Orange3实战教程：无监督---距离变换

最新推荐文章于 2025-11-30 17:53:43 发布
最新推荐文章于 2025-11-30 17:53:43 发布
阅读量221 收藏
点赞数 5
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 机器学习 数据挖掘 深度学习 orange3中文版 神经网络 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/err2008/article/details/147922552

距离变换

对数据集中的距离进行变换。

输入

• 距离：距离矩阵

输出

● 距离：变换后的距离矩阵

距离变换部件用于对距离矩阵进行标准化和反转操作。数据标准化是将所有变量调整为相互成比例的必要步骤。

  1. 选择标准化类型：

    • 无标准化
    • 归一化到区间 [0,1][0,1][0,1</
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Orange3实战教程：无监督---保存距离矩阵
err2008的专栏
05-15 46
本文介绍了如何保存距离矩阵的操作步骤。文件可以保存在与工作流相同的目录或其子目录中，系统会记住相对路径；若保存在其他位置，则存储绝对路径，但自动保存功能会被禁用。用户可以通过点击“保存”选择先前保存的矩阵，或勾选复选框实现自动同步；也可以通过“另存为”将矩阵保存到本地。示例中展示了使用距离变换小部件对鸢尾花数据集进行转换并保存的过程，用户可以选择输出全部或部分数据实例，配对关系会自动标记。文件修改后的状态可在“距离文件”中查看。
Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 557
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练和评估模型。
Orange3 实战教程 总目录
err2008的专栏
03-28 1244
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练、评估和使用模型。
sklearn实战-----6.聚类算法K-Means
zjmy的博客
06-16 3138
1 概述 1.1 无监督学习与聚类算法 在过去的五周之内，我们学习了决策树，随机森林，逻辑回归，他们虽然有着不同的功能，但却都属于“有监督学习”的一部分，即是说，模型在训练的时候，即需要特征矩阵X，也需要真实标签y。机器学习当中，还有相当一部分算法属于“无监督学习”，无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵X，不需要标签。我们曾经学过的PCA降维算法就是无监督学习中的一种，聚类算法，也是无监督学习的代表算法之一。 聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于我们
目标检测YOLO实战应用案例100讲-树上果实识别与跟踪计数
qq_36130719的博客
12-21 963
我国水果产业是农业和农村经济发展的重要支柱，其规模在全球居于前列[ 1]。相 较于发达国家，我国水果产业尚存众多难题。其中之一，即当前水果种植主要依赖人 工，这与我国水果种植规模急速扩大的态势相背离。同时，由于高昂的生产成本和相 对较低的果园作业数字化及机械化水平，导致果园生产管理总体较为粗放。这限制了 果农收入的增加和水果产业综合竞争力的提升。因此，在农业生产中必须不断推进科 技创新，提高水果种植的现代化水平，以更高效、低成本的方式提高水果产量和品质， 这是促进水果产业发展的必要手段[ 2]。
Python 深度学习实战：无监督学习
AI天才研究院
11-28 248
1.背景介绍 什么是无监督学习？无监督学习就是不需要标签的数据学习方法。它的目标是发现数据的内在结构及模式，并应用到其他数据上去进行分析预测、分类等任务。这里提到的学习是指机器学习中的一种机器学习方法。无监督学习可以看做是一个分割问题，即将训练集中没有明确标记的样本划分为几个类别或者聚类的结果。 无监督学习可以用很多种方式实现，比如聚类、
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习目标检测的白细胞分类技术研究
qq_36130719的博客
07-04 948
白细胞（White Blood Cell，WBC）是血液的主要组成部分，也是人体免疫系 统中极其重要的安全卫士，它们可以清除细菌，抵抗感染，为人体健康筑起坚固 的防线。在血常规计数领域，常常把白细胞分成单核细胞、粒细胞和淋巴细胞[ 7]。粒细胞（Granulocyte）由骨髓中的造血干细胞分化而成，是一类细胞质中包含颗 粒体的白细胞，根据在瑞氏染色下的表现可进一步分为嗜碱性粒细胞（Basophil）、 嗜酸性粒细胞（Eosinophil）和中性粒细胞（Neutrophil）。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数据分析】时序异常检测（附实战应用案例）
qq_36130719的博客
01-09 2501
比如一个司机的行为可以表示为一个 的2D时间序列我们想要根据异常评分（分数越高，越可能是个异常点）来判断异常点。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于特征融合和预测细化的遥感图像目标检测（下）
qq_36130719的博客
04-11 332
CenterNet是基于中心点的回归方法的代表，该方法首先对目标的中心点和类别 进行预测，然后在中心点处回归出目标的宽高和方向等属性。CenterNet的输出由中 心点特征图、偏移量特征图和宽高特征图三部分组成。该网络首先对目标的中心点 进行预测，然后对不同类别的中心点特征图进行非极大值抑制，获得响应最为强烈 的像素位置，即目标中心点，接着在宽高和偏移量这两个类别共享的特征图上索引 该位置，对中心点的偏移量和目标的宽高进行预测。最终，即可使用目标中心点、 宽度、高度和偏移量这几个参数来表示预测边界框。
业务驱动的Python客户分群：结合K-means算法的实战技巧
[业务驱动的Python客户分群：结合K-means算法的实战技巧](http://hptpedia.hyper-trade.com/content/images/2023/02/image-3.png) # 摘要 本文通过业务驱动的视角，详细探讨了使用Python语言在客户分群中的应用，...
11.1 高斯消元法的应用
passxgx的博客
11-26 770
高斯消元法实际应用
【】模式识别与机器学习基础概念
hiliang521的博客
11-30 862
关键词：时空特征组合、向量表示、模式类、信息表征模式是模式识别领域的基础概念。广义地说，模式是指区别事物的时空特征组合，存在于时间和空间中可观察的物体，只要我们能够区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。从信息的角度来看，模式不是事物本身，而是从事物获得的信息。这种信息往往具有时间和空间的分布特性，比如个人的照片所包含的像素信息，歌曲旋律所体现的音阶变化，以及动物步态所反映的运动特征。这些信息通过特定的方式组织起来，形成了我们能够识别和区分的模式。在数学上，模式一般用向量来表示。
AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》
Christo的博客
11-30 483
这篇论文成功地将谱旋转技术应用于谱聚类，解决了传统K-Means在处理松弛谱向量时的偏差问题。通过引入正交旋转约束，方法在理论上保证了更好的连续-离散逼近，并在实验中证明了其在图割优化和聚类指标上的优越性。论文结构清晰：从谱聚类背景引入问题，推导优化算法，提供理论证明，并通过基准数据集验证。该工作强调了谱聚类后处理的的重要性，为后续研究（如自适应谱聚类）提供了基础。
深度学习、机器学习、人工智能三者的关系
casually的博客
11-29 657
以上就是深度学习、机器学习、人工智能三者的关系。
【机器学习】21-22 机器学习系统开发流程 & 倾斜数据集
weixin_54010404的博客
11-30 457
本文摘要：文章介绍了机器学习开发流程的关键环节，包括迭代开发过程、错误分析方法、数据增强与合成技术、迁移学习的应用场景与策略。详细阐述了倾斜数据集下的评估指标（准确率、召回率、F1分数）及其权衡关系，并概述了完整机器学习项目的生命周期（从任务定义到部署监控）。特别强调了在数据不平衡情况下传统准确率的局限性，提出了使用精确率和召回率作为替代指标，并通过F1分数进行综合评估的方法。最后提及了机器学习项目中的伦理考量和数据偏见问题。
机器学习初级
2401_87118211的博客
11-28 521
机器学习初级
数据挖掘-聚类方法
2301_80828873的博客
11-25 1302
聚类，划分式方法，层次式方法，评估方法
【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法
最新发布
子午的博客
11-30 484
民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1017
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
远程操作软件无线电系统：基于RTL-SDR和Orange PI
3. Hack RF SDR: Hack RF是一个开源项目，由Michael Ossmann创建，旨在生产一个完整的软件定义无线电平台，频率范围从30MHz至6GHz。它允许用户发送和接收信号，支持几乎所有现有的无线通信标准。 4. GNU Radio: GNU...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

err2008

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值