有监督的分类算法的评价指标通常是accuracy, precision, recall, etc；由于聚类算法是无监督的学习算法，评价指标则没有那么简单了。因为聚类算法得到的类别实际上不能说明任何问题，除非这些类别的分布和样本的真实类别分布相似，或者聚类的结果满足某种假设，即同一类别中样本间的相似性高于不同类别间样本的相似性。聚类模型的评价指标如下：1. Adjusted Rand Index(兰
k-means是针对聚类所得簇划分的最小化平方误差采用的是贪心的策略(最小化式不容易解决,属于NP难问题),主要分三步进行1.初始化,随机分配簇的中心2.反复迭代计算簇中心3.等到为簇中心分配的数据点保持不变之后,得到簇中心以下通过一个简单的算法实例来进行说明(原本例子来源于中国大学MOOC-北京理工大学-Python机器学习应用,其中样本集由本人经百度文库下载得到,对于MOOC中的代码也有略微改
Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor 目录Pytorch机器学习（十）—— YOLO中k-means聚类方法生成锚框anchor前言一、K-means聚类 k-means代码k-means++算法二、YOLO中使用k-means聚类生成anchor读取VOC格式数据集k-means聚类生成anchor总结 前言前面文章说过有关锚框的一些
聚类算法（理论） 目录一、概论1、聚类算法的分类2、欧氏空间的引入二、K-Means算法1、算法思路2、算法总结三、DBSCAN算法1、相关概念2、算法思路3、算法总结四、实战部分 一、概论 聚类分析，即聚类（Clustering），是指在一大推数据中采用某种方式或准则来将一些具有相同或相似性质和特征的数据划分为一类。聚类是无监督学习的典型算法，相较于有监督学习，由于聚类针对的大多是无标签数据，
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2023-12-21 12:52:17
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2014-08-12工作以后发现自己学习和研究的时间变得少得可怜。前两周因为一个同事的交流，关注了一下canopy辅助Kmeans聚类确定簇数目。然后想起最近很火的一篇Science文章：Clustering by fast search and find of density peak,据说非常简单而优美。然后上网上搜了一下，评论的文章也就那样转来转去，其实就是把人家论文拿来翻译一下，有些关键点
# 使用 PyTorch 进行文本聚类
文本聚类是一种无监督学习任务，用于将相似的文本自动组合到一起。在许多应用中，如文档分类、社交媒体监控以及内容推荐，文本聚类都发挥着至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，PyTorch 作为一种灵活且强大的深度学习框架，越来越多地被应用于文本聚类任务。本文将介绍基于 PyTorch 的文本聚类实现方法，并提供代码示例。
## 文本聚类的基本原理
文本聚
量子聚类是一种利用量子计算理论来处理和分析复杂数据集的方法，结合了传统聚类算法的优势。但是在实现中，我们需要适当的工具与算法来构建原型。本文将通过 PyTorch 来实现量子聚类，并一步一步指导你如何解决“量子聚类 PyTorch”问题。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保所有的软件环境都是兼容的。以下是我们所使用的技术栈以及它们的兼容性矩阵：
| 软件 | 版
在这篇文章中，我将深入探讨如何利用 PyTorch 实现语音识别中的聚类问题，详细介绍整个过程，包括备份策略、恢复流程等框架结构，帮助读者全面了解这一技术实施的细节。
### PyTorch 语音识别聚类
在实现语音识别的过程中，我们需要聚类算法以处理群体数据的特征提取与识别。聚类方法能有效地将相似的音频片段分为同一类，进而提高模型的准确性和鲁棒性。接下来，我将详细阐述解决方案的实施过程。
Momentum,这也是另外一个,有可能可以对抗 Saddle Point,或 Local Minima 的技术,Momentum 的运作是这个样子的它的概念,你可以想像成在物理的世界裡面,假设 Error Surface 就是真正的斜坡,而我们的参数是一个球,你把球从斜坡上滚下来,如果今天是 Gradient Descent,它走到 Local Minima 就停住了,走到 Saddle Poi
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2023-12-26 14:45:29
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为此，我将使用来自谷歌地图的地图图片组成的数据集，并根据它们所包含的地形特征对它们进行分类。我会写另一个关于我如何使用它的故事(简而言之: 为了确定无人机飞越或降落的安全区域)。但是现在，我只想使用一些训练数据来对这些地图图片进行分类。下面的代码片段来自于一个 Jupyter Notebook。您可以将它们组合在一起构建您自己的 Python 脚本。搞定训练集PyTorch 希望数据按照文件夹组织
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2024-06-05 19:58:28
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K-means 聚类算法属于无监督学习，它会将相似的对象归到同一个簇中，该算法原理简单，执行效率高，并且容易实现，是解决聚类问题的经典算法。尽管如此，任何一款算法都不可能做到完美无瑕，K-measn 算法也有自身的不足之处，比如 K-means 需要通过算术平均数来度量距离，因此数据集的为维度属性必须转换为数值类型，同时 K-means 算法使用随机选择的方式来确定 K 的数量和初始化质心 ，因此
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2024-01-02 11:00:27
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13聚类分析和判别分析==================================聚类分析什么是聚类分析？聚类：数据对象的集合在同一集群内彼此相似与其他集群中的对象不同==================================聚集分析将一组数据对象分组为群集，即为分组聚类是无监督的分类：没有预定义的类。典型应用作为了解数据分布的独立工具。作为其它算法的预处理步骤=========
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2023-12-13 18:08:28
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01、问题描述为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理，本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据，再采用GMM来聚类。1) 数据三个一元高斯组件函数可以采用均值和协方差表示如表1所示： ▍表1 三个一元高斯组件函数的均值和协方差每个高斯组件函数分配不同的权重，其中1号组件权重为30%, 2号组件权重为50%，3号组件权重为20%，随机生成1000个样本数据。2) 可视化为
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2024-01-21 04:26:13
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# PyTorch 多维数据聚类算法的复盘记录
**背景描述**
在现代数据分析中，多维数据聚类算法成为了一个重要的研究领域，它可以将复杂的数据集划分为不同的类别以便更好地理解和分析。聚类算法广泛应用于图像处理、市场分析、社交网络分析等多个领域。在这篇博文中，我将通过使用PyTorch来阐述多维数据聚类的原理和应用。
这个过程可以用四象限图进行分析，展示出聚类算法的优缺点以及适用的场景。
利用深度卷积神经网络(DCNN)进行监督图像分类是一个成熟的过程。通过预训练模板模型加上微调优化，可以在许多有意义的应用中获得非常高的准确率——比如最近在医学图像上的这项研究，在日常物体图像上预训练的模板Inception v3模型对前列腺癌诊断的准确率达到了99.7%。对于无监督的图像机器学习，目前的研究现状远没有定论。聚类是无监督机器学习的一种形式，其中数据（本例中的图像）根据数据收集本身的某
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2021-05-17 10:24:33
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作者|Anders Ohrn 编译|VK |Towards Data Science 利用深度卷积神经网络(DCNN)进行监督图像分类是一个成熟的过程。通过预训练模板模型加上微调优化，可以在许多有意义的应用中获得非常高的准确率——比如最近在医学图像上的这项研究，在日常物体图像上预训练的模板Inc
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2020-11-17 23:57:00
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0. 文章说明首先需要指出的是，代码是从李宏毅老师的课程中下载的，并不是我自己码的。这篇文章主要是进行了部分算法的原理说明，并在原代码中加了一些讲解和注释。1. 任务简介本次 Pytorch 实战的目标是做图像的降维及聚类。所谓降维，就是将图像向一个低维空间去投影，比如将一个 大小的图像投影到一个 2. 方法简介接下来我们简单介绍一下本次实战需要用到的方法：T-SNEKernel-PCAMini
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2023-10-17 20:41:51
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在进行“pytorch 金钱豹个体聚类”问题的解决过程中，我记录了自己的思考与解决方案。金钱豹个体聚类的主要目的是将相似的金钱豹个体分到同一组，从而便于观察和分析其在特定环境下的行为模式。这项任务不仅涉及到机器学习模型的构建，还包括数据预处理、特征提取等多个环节。以下是我在处理这一问题时的整理记录。
## 背景描述
在动物行为研究中，个体聚类是分析动物行为的一个重要手段。金钱豹作为一种高度适应
在这篇文章中，我将分享如何使用 PyTorch 实现三维 K 聚类。K 聚类是一个广泛应用于数据挖掘和机器学习领域的无监督学习算法，特别是在处理高维数据时。对于三维数据而言，通过 K 聚类可以帮助识别数据中的自然分组。这篇博文将涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展六个部分。
## 环境准备
在进行 PyTorch 三维 K 聚类之前，首先需要准备运行环境。以下是安装
我们之前接触的所有机器学习算法都有一个共同特点，那就是分类器会接受2个向量：一个是训练样本的特征向量X，一个是样本实际所属的类型向量Y。由于训练数据必须指定其真实分类结果，因此这种机器学习统称为有监督学习。然而有时候，我们只有训练样本的特征，而对其类型一无所知。这种情况，我们只能让算法尝试在训练数据中寻找其内部的结构，试图将其类别挖掘出来。这种方式叫做无监督学习。由于这种方式通常是将样本中相似的样
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2023-11-09 07:30:54
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