实验描述： 本实验的目的是将词向量聚类并有效的表示。将要表示的词是从一个大规模语料中人工抽取出来的，部分所表示的词的示例如下： 家居： 卫生间 灯饰 风格 颇具匠心 设计师 沙发 避风港 枕头 流连忘返 奢华 房产： 朝阳区 物业 房地产 区域 市场 别墅 廉租房 经适房 拆迁 华润置地步骤1： 首先进行分词，然后利用gensim工具训练词向量。##### 分词
转载
2023-11-17 15:44:31
42阅读
一、变量1. 作用域：全局、局部、闭包2. var a=12; 不加var，会变成全局变量。3. 全局变量：容易重名，影响性能4. 局部变量和全局变量重名，局部会屏蔽全局。5. 给window加东西，是全局的。用途：把封闭空间的东西，变成全局。(function(){
window.a=12;
alert(a);
})()二、预解析1. 系统会把所有变量的声明，放在最
scikti-learn 将机器学习分为4个领域，分别是分类(classification)、聚类(clustering)、回归(regression)和降维(dimensionality reduction)。k-means均值算法虽然是聚类算法中比较简单的一种，却包含了丰富的思想内容，非常适合作为初学者的入门习题。 关于 k-means 均值聚类算法的原理介绍、实现代码，网上有很多，但运行效率
转载
2024-07-02 13:01:00
165阅读
下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
转载
2023-06-20 14:47:21
122阅读
基于文本向量空间模型的文本聚类算法@[vsm|向量空间模型|文本相似度]本文源地址http://www.houzhuo.net/archives/51.htmlvsm概念简单，把对文本内容的处理转化为向量空间中的向量计算，以空间上的相似度来直观表达语义上的相似度。目录 基于文本向量空间模型的文本聚类算法文本聚类向量空间模型vsm文本预处理获取每篇文档词频获得相同长度的向量归一化idf频率加权tf-
转载
2023-08-23 20:55:08
120阅读
# 使用Python实现稠密向量聚类
欢迎来到Python稠密向量聚类的世界！在这篇文章中，我们将从零开始学习如何进行稠密向量的聚类。一开始，我们会看一下整个工作的流程，接着详细介绍每一步所需的代码。在此过程中，我将使用一些图表和注释来帮助你理解每一部分。
## 工作流程概述
在进行稠密向量聚类时，我们通常会遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------
动态可变存储Mat即矩阵(Matrix)的缩写 大数组类型中最主要的是，cv::Mat，可以看成是OpenCV库， C++ 实现的核心内容；OpenCV库的绝大多数函数，或是cv::Mat的成员，或是以cv::Mat作为参数，或是返回值是cv::Mat，或是其一或是所有； cv::Mat一般用于任意维度的稠密数组，这个稠密的意思是与数组单元相对应，都有一个数据存放在内存，哪怕这个数组单元存放的是
在本文中，我将与大家分享如何解决“Spark行为向量聚类”问题的过程。这个章节将通过环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和进阶指南等方面来翔实阐述。
## 环境配置
首先，我们前期所需的环境配置，确保你的环境具备运行Spark的基础条件。我们可以通过一个思维导图来梳理环境的组成部分。
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
A((系统需求))
K-means算法研究综述聚类被认为是机器学习中最常使用的技术之一, 它历史悠久、应用广泛，几乎应用于环境学、医学、生物学、天文学、经济学等各个领域。其中K-means是最为常用的聚类算法。现在我们来详细介绍一下K-means算法。1 K-means算法简介K-means算法(Lloyod,1982)是简单而又有效的统计聚类算法，使机器能够将具有相同属性的样本归置到一块儿。与分类不同，对于一个分类
转载
2024-08-12 15:02:27
78阅读
引言自从Mikolov在他2013年的论文“Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space”提出词向量的概念后，NLP领域仿佛一下子进入了embedding的世界，Sentence2Vec、Doc2Vec、Everything2Vec。词向量基于语言模型的假设——“一个词的含义可以由它的上下文推断得出“，提出了词的Distri
转载
2024-01-26 09:30:04
80阅读
## 文本向量化与聚类
在自然语言处理（NLP）领域中，文本向量化是将文本数据转换为数值型向量的过程。文本向量化的目的是为了能够将文本数据应用于各种机器学习算法，例如聚类、分类和相似度计算等。
本文将介绍一种常用的文本向量化方法——词袋模型（Bag of Words），以及使用Python进行文本向量化和聚类的示例。
### 词袋模型
词袋模型是一种简单且常用的文本向量化方法。它将文本看作
原创
2023-08-10 06:17:15
344阅读
# Python 特征向量聚类入门指南
在数据科学和机器学习的世界中，聚类是一个重要的分析方法，尤其是在高维数据的情况下。聚类的目的是将数据分组，使得同一组的数据具有相似性，而不同组的数据尽可能地不同。在本教程中，我将带你了解如何在 Python 中执行特征向量聚类。
## 流程概述
我们将逐步完成以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
原创
2024-08-16 07:44:17
108阅读
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
转载
2023-06-21 22:09:52
173阅读
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。联系：分类与聚类都是在数据集中寻找离自己最近的点。区别：分类是一种有监督学习，目的是为了确定点的类别，而类别是已知的；聚类是一种无监督学习，目的是将点分为成若干个类，事先是没有类别的。 监督学习：在监督学习中的数据是带有标签的，知道输入和输出结果之间的关系，通过训练得到一个最优的模型。无
Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#c
转载
2023-07-17 16:37:22
130阅读
重点介绍下K-means聚类算法。K-means算法是比较经典的聚类算法，算法的基本思想是选取K个点(随机)作为中心进行聚类，然后对聚类的结果计算该类的质心，通过迭代的方法不断更新质心，直到质心不变或稍微移动为止，则最后的聚类结果就是最后的聚类结果。下面首先介绍下K-means具体的算法步骤。K-means算法在前面已经大概的介绍了下K-means，下面就介绍下具体的算法描述：1)选取K个点作为初
转载
2023-09-06 19:58:30
112阅读
聚类就是将一个对象的集合（样本集合）分割成几个不想交的子集（每个子集所代表的语义需要使用者自己进行解释）,每个类内的对象之间是相似的,但与其他类的对象是不相似的. 分割的类的数目可以是指定的（例如k-means），也可以是有算法生成的(DBSCAN).聚类是无监督学习的一个有用工具。1原型聚类：原型聚类是指聚类结构能够通过一组原型刻画，即样本空间中具有代表性的点。也就是说聚类是通过具有代
转载
2024-05-14 22:08:38
43阅读
算法思想聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个类或簇的数据分析问题。聚类属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归并，而类或簇实现不知道。聚类算法有很多，这里主要介绍K均值聚类（K-means）。聚类的分类通过聚类得到的簇或类，本质是样本的子集。如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类，那么该方法称为硬聚类，如果一个样本可以属于多个类，那么该方法称为软聚
转载
2023-08-19 21:58:25
177阅读
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，
转载
2023-08-02 23:25:26
149阅读
聚类的意思很明确，物以类聚，把类似的事物放在一起。 聚类算法是web智能中很重要的一步，可运用在社交，新闻，电商等各种应用中，我打算专门开个分类讲解聚类各种算法的java版实现。 首先介绍kmeans算法。 kmeans算法的速度很快，性能良好，几乎是应用最广泛的，它需要先指定聚类的个数k，然后根据k值来自动分出k个类别集合。 举个例子，某某教练在得到全队的数据后，想把这些球员自动分成不
转载
2023-10-05 12:34:22
63阅读
