吴恩达-机器学习-k-means聚类算法

目录 吴恩达-机器学习2022版 k-means聚类算法实现整理 1.核心函数四个: 1.find_closest_centroids    :寻找最近的质心 2.compute_centroids    :迭代重新计算质心 3.kMeans_init_centroids    :随机初始化质心 4.run_kMeans   :执行k-means算法 2.实例:使用k-means算法对图片像素进行压缩...

基于K-means(K均值)聚类算法的图像特征分割研究-含Matlab代码

⭕⭕ 目 录 ⭕⭕ ✳️ 一、引言✳️ 二、K-means 聚类算法原理✳️ 三、图像聚类分割实例✳️ 四、参考文献✳️ 五、Matlab代码获取 ✳️ 一、引言 图像分割是一个跨学科的研究方向,涉及人工智能、机器学习、模式识别等。随着计算机技术的不断发展,图像分割的应用领域越来越广泛,特别是在农业、军事、遥感气象、医疗保健以及智能交通等领域有着重要的应用价值。目前,图像分割技术主要有基于阈值、基于...

[计算机毕业设计]聚类分析算法

难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。 🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦! 本次分享的课题是 🎯聚类分析算法 课题背景与意义 在现今这个“大数据”流行的时代,机器学习成为了数据挖掘中不可或缺的一部分,而聚类分析是其中最重要的研究分支之一。我国有句俗话,‘物以类聚,人以群分’。 聚类分析(Cluste...

异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)

异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类) 目录 异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类) 效果一览 基本介绍 模型准备 模型设计 参考资料 效果一览 基本介绍 ...

python工具方法37 voc数据统计分析(box聚类、box散点图、类别频率统计、box面积统计)

析,有利于模型设计和精度优化,可以从数据层次对模型的性能进行分析。为此,博主实现了对voc数据各层次的分析,包含类别频率统计(饼图)、boxes面积统计(饼图)、boxes大小统计(散点图,kmean聚类)、分类别boxes面积统计(饼图)、分类别boxes大小统计(散点图,kmean聚类)。 数据统计分析分两步实现: 1、遍历xml数据,提取所有的boxes数据存储到pandas的dataframe...

减法聚类(Subtractive Clustering)算法实践

算法概述 减法聚类算法(Subtractive Clustering Method)是一种不需要提前规定聚类数、只需根据样本数据即可快速决定聚类中心的一种密度聚类算法。该算法把所有样本数据点作为聚类中心的候选点,利用密度函数计算每个候选点的密度指标,选取其中密度指标最大的点作为聚类中心,再去掉已知选择的聚类中心,计算剩余点的密度指标,选取其中密度指标最大的点作为下一个聚类中心。不断重复上述过程,直到...

【数据聚类】第五章第一节:基于网格的聚类算法概述

基于网格的聚类算法:主要用于处理大规模多维数据的聚类问题。它利用一个网格结构,将数据分布的空间划分为有限数目的单元,然后在这些网格单元上执行聚类操作。基于网格的聚类算法主要优点是能处理大数据集的聚类问题,其处理时间与数据量基本呈线性关系,主要依赖于数据空间的维度和每一维的单元数量。基于网格的聚类算法一般有以下五个典型步骤 建立网格结构:将要处理数据所分布的空间用网格的结构进行分割。一维数据用点分割,...

聚类算法模型评价指标

聚类算法模型评价指标 1.如何衡量聚类算法的效果?2.簇内平方和的缺点3.使用轮廓系数评价聚类算法4. 轮廓系数计算代码实现 1.如何衡量聚类算法的效果? 聚类算法的结果不是某种标签输出,并且聚类的结果是不确定的,其优劣有业务的需求或者算法需求来决定,并没有正确答案 2.簇内平方和的缺点 首先,它不是有界的,只知道inertia越小越好,是0最好。但是我们不知道,一个较小的inertia有没有达到模...

聚类算法:kmeans和dbscan

点会发生变化,更新中心点的位置之后,重新计算各个点到中心点的距离,更新各个类别;如此循环往复,直到满足终止条件,通常,终止条件是类中包含的样本不再变化。 二、kmeans特点 kmeans是基于划分的聚类方法,类别数k需要事先指定,距离的计算方式需要事先指定,以样本到其所属的类别中心的距离为优化目标,但是算法是启发式算法,不能保证得到全局最优,初始中心的选择会对结果产生比较大的影响;k值的选择,当k值...

常见的六大聚类算法

目录 1. K-Means(K均值)聚类 2. 均值漂移聚类 3. 基于密度的聚类方法(DBSCAN) 4. 用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类 5. 凝聚层次聚类 6. 图团体检测(Graph Community Detection) 1. K-Means(K均值)聚类 算法步骤:  (1) 首先我们选择一些类/组,并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这...
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