##1. k近邻（knn）1.1 步骤：1.随机选择k个样本作为初始均值向量；
2.计算样本到各均值向量的距离，把它划到距离最小的簇；
3.计算新的均值向量；
4.迭代，直至均值向量未更新或到达最大次数。优点：原理比较简单，实现也是很容易;算法的可解释度比较强；调参方便，参数仅仅是簇数k。缺点：聚类中心的个数K 需要事先给定,交叉验证；数据不平衡，或者非凸数据聚类效果差；对噪音和异常点比较的敏感。
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2023-07-03 14:29:10
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1 小序聚类分析最早起源于分类学,初期人们依靠经验将某类事件的集合分为若干子集.随科技发展,数学工具被引入到分类学,聚类算法被归入到数值分类学领域,大数据时代到来,数据结构的复杂性和内容的多元化为聚类提出了新的要求,于是多元分析技术被引入数值分析学,形成了聚类分析学. 聚类(Cluster),即按照某个特定标准(如距离准则)将一个数据集分成不同的类或簇,使同一个簇内的数据对象相似性尽可能大,同事不
1、聚类： ① 聚类就是对大量位置标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习 ② 聚类算法的重点是计算样本之间的相似度，也称为样本间的距离 ③ 和分类算法的区别 分类算法是有监督学习，基于有标注的历史数据进行算法模型构建
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2023-10-31 21:46:27
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# 实现“基于类间距阈值判断聚类数 python”教程
## 1. 介绍
在机器学习和数据挖掘领域中，确定聚类数是一个重要的问题。本教程将教你如何基于类间距阈值来判断聚类数，以帮助你更好地进行聚类分析。
## 2. 流程图
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(加载数据)
B --> C(特征工程)
C --> D(计算类间距)
D --> E(确定聚类数)
E --
原创
2024-07-06 04:02:32
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谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类算法，第一步是构图：将数据集中的每个对象看做空间中的点V，将这些点之用边E连接起来，距离较远的两个点之间的边权重值较低、距离较近的两个点之间的边权重值较高，这样就构成了一个基于相似度的无向权重图G(V,E)。第二步是切图：按照一定的切边
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2024-01-30 07:01:32
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在图像分割中常常用到前景与背景的分割处理，而在点云处理中，对于给定点云数据，分割的目标是将具有相似特征的点聚类成均匀区域，根据分割结果应用于各个方面的场景分析，一般的方法是根据输入点云的网格构建图形，使用边界线的法线，平滑度或者是凹凸性等信息进行聚类分割。分割的方法（可应用于2D图像和3D点云数据）：凹凸性分割，分水岭分析，层次聚类，区域增长以及频谱聚类基于传统的方法：Graph Cuts，包含了
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2023-12-01 20:04:05
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在上一篇文章中介绍完了reg2reg的时序分析模型，这一篇文章着重来介绍以下pin2reg的时序分析模型。pin2reg时序分析pin2reg时序分析基本模型有两种：源同步的FPGA输入时序分析模型，系统同步的FPGA输入时序分析模型。 上图为源同步的FPGA输入时序分析模型，时钟源为上游器件和下游器件（fpga）同时提供时钟。此模型不利于传送高速数据，基本已被淘汰。 上图为源同步的FPGA输入时
# Python K-means聚类算法汉字分割
## 概述
在本文中，我将教你如何使用Python实现K-means聚类算法来进行汉字分割。K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为具有相似特征的不同组。在我们的场景中，我们将使用K-means算法将汉字分割为不同的部分。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | *
原创
2024-01-23 10:13:01
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首先在获取的大场景范围下，点云中不可避免地存在大量的噪声信息，为了防止这些噪声点在对点云数据进行特征提取时造成干扰，对点云数据进行预处理排除噪声干扰。噪声通常是个数较少且散乱分布的离群点，以前尝试过先对点云进行半径滤波，直通滤波之类的噪声以及非目标点的提出，再使用聚类的方法进行目标物体分割。但是本次想直接尝试一下在有点云数据的基础上直接进行聚类。根据激光扫描的特点，激光扫描数据的聚类算法的整体思路
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2024-03-07 11:24:56
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聚类算法的种类：基于划分聚类算法（partition clustering)k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处理数值型数据 k-modes： K-Means算法的扩展，采用简单匹配方法来度量分类型数据的相似度 k-prototypes： 结合了K-Means和K-Modes两种算法，能够处理混
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2024-03-25 09:14:23
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# 基于密度的聚类算法实现指南
密度聚类算法是一种常用的无监督学习方法，它通过数据点的密度来发现不同的数据模式。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是最著名的密度聚类算法之一。本文将带领你一步步实现基于密度的聚类算法，并提供详细的代码示例和解释。
## 流程概览
以下是实现 DBSCAN 聚类的
一. 前言本来想写关于聚类系列算法的介绍，但是聚类系列的其它几个算法原理比较简单，网上有大量的教程可以查阅。这里主要是介绍一下谱聚类算法，做一个学习笔记，同时也希望对想要了解该算法的朋友有一个帮助。关于聚
原创
2021-07-05 15:34:51
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# Python聚类分割：理论与实践
聚类分析是一种无监督学习方法，它将数据集分成几个组（或称为“簇”），使得同一组内的数据点在某种意义上是相似的，而不同组之间则相对不相似。Python提供了丰富的库和工具，使得聚类分析变得容易且直观。本文将介绍基本的聚类概念，以及如何使用Python实现聚类分割，并给出一个实际示例。
## 聚类的基本概念
聚类是将数据划分为多个组的过程。这些组称为簇，簇内
解决大规模优化问题通常始于图分割，这就意味着需要将图的顶点分割成聚类，然后在不同的机器上处理。我们需要确保聚类具有几乎相同的大小，这就催生了均衡图分割问题。简单地说，我们需要将给定图的顶点分割到 k 个几乎相等的聚类中，同时尽可能减少被分割切割的边数。这个?NP 困难问题在实践中极其困难，因为适用于小型实例的最佳逼近算法依赖半正定规划，这种规划对更大的实例来说不切实际。 这篇博文介绍了我
密度聚类密度聚类方法的指导思想是，只要一个区域中的点的密度大于某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。这类算法优点在于可发现任意形状的聚类，且对噪声数据不敏感。但计算密度单元的计算复杂度大，需要建立空间索引来降低计算量。这个方法的指导思想就是，只要一个区域中的点的密度大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。一.DBSCAN算法:它将簇定义为a密度相连的点的最大集合，所有的点被分为核心点，(密度
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2023-10-26 11:28:20
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了解图像分割当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我...
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2022-06-06 00:02:40
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1.背景介绍时间序列分析是研究时间上有序的观测数据序列变化规律和预测的科学。在现实生活中，时间序列数据非常常见，例如股票价格、人口数据、气象数据、电子商务数据等。随着大数据时代的到来，时间序列数据的规模也越来越大，需要更高效、准确的分析和预测方法。聚类和分类方法在时间序列分析中具有重要的应用价值，可以帮助我们发现隐藏的规律、挖掘新知识，进而为决策提供科学的依据。在本文中，我们将从以下几个方面进行阐
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2024-06-07 22:37:24
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目录1.聚类概念2.聚类结果的“好坏”评价指标2.1外部指标2.2内部指标2.3距离的计算3聚类类算法3.1 k均值算法3.2 LVQ学习向量量化算法3.3 高斯混合GMM3.3.1EM算法3.3.2 GMM中参数的求解3.4 DBSCAN 密度聚类3.5 AGNES层次聚类3.6 BIRCH层次方法的平衡迭代规约和聚类（Balanced Iterative Reducing
目录聚类算法相似度的计算聚类的思想损失函数Kmeans的思考Kmeans的问题Kmeans代码二分K-Means算法K-Means++算法Min Batch K-Means 聚类算法聚类算法和分类算法一样，都是将样本类别划分，区别在于：分类算法是有监督的算法。去寻找x的特征和y的映射关系，在根据这个关系去做x的划分。聚类算法是无监督的算法。也就是说没有标签y，只有特征属性x。模型是通过找x特征的
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2024-10-18 10:12:13
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聚类算法一般分为三种，分别是基于划分的聚类、基于密度的聚类、层次的聚类，笔者这边介绍的是其中最常见的一种基于划分的聚类，即K-means聚类算法。本文是学习《机器学习算法基础-覃秉丰》所做的一些笔记和补充。1、聚类和分类的区别分类算法的样本是带标签的，聚类算法的样本是不带标签的，试先并不知道这个数据集是属于哪一个类别，根据数据的特征来给数据进行聚类，并且聚类是无监督学习而分类是属于有监督学习的。2
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2024-09-09 22:21:50
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