概述聚类算法是在无监督的情况下将对象自动分组的一种分析方法，典型的聚类算法分为三个阶段：特征选择和特征提取，数据对象间相似度计算，根据相似度将数据对象分组。聚类算法的目标是将数据集合分成若干簇，使得同一簇内的数据点相似度尽可能大，而不同簇间的数据点相似度尽可能小。可分为层次聚类算法和划分聚类算法。 常见的聚类算法有k-means，STING，CLIQUE等。本文所记录的K-means算法是由J.B
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2024-03-21 16:03:12
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本文将盘点六个经典的聚类算法，以便于后续研究。经典的聚类算法主要包括以下六种：Means-shift聚类k-means聚类Fuzzy C means聚类Medoid shift算法Turbopixel算法SLIC算法Means-shift聚类（均值漂移）核心思想均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法，用来寻找到数据最密集的区域。这是一个基于质心的算法，通过将中心点的候选点更新为滑动窗口内点的均值来完成，
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2023-08-08 13:51:35
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k均值算法算法步骤：这个算法需要事先知道数据有几类。假设我们的数据一共有k类。然后从数据样本点中任取k个点。作为每一个类的中心点。然后计算每一个样本点到每一个中心点的距离。对于每一个样本点，找到与他距离最近的中心点。然后把他归于这个中心点所在的类。最后计算每一个类别的均值。把这个均值作为新的中心点。递归前面的操作。直到中心点不在变动。这个算法是对初始值敏感的。取不同的中心点，可能将会有不同的结果。
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2024-01-29 10:48:42
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聚类是无监督学习中最常用的算法，常用的聚类算法总结。1、K-means（K均值）聚类：对于输入样本D={ X1，X2，X3，……，Xn }，K-means聚类算法如下：（1）从D中随机选择K个class center，U1，U2，……，Uk；（2）对于每个样本Xi，将其标记为距离类别中心最近的类别，即： Yi=argmin ||Xi−Uj||，1≤j≤K，即数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中
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2024-03-20 16:02:38
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目录Kmeans DBSCAN-基于密度的空间聚类算法谱聚类ＧＭＭ-高斯混合模型 MeanShift-均值迁移层次聚类 代码Kmeans聚类原则：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。逐次计算各簇中心的值为新的中心值，迭代更新，直至簇中心位置不再改变或者达到最大迭代次数。 Kmeans的目标函数 定义为：各簇成员到其簇首
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2023-12-28 14:20:08
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基本概念：“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。聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。聚类和分类的区别：分类是已知类别的，聚类未知。算法描述： 1、假定我们要对N个样本观测做聚类，要求聚为K类，首先选择K个点作为初始中心点； 2、接下来，按照距离初始中心点最小的原则，把所有观测
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2024-01-08 14:05:12
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图像分类模型概要功能：使用googlenet模型对输入图片进行分类推理。 样例输入：待推理的jpg图片。 样例输出：推理后的jpg图片整体架构流程一.样例准备 1.获取源码包 可以使用以下两种方式下载，请选择其中一种进行源码准备。命令行方式下载（下载时间较长，但步骤简单）。# 开发环境，非root用户命令行中执行以下命令下载源码仓。
cd ${HOME}
git clone ht
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2024-06-15 13:09:35
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图像领域attention加入谷歌vgg16和vgg19有什么区别为什么要加入attention？并且基本原理attention加入vgg结束语 vgg16和vgg19有什么区别 博主已经写的是非常明白了但是有一点需要重点的标注vgg16：13个卷积层加上3个全链接层vgg19：16个卷积层加上3个全链接层为什么要加入attention？并且基本原理Attention模型的基本表述可以这样理解成
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2024-09-09 12:44:10
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秋雨思童年，落花念爱霖！一场秋雨的洗礼，让我们进入了真正能感觉得到的秋季。秋季是丰收的季节，不知朋友您收获如何？但是我相信您一定硕果累累，满载着各种成果、业绩和快乐继续向下一个目标努力前行。今天我们来谈谈深度学习过程中的一些判别与共享关系。这也是一篇不错的paper（来自模式识别），并且通过实现和改进真的可以有一个较好的提升。在图像表示中，为了编码类的相关性和类的具体信息，文章提出了一个深度判别和
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2024-09-07 11:29:42
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聚类算法是在没有给定划分类别的情况下，根据数据的相似度进行分组的一种方法，分组的原则是组内距离最小化而组间距离最大化。K-means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的K类别，采用距离作为相似性的评级指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度越大。kmeans流程算法过程：从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类质心。分别计算每个样本到各个聚类中心的
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2023-07-15 21:41:47
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Python作为一种功能强大的脚本语言，给开发人员带来了非常大的好处。那么它的具体应用方式又是怎样的呢？我们今天就可以通过一个经典的Python实例应用来详细分析一下这一语言的具体应用方式。Python已经有10年的历史了，在国外十分盛行。 Google搜索引擎的脚本，现在流行的BT(Bite Torrnet)，还有著名的应用服务器Zope都是用Python编写的。但在国内的使用还不是很多。她十分
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2023-08-13 13:21:43
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Python作为一种功能强大的脚本语言，给开发人员带来了非常大的好处。那么它的具体应用方式又是怎样的呢？我们今天就可以通过一个经典的Python实例应用来详细分析一下这一语言的具体应用方式。 Python已经有10年的历史了，在国外十分盛行。 Google搜索引擎的脚本，现在流行的BT(Bite Torrnet)，还有著名的应用服务器Zope都是用Python编写的。但在国内的使用还不是很多
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2023-09-11 20:36:08
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Python基础汇总003--Python面向对象即类(Class)相关的知识点汇总1.类和对象的基本概念面向对象的思想中提出了两个概念，即类和对象。类是对某一类事物的抽象描述，是一种抽象的数据类型，一种模板。而对象用于表示现实中该类事物的个体，也就是具体化了类的描述。它们的关系是，对象是类的具体实例，类是对象的模板。对象根据类创建，一个类可以创建多个对象。比如我定义了一个学生类，那么通过类创建出
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2023-08-06 21:10:15
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测试题：0.对象中的属性和方法，在编程中实际是什么？ 变量（属性）和函数（方法） 1.类和对象是什么关系呢？ 类和对象的关系就如同模具和用这个模具制作出的物品之间的关系。一个类为它的全部对象给出了一个统一的定义，而他的对象则是符合这种定义的一个实体，因此类和对象的关系就是抽象和具体的关系。对象是类的实例化。 2.如果我们定义了一个猫类，那你能想象出由“猫”类实例
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2023-11-13 17:43:17
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# Python聚类案例：揭开数据背后的秘密
在数据分析和机器学习领域，聚类是一种重要的无监督学习技术。聚类的目标是将数据集分成几个组别，使得同一组内的数据相似度最大，而不同组之间的数据相似度最小。本文将通过一个简单的Python聚类案例来介绍聚类的基本概念、实现方法以及应用场景。
## 一、聚类的基本概念
聚类算法通常用于探索数据的结构，其常见用途包括：
- **图像分割**：将图像分成不
原创
2024-08-06 08:55:30
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案例一：test.txt文件中与输入的用户进行认证，超过3次用户被锁定，且把用户加入锁定的lock.txt文件中。
# 需求点：
# 1.输入用户名、密码
# 2.认证成功后显示欢迎信息
# 3.输错三次后锁定，且写入lock.txt文件;存放用户名、密码的test.txt文件.
# 实现思路：
# 1.判断用户是否锁定
# 2.判断用户是否存在
# 3.判断账号、密码是否正确，如果正确，显示登
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2023-06-16 14:20:09
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本文通过案例可以学习到，string.upper()函数，raw_input()函数， sorted()函数的用法。我们可以清晰的明白如何使用string.upper()函数，raw_input()函数， sorted()函数的用法。下面我们看看第一个案例。案例一题目： 从键盘输入一个
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2023-08-07 20:34:55
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图像分类采用数据驱动(Data-driven approach)方法，每个类别提供若干图像，运行算法学习不同类别的特点，再对新图像进行分类一、Nearest Neighbor Classifier 将图像A与training data中的每个图像进行对比，选择其中“距离最近”的图像B，将B
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2024-05-24 11:26:23
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2016-08-13 12:29:00
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IT工程师不得不会的职场office软件（不是金山WPS），其中ppt最重要也最难学的。之前已经另作文分享，本文是word与excel的十个隐藏技能。一、Excel表格计算公式1、求所有数值和：SUM(在空白处点下,用SHIFT选中所数,回车就可以出来)2、求平方和：SUMSQ3、求开平方：SQRT4、在其它函数里有很多公式可以查找。5、去掉前两为数字：mid(A1,3,6)(A1：是你要
原创
2017-05-04 10:14:41
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