均值聚类
01 EM算法 - 大纲 - 最大似然估计(MLE)、贝叶斯算法估计、最大后验概率估计(MAP)__K-means算法回顾__：03 聚类算法 - K-means聚类__K-means算法__，也称为k-均值聚类算法，是一种非常广泛使用的聚类算法之一。假定输入样本为S=x1,x2,x3,...,xm,则算法步骤为：1、选择初始的k个簇中心点μ1,μ2,...,μk；2、将样本Xi标记为距离簇中心最
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2024-09-27 14:55:20
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1.简介 在讲EM之前，不知道大家还记不记得GMM算法，这个算法本质上也是一种聚类算法，而且GMM的求解正是利用本篇所讲的EM聚类来得到高斯分量的。 上篇提到了K-Means聚类，尽管这个算法很常用，但可能会遇到像聚类重叠，或聚类的形状不是圆形等问题；今天来学习一个新的聚类算法，叫EM聚类，这个
这篇博客整理K均值聚类的内容，包括：1、K均值聚类的原理；2、初始类中心的选择和类别数K的确定；3、K均值聚类和EM算法、高斯混合模型的关系。 一、K均值聚类的原理K均值聚类（K-means）是一种基于中心的聚类算法，通过迭代，将样本分到K个类中，使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小。1、定义损失函数假设我们有一个数据集｛x1, x2,..., xN｝，每个样本的特征维度是m
tsne_embedding聚类显示模板
原创
2024-05-22 00:21:32
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入门机器学习（西瓜书+南瓜书）聚类总结（python代码实现）一、聚类1.1 通俗理解聚类，顾名思义就是把数据特征相似的数据聚为一类。属于无监督学习的范畴。没有标签值的监督，因此不同的聚类算法，聚类的结果也不同。 俗话说物以类聚。聚类就是按照某一个特定的标准（比如距离），把一个数据集分割成不同的类或簇(cluster)，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇内的数据对象的差异性
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2024-06-27 20:48:10
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## 中文分词聚类生成标签Java
### 引言
中文分词是自然语言处理中的一个重要任务，它将连续的中文文本切分成有意义的词语。聚类则是将相似的对象分组在一起的过程。在本文中，我们将讨论如何使用Java语言进行中文分词、聚类，并最终生成标签。
### 中文分词
中文分词是NLP中的基础任务，它可以帮助我们更好地理解和处理中文文本。在Java中，有一些流行的中文分词工具，例如HanLP和An
原创
2024-03-17 06:42:14
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基于python的中文分词的实现及应用刘新亮 严姗姗(北京工商大学计算机学院，100037) 摘 要 中文分词的实现及应用属于自然语言处理范畴，完成的是中文分词在Python语言环境下的实现，以及利用这个实现的一个应用程序接口和一个中文文本处理的应用。设计共分为五个部分，分别是：分词模块、包装模块、应用程序接口、Nonsens
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2023-11-05 19:43:00
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一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
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2023-06-21 22:09:52
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引用:Core Concepts — gensim<<自然语言处理入门>>一、简介 文本聚类( text
clustering
，也称文档聚类或
document
clustering
)指的是对文档进行的聚类分
析，被广泛用于文本挖掘和信息检索
上一篇博文中介绍了聚类算法中的kmeans算法.无可非议kmeans因为其算法简单加之分类效率较高。已经广泛应用于聚类应用中.然而kmeans并不是十全十美的.其对于数据中的噪声和孤立点的聚类带来的误差也是让人头疼的.于是一种基于Kmeans的改进算法kmediod应运而生.kmediod和Kmeans算法核心思想大同小异,可是最大的不同是在修正聚类中心的时候,kmediod是计算类簇中除开聚类中
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2023-10-10 09:34:12
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聚类（Clustering）简单来说就是一种分组方法，将一类事物中具有相似性的个体分为一类用的算法。具体步骤如下：从n...
原创
2022-12-18 01:06:50
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前面做过一个神经网络的分类器 现在有一些数据需要做聚类处理。 那什么
原创
2023-08-08 10:24:43
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在GMM中使用EM算法聚类我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行聚类，其中每一个分布代表一个数据簇。首先，随机选择k个对象代表各个簇的均值（中心），猜测每一个簇的协方差矩阵，并假定初始状态 时每个簇的概率相等； 然后，根据多元高斯密度函数求出每一个对象属于每一个簇的概率，并求出数据的似然函数值；最后，根据每一个数据点属于每一个簇的概率，来更新每一个簇的均值，协方差矩阵，
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2023-08-02 23:25:26
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聚类是一种无监督机器学习方法，可以从数据本身中识别出相似的数据点。对于一些聚类算法，例如 K-means，需要事先知道有多少个聚类。如果错误地指定了簇的数量，则结果的效果就会变得很差（参见图 1）。这种情况下，s 变为负数，接近 -1。在许多情况下，不知道数据中有多少个簇。但是弄清楚有多少簇可能是我们首先要执行聚类操作的原因。如果有数据集相关的领域内知识可能有助于确定簇的数量。但是这假设需要知道目
考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。 （题外话： 今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了什么？&nb
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2023-08-24 13:07:37
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1、输入原始图片 2、代码实现：#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat src = imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1
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2023-06-21 22:01:24
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾
原创
2023-05-06 00:46:23
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鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的数据集，用于机器学习和统计学习中的分类和聚类问题。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾
原创
2023-05-06 00:52:50
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何为聚类简单理解，如果一个数据集合包含N个实例，根据某种准则可以将这N个实例划分为m个类别，每个类别中的实例都是相关的，而不同类别之间是区别的也就是不相关的，这个过程就叫聚类了。聚类过程1）特征选择(feature selection)：就像其他分类任务一样，特征往往是一切活动的基础，如何选取特征来尽可能的表达需要分类的信息是一个重要问题。表达性强的特征将很影响聚类效果。这点在以后的实验中我会展示
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2023-09-16 11:20:44
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