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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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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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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常见的聚类算法有：kmeans、fuzzy c-means、EM、hierarchical clustering、graph theoretic、self organizing map参考文章：A Review on Image Segmentation Clustering Algorithms其中LZ对Kmeans和EM比较熟悉，图论和自组织映射相关的资料比较少，主要学习下模糊C均值聚类和层次
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2024-05-20 10:31:47
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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
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
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
多分类import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms#导入数据集
batch_size = 200 #一次输入200次图片
learning_rate = 0.01
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2024-04-10 16:34:33
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基于图像的聚类算法是一种将图像像素点分组的算法，其目的是将像素点分成若干个组，使得同一组内的像素点具有相似的特征。基于图像的聚类算法可分为两类，即基于传统聚类算法的图像聚类和基于图论的图像聚类。1. 基于传统聚类算法的图像聚类常见的传统聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。这些算法可以直接应用于像素点的聚类，即将图像看作一个高维空间中的数据集，将像素点看作数据点，然后使用聚类算法对
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2023-11-10 09:32:03
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引由于目前手头处理的事情与图像处理相关，自然少不了滤波、分割、插值等等。这里所做的图像聚类属于一种无监督的图像像素分类，有学习价值。说明本次实践针对灰度图像来处理，彩色图像的处理思路与其相同，只是需要分不同的通道，代码大部分参数采用键盘输入，方便调试。结果展示先来看看结果，直观感受一下聚类的“魅力”。——第一组——下图为迭代周期 = 20， 分类数 = 8的结果下图为迭代周期 = 20， 分类数
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2024-05-06 19:22:44
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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
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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目前在做聚类方面的科研工作, 看了很多相关的论文, 也做了一些工作, 于是想出个聚类系列记录一下, 主要包括聚类的概念和相关定义、现有常用聚类算法、聚类相似性度量指标、聚类评价指标、 聚类的应用场景以及共享一些聚类的开源代码 下面正式进入该系列的第一个部分，什么是聚类？ 文章目录前言什么是聚类示例问题1：示例问题2:聚类的研究内容和问题 前言目前, 机器学习/深度学习研究的热火朝天，归根到底可以将
本文是总结系列文章的第二篇，主要介绍涉及到的聚类方法和深度学习方法的基本原理，以及应用时的操作。 由于传统基于模型方法的缺陷，机器学习方法是目前用于IDS的突出方法。基于机器学习的网络流量数据分类大概可分为三种：（1）聚类：无监督学习，如K-Means，FCM等；（2）传统机器学习分类方法：半监督学习，如SVM，RF，GBT等；（3）深度学习：监督学习，如DNN，CNN，RNN等；此处介
关键技术上篇文章对图像聚类与检索的总体设计方案进行了描述，本篇将对基本的关键技术进行阐述。 1 直方图特征： 对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。l &n
这组文章作为读完Ulrike von Luxburg的论文 A Tutorial on Spectral Clustering（2007）的一个总结。论文的讨论范围为三种不同的谱聚类算法： 1. unnormalized spectral clustering 2. Shi and Malik的算法（2000） 3. NJW算法（2002）其中算法1使用**未经过标准化的**Laplaci
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
# 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
