本文重点 K-均值是聚类算法之一，该算法接受一个没有标签的数据集，然后将数据聚类成不同的簇。 k-均值运行原理 K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成k个组，其方法为: 下面是一个二聚类示例： 随机初始样本点 所有样本找距离最近的聚类中心 找到之后就分成了两种颜色，一种红，一种蓝，然后重新计算新的红色的聚类中心，和新的蓝色的聚类中心，继续这个过程...

聚类方法 1.聚类是针对给定的样本，依据它们属性的相似度或距离，将其归并到若干个“类”或“簇”的数据分析问题。一个类是样本的一个子集。直观上，相似的样本聚集在同类，不相似的样本分散在不同类。 2.距离或相似度度量在聚类中起着重要作用。 常用的距离度量有闵可夫斯基距离，包括欧氏距离曼哈顿距离、切比雪夫距离、、以及马哈拉诺比斯距离。常用的相似度度量有相关系数、夹角余弦。 用距离度量相似度时，距离越小表示...

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...

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...

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...

⭕⭕ 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...

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 ...

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 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...

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...