在上一篇文章中，介绍了如何使用优化函数更新权重参数，不断逼近损失函数的最小值，从而达到学习的目的。优化函数的基本思想是梯度下降法，而权重参数更新，需要计算所有权重相对于损失函数的梯度。而从之前神经网络介绍那篇文章我们可以知道，影响权重的梯度因素包括损失函数的导数、激活函数的导数、节点的输入值、权重值。接下来，本文将介绍梯度消失和梯度爆炸的概念，以及神经网络训练过程中防止梯度消失和梯度爆炸问题的一些
文章目录什么是聚类？KMeans介绍KMeans快速体验KMeans代码实现K-Means算法的缺陷和优点是什么?K-Means算法的应用场景K-Means算法如何确定K值?肘部法则 SSE 集合内误差平方和轮廓系数--计算量太大K-Means算法的伪代码K近邻法(Knn)与k-Means的区别?---------其它聚类算法了解---------层次聚类算法K最近邻算法决策树Decision-T
一、关于聚类及相似度、距离的知识点二、k-means算法思想与流程三、sklearn中对于kmeans算法的参数四、代码示例以及应用的知识点简介（1）make_blobs：聚类数据生成器sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2,centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0
# 使用 Java 实现 K-Means 聚类算法
K-Means 聚类是一种常见的无监督学习算法广泛应用于数据挖掘和模式识别。本文将指导您如何在 Java 中实现 K-Means 聚类算法。我们将从整件事情的流程梳理开始，然后逐步深入每一步的具体实现。
## K-Means 算法流程
下面是在 Java 中实现 K-Means 的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
n=20m=2X=np.random.randn(n,m)def kmeans(X,h,min_err=0.000001,max_iter=1000000000): n,m=X.shape err,iter=1,1 c0=X[:h,:] while True: clusters=[np.zeros([0,m]) for i in range(...
原创
2021-08-04 10:39:42
126阅读
# -*- coding: utf-8 -*-from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.externals import joblibimport numpyfeature =numpy.random.rand(40,20)#调用kmeans类cl
原创
2022-05-19 21:12:32
213阅读
今天HiveMind 1.0 的final版本出来了， 看了看他的examples代码。 有了IoC(DI)的感觉之后再看这些代码， 越看感觉越清晰。 实现一个IoC的容器本身没什么可说的， 现在就以他自带的example为例，来看看HiveMind在这方面的实现方法。example程序是一个四则运算的类，基本思想是将加减乘除都做成接口，用不同的方式实现；计算器(Caculator)继承了加减乘除
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2024-09-25 06:21:52
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# Python K-means 保存实现流程
作为一位经验丰富的开发者，我将教会你如何实现 "Python K-means 保存"。在本文中，我将按照以下流程和步骤指导你完成这个任务。
## 实现流程
首先，让我们来看一下整个实现流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入所需的库 |
| 步骤 2 | 加载数据 |
| 步骤 3 | 进
原创
2023-10-08 05:44:31
322阅读
## 如何实现 Java KMeans 代码
### 一、整体流程
首先，我们来看一下实现 Java KMeans 代码的整体流程。可以用一张表格展示步骤：
| 步骤 | 动作 |
| ------ | ------- |
| 1 | 初始化数据集和K值 |
| 2 | 随机初始化K个质心 |
| 3 | 计算每个数据点与质心的距离 |
| 4 | 将每个数据点分配到最近的质心 |
| 5
原创
2024-03-11 07:02:05
67阅读
# K-means 聚类算法简介
K-means是一种广泛使用的聚类算法，旨在将数据集分成K个不同的簇（群组）。该算法的核心思想是通过迭代的方式找到数据点的最优分组，使得同一组中的数据点尽可能相似，而不同组之间的数据点尽可能不同。在这篇文章中，我们将深入讲解K-means算法的基本原理、伪代码实现以及Python代码示例，并通过可视化的方式展示聚类结果。
## K-means算法原理
K-m
原创
2024-08-07 09:33:03
232阅读
k-means算法是最流行的聚类算法之一。这个算法常常利用数据的不同属性将输入数据划分。分组是使用最优化的技
原创
2024-09-01 10:53:56
43阅读
### K-Means聚类与轮廓系数
在数据科学与机器学习中，聚类是最常见的数据分析方法之一。K-Means聚类算法是一种广泛使用的无监督学习算法，用于将数据点划分为K个簇（cluster）。而轮廓系数则是衡量聚类效果的一个重要指标。本文将介绍K-Means聚类和轮廓系数，并提供Java代码示例。
#### 一、K-Means聚类算法
K-Means的基本思路是将数据点分为K个预定的簇。算法
原创
2024-10-05 04:53:58
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2016-04-17 19:28:00
225阅读
2评论
程序列表数据库 pydb.sqlMysql5.41 抓取数据crawl.py2 kmean算法计算推荐kmean.py3 图形化
原创
2022-11-07 11:08:33
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目录无监督学习自监督学习的区别：聚类算法实现场景：k_means：无监督分类算法，不需要标签集k_means算法流程簇内平方和 计算新的聚类中心点防止陷入局部最优解的方法 python语法代码 1 导入数据及可视化 2 簇分配，计算聚类中心，执行kmeans过程 3 绘制kmeans过程案例 对图片颜色进行聚类 &
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2023-10-16 10:27:28
86阅读
文章目录1 什么是k-means聚类2 案例分析（计算过程）3 python代码4 结果可视化 1 什么是k-means聚类K-Means算法是一种典型的基于划分的聚类算法，也是一种无监督学习算法。K-Means算法的思想很简单，对给定的样本集，用欧氏距离作为衡量数据对象间相似度的指标，相似度与数据对象间的距离成反比，相似度越大，距离越小。预先指定初始聚类数以及个初始聚类中心，按照样本之间的距离
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2024-09-23 12:37:09
68阅读
1. 简介kmean 是无监督学习的一种算法，主要是用来进行聚类分析的，他会在数据集中算出几个点作为簇中心，求这些数据集与这些簇中心的距离，并将距离同一个簇中心距离最近的数据归为一类。因此，kmean最重要的地方便是关于簇中心的选择。他的算法流程简单总结如下簇个数的选择；计算样本到选取的簇中心距离，划分样本，将距离同一个簇中心最近的样本归为一类；设置一个迭代次数，不断更新簇中心；2. kmean算
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2023-08-14 16:54:52
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# 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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KMP算法的实现（Java） KMP算法KMP算法的实现（Java）简介问题暴力算法（Brute Force）KMP算法next数组的计算1. 找出最长的相同的前缀和后缀2. next数组3. 代码实现4. next数组优化参考 简介KMP算法是一种改进的字符串匹配算法，由D.E.Knuth，J.H.Morris和V.R.Pratt提出的，因此人们称它为克努特—莫里斯—普拉特操作（简称KMP算法）
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2023-10-09 08:20:06
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====================3．打印的实现============================# ================4．像素值替换及
原创
2024-07-23 12:27:36
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