1.聚类的简介2.K均值聚类3.均值漂移算法4.DBSCAN 基本概念 算法步骤 DBSCAN的优势 DBSCAN的不足 使用场景5.高斯混合模型6.学习总结：1.聚类的简介聚类是机器学习中一种重要的无监督算法
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2024-06-20 18:14:31
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# 如何实现 MySQL 代码数据库
在现代软件开发中，数据库是不可或缺的一部分。MySQL 是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，适合许多应用程序和网站。本文将详细阐述如何实现一个简单的 MySQL 数据库，包括从环境搭建到代码实现的完整流程。
## 流程概述
下面是实现 MySQL 数据库的基本步骤总结，包含每一步需要进行的操作：
| 步骤 | 说明
原创
2024-08-07 09:13:57
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序言K-means算法是非监督学习（unsupervised learning）中最简单也是最常用的一种聚类算法，具有的特点是:对初始化敏感。初始点选择的不同，可能会产生不同的聚类结果最终会收敛。不管初始点如何选择，最终都会收敛。本文章介绍K-means聚类算法的思想，同时给出在matlab环境中实现K-means算法的代码。代码使用向量化（vectorization1）来计算，可能不是很直观但是
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2024-05-10 07:02:47
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大家好久不见！之前给大家介绍了分类和聚类的区别、聚类的进一步介绍以及K-means聚类算法，大家看懂了吗？ 本期，我们将带领大家动手实践，向大家讲解之前介绍的“K-means”算法如何通过编程实现。4.1 Python的编程实现 如果您有过Python的编程经验,那么可以动手试试下面的编程实践!01、代码：数据获取#Python
import ma
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2024-07-30 20:55:52
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聚类算法代码
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2022-11-21 21:58:57
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# 实现"Java代码数据库锁"的步骤
## 1. 确定需要加锁的代码块
首先确定哪一段代码需要加锁，以保证多个线程访问时不会出现线程安全问题。
## 2. 创建数据库表用于存储锁
在数据库中创建一张表，用于存储锁的信息，包括锁的名称、持有锁的线程ID等字段。
## 3. 实现加锁方法
编写加锁的方法，用于获取锁并将锁信息写入数据库。
## 4. 实现释放锁方法
编写释放锁的方法，
原创
2024-07-14 05:21:46
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# 如何实现Java代码数据库查询
## 一、整体流程
首先，我们来看一下实现Java代码数据库查询的整体流程，可以用以下表格来展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入数据库连接驱动 |
| 2 | 建立数据库连接 |
| 3 | 创建查询语句 |
| 4 | 执行查询语句 |
| 5 | 处理查询结果 |
| 6 | 关闭连接 |
## 二、具体步
原创
2024-06-02 04:31:10
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决策树、随机森林、逻辑回归都属于“有监督学习”。
聚类属于“无监督学习”,其作用就是将数据划分成有意义或有用的簇。
聚类的应用：
对客户信息进行分类，以实现精准营销。
可以用于降维和矢量量化（vector quantization）常常用于图像、声音、视频等非结构化数据的压缩。
聚类和分类的区别： 分类是训练数据有标签，新来一个数据判断属于哪
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2024-04-05 00:03:30
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今天来写写数学建模中的聚类模型，还是分为几个版块来写1.聚类模型简介俗话说：“物以类聚，人以群分”，所谓的聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类之后，我们可以更加准确地在每个类中单独使用统计模型进行估计，分析或者预测；也可以研究不同类之间的差异。聚类算法常见的有K-means聚类算法，系统聚类算法，DBSCAN算法2.K-means聚类算法a.算法流程：指定需要划分的簇的个数，
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2024-05-08 23:33:24
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以上包括了高斯混合模型的原理，公式推导过程，完整的代码实现，以及高斯概率密度公式的例子解析。 02—二维高斯分布聚类数据生成在此不再将完整的代码黏贴上，有需要的请参考上个推送或者在微信或QQ群中和我要Jupyter NoteBook的实现代码。下面仍然借助sklearn的高斯分布的数据簇生成功能，注意参数n_features的含义是生成2维（2个特征）的数据集。 x,label =
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2024-04-23 16:28:53
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文章目录聚类算法1.聚类算法的概念2.聚类算法实现流程3.模型评估3.1 误差平⽅和(SSE \The sum of squares due to error)3.2 “肘”⽅法 (Elbow method) — K值确定3.3 轮廓系数法（Silhouette Coefficient）3.4 CH系数（Calinski-Harabasz Index）4.k-means算法⼩结5. 特征降维5.
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2023-08-06 12:36:16
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一、K-means算法1.1 K-means 介绍 K-means 算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。 聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。 K-means 算法中的 代表类簇个数， 代表簇内数据对象
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2024-05-16 05:39:08
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实验目的（1）理解聚类算法的基本原理。 （2）掌握kmeans聚类算法的原理与实现。实验内容1、数据见 data.mat，编程实现 K means 算法代码 K_MeansMt，并写出详细注释。测试代码如下：load 'data.mat';
[u re]=K_MeansMt(data,3); %最后产生簇标号 re
[m n]=size(re);
%最后显示聚类后的数据
figure;
hol
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2023-12-03 18:37:49
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文章目录一：K-means聚类算法二：实例分析三：原理与步骤四：Matlab代码以及详解 一：K-means聚类算法聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根
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2024-01-04 00:12:50
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kmeans算法原理及代码实现完整的实验代码在我的github上?QYHcrossover/ML-numpy: 机器学习算法numpy实现 (github.com) 欢迎star⭐kmeans算法原理在上一篇文章中，我们介绍了Mean Shift聚类算法的原理和代码实现。不同于Mean Shift聚类的基于密度的方法，k均值聚类是一种基于距离的聚类算法。它将数据集划分为k个簇，每个簇包含最接近它们
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2023-07-19 20:24:30
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# MySQL数据库聚类：简单、有效的探索性数据分析
随着大数据时代的到来，数据分析成为各行各业中不可或缺的一部分。其中，聚类分析是一种经典的无监督学习方法，它通过对数据进行分组来发现潜在的模式和关系。在这篇文章中，我们将探讨如何在MySQL数据库中实现简单的聚类分析，并提供相关代码示例。
## 什么是聚类？
聚类是一种将相似对象分到同一组的分析方法。它在市场研究、图像分析、社会网络分析等多
Oracle数据库先创建一个表和添加一些数据1.先在Oracle数据库中创建一个student表:1 create table student
2 (
3 id number(11) not null primary key,
4 stu_name varchar(16) not null,
5 gender number(11) default null
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2023-06-29 15:50:17
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CLARANS (A Clustering Algorithm based on Randomized Search，基于随机选择的聚类算法) 将采样技术（CLARA）和PAM结合起来。CLARA的主要思想是：不考虑整个数据集合，而是选择实际数据的一小部分作为数据的代表。然后用PAM方法从样本中选择中心点。如果样本是以非常随机的方式选取的，那么它应当接近代表原来的数据集。从中选出代表对象（中心点）
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2024-03-15 08:17:05
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一 原理基本工作原理 给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)如下: 1. 将每个对象归为一类, 共得到N类, 每类仅包含一个对象. 类与类之间的距离就是它们所包含的对象之间的距离.2.
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2023-06-13 21:31:54
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K_means聚类算法 这一期给大家带来的是K_means算法的基础教学及代码实现，如果讲的透彻别忘了收藏，当然，如果遇到任何问题也可以在评论区留言，我将及时回复。 K_means聚类算法简单来说就是将空间中的数据按照某些特征进行分类
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2024-04-18 16:13:40
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