聚集算法 之K-均值

最新推荐文章于 2023-07-29 16:13:21 发布
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#算法

博客主要围绕K-均值展开分析，K-均值是信息技术领域中无监督学习的重要算法，在数据挖掘等方面有广泛应用。
K-均值的分析
K-means聚类算法
qq_27792379的博客
02-16 871
K-means聚集算法 在聚集问题中，我们给定一个训练集{x(1),...,x(m)}\{x^{(1)},...,x^{(m)}\},并且想把这些数据聚集到一些紧密结合的”类”。这里，通常x(i)∈Rx^{(i)}\in\Bbb R,但是对应的y(i)y^{(i)}没有给定。所以这是一个非监督学习问题。 K-means聚集算法的步骤如下： 1.随机初始化簇中心μ1,μ2,...,μk∈Rn\m
Bagging（引导聚集算法）简述
weixin_42508236的博客
05-11 1458
目录1 概念2 原理2.1 方差2.2 模型的偏差与方差 1 概念         Bagging算法 （Bootstrap aggregating，引导聚集算法），又称装袋算法，是机器学习领域的一种团体学习算法。         Bagging算法可与其他分类、回归算法结合，提高其准确率、稳定性的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。 b
斐波那契的集中算法
u012601058的博客
03-31 184
1、递归算法。 public static int sum(int n){ count++; if(n<2){ return n; } return sum(n-1)+sum(n-2); } 2、非递归算法 public static int sum1(int n)...
集中常见的排序算法
weimingyu945的专栏
02-03 847
概述 排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。 我们这里说说八大排序就是内部排序。          当n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序序。    快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字
用聚集算法计算轨迹中的滞留区域
zkclay的博客
02-07 4947
引入：在地图上标注大量的坐标点用来展示轨迹信息，随着地图的缩放，所有的图标都叠在一起，不仅影响美观还影响与用户的交互，所以就引入了聚类算法。 聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内的相似性（同质性）越大，组间差别越大，聚类就越好。
K-均值聚类算法和二分K-均值算法
weixin_56273009的博客
05-28 1382
环境： jupyter python3.6.5 数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1pdRvuADFkt-7a9deV45-Sw 提取码：k3v2 准备工作 点击屏幕右上方的下载实验数据模块，选择下载kmeans_algo.tgz到指定目录下，然后再依次选择点击上方的File->Open->Upload,上传刚才下载的数据集压缩包，再使用如下命令解压： !tar -zxvf kmeans_algo.tgz 结果如下： kmeans_alg.
聚类算法：K-means聚类图像分割
12-22
K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解，运算速度较快，缺点是只能应用于连续型数据，并且要在...
机器学习之K均值算法（K-means）聚类
阿优乐扬的博客
03-24 2052
K均值算法（K-means）聚类 【关键词】K个种子，均值 一、K-means算法原理 聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。 K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法
K-均值聚类算法
曾记否？的博客
09-18 1778
K-均值聚类算法 简介 K-均值是发现给定数据集的k个簇的算法。簇个数k是用户给定的，每一个簇通过其质心(centroid) , 即簇中所有点的中心来描述。 工作流程 首先，随机确定k个初始点作为质心。然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个点找距其最近的质心，并将其分配给该质心所对应的簇。这一步完成之后，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。 上述过程的伪代码表示如下： 创建k个点...
【数学建模笔记】【第十讲（1）】聚类模型之：K-均值聚类
Gorege__Hu的博客
01-27 4315
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。
DBSCAN聚类C++算法，可用于GPS车辆聚集计算
02-05
DBSCAN聚类算法，可用于GPS车辆聚集计算 文章请见： http://blog.csdn.net/winnyrain/article/details/52467617
地图点聚合
12-24
之前在项目中需要用到百度地图的点聚合，看了百度提供的demo之后，稍微读了一些源码就能达到需求了，所以并未深入解读源码。 最近有空就把百度实现点聚合的源码从里到外仔细研究了一遍受益良多，在此分享一下。
分布式系统互斥算法---集中式算法
小小小小的专栏
05-10 8234
分布式系统的基础是多进程之间的并发与协作，这就不可避免的涉及到多个进程对共享资源的互斥访问。 在单系统中，进程间对共享资源的互斥访问可以通过信号量、互斥锁来很容易的实现互斥； 在分布式系统中可能会稍微复杂一点，有些互斥算法的大体思想和单系统中的互斥锁比较类似（比如令牌）；但是分布式系统中还有其他更多的互斥方法； 分布式互斥算法可以分为两种不同类型： 1）基于令牌的解决方法，互斥是通过进程之
五种常见的聚类算法总结
热门推荐
slamer111的博客
08-26 4万+
聚类算法的总结与讲解
探索优化算法：集中式、协同式和分布式
工具人的博客
07-29 3619
优化算法是我们解决问题的关键工具。了解不同类型的优化算法以及它们的优点和局限性，可以帮助我们更有效地选择和设计合适的优化算法，解决实际问题。虽然这篇文章只是对这些优化算法进行了初步的介绍，但我们希望它能为你提供一个理解和探索这些方法的起点。
六、聚集函数
he_qiao_2010的专栏
10-30 1447
定义： Aggregate functionsare functions that take acollection (a set or multiset) of values as input and return a single value.  聚集函数就是将一系列的属性作为输入，然后输出单个值的函数。 – Average: avg – Minimum: min – Maxim
用机器学习来帮助吃货的你找最合适的聚点（Python描述）
MrLevo520的博客
09-19 2567
Python 2.7 Pycharm 5.0.3 Geopy 1.11 图形展示 地图无忧-网页版你可能需要知道1.机器学习之K-means算法（Python描述）基础 2.经纬度地址转换的方法集合（Python描述） 3.想要知道怎么实现的可能还要python等相关知识 4.看官随意前言 这次厉害了，我爬出了哈尔滨市TOP285家好吃的店，包括烧烤的TOP，饺子的TOP，酱骨
cluser point 聚点 介绍及使用经验
1
03-27 5466
文章目录1 聚点基本知识1.1 聚点的定义1.2 聚点的性质1.3 聚点的重要定理2 聚点常用在哪些地方2.1 用在哪里2.2 如何使用参考文献 本人才疏学浅，竟被这个概念折磨了一年之久。研究生生涯，真的是太惭愧了。 本文对聚点的介绍侧重于理解。 1 聚点基本知识 1.1 聚点的定义 聚点，英文叫cluster point，或者limit point，是无穷数列{xk}\{x^k\}{xk}的一个性质。注意，有限的数列是没有聚点的。 聚点的定义： 翻译一下就是，若c是数列A的一个cluster point
地图兴趣点聚合算法的探索与实践
高德技术
11-19 8588
一、导读在实现基于地图的业务时，当地图上需要展示的兴趣点（POI）过多时，一般会基于图面效果和渲染性能的考虑，在大比例尺展示完整的业务数据，而在小比例尺展示聚合态数据。在处理不同数量级、...
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