聚类之LVQ

最新推荐文章于 2023-03-07 20:00:33 发布
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博客围绕聚类算法LVQ展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于该算法在聚类方面的应用，LVQ作为一种聚类算法，在信息技术领域的数据挖掘、数据分析等方面有重要作用。

K-mean聚类、LVQ聚类和混合高斯聚类的测试类matlab程序
08-23
K-means是最常见的聚类算法之一，它通过迭代寻找数据的最佳划分。其基本思想是将数据点分配到最近的聚类中心，并更新这些中心为该聚类所有点的均值。在本例中，MATLAB脚本`K_mean_cluster_test.m`会展示如何初始化K...
机器学习_数据挖掘_模式识别_统计分析_化学分析_PCA降维_Kmeans聚类_LVQ学习向量量化_BP神经网络_交叉验证_模型评估_基于UCI葡萄酒数据集的葡萄酒产地分类预测系统.zip
最新发布
05-05
本项目使用该数据集构建了一个葡萄酒产地分类预测系统，通过应用PCA降维、Kmeans聚类、LVQ学习向量量化、BP神经网络等多种机器学习技术，以实现对葡萄酒产地的高效分类。 该系统的实现涉及从数据预处理到模型训练和...
LVQ 学习向量量化 聚类 python 实现 以及 一些 思考
csdn_inside的博客
12-25 2125
思路就不多说了。。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def LVQ(X,y,n_clusters,learning_rate=0.1): #随机选择n_clusters个样本作为p向量 idx=np.random.choice(X.shape[0],n_cluster...
聚类算法2——LVQ学习向量量化(算法步骤及matlab代码)
GZ的博客
12-01 4080
看了西关书的聚类算法，算法原理很容易明白，接下来就是整理成自己的理解思路，然后一步一步来实现算法，那么就来做吧。 学习向量量化（LVQ）算法步骤 输入：样本集（带标记），原型向量个数，各原型向量预设的类别标记，学习率（0，1） 输出：最终的原型向量 Step1:初始化函数 ，init_lvq() Step1.1: 载入样本集，初始化学习率，初始化原型向量 输入: txt样本数据，原型向...
lvq聚类 matlab,手写LVQ（学习向量量化）聚类算法
weixin_34363835的博客
03-22 636
LVQ聚类与k-means不同之处在于，它是有标记的聚类，设定带标签的k个原型向量(即团簇中心)，根据样本标签是否与原型向量的标签一致，对原型向量进行更新。最后，根据样本到原型向量的距离，对样本进行团簇划分。伪代码如下： python实现如下：1，算法部分#学习向量量化LVQ：有标记的聚类importnumpy as npimport randomdefdis(x,y):return np.sqr...
LVQ聚类算法
热门推荐
changyuanchn的专栏
05-23 1万+
LVQ算法 LVQ是learning vector quantization的简称，是一种被称之为学习向量量化的算法。 其算法思想是通过找到一组原型向量来代表聚类的中心。而与其他的聚类算法不同，LVQ假设每个样本是有标签的，LVQ通过这些假设的标签来辅助聚类。 LVQ算法实现 给定样本集{(x1),(x2),...,(xN)}{(x1),(x2),...,(xN)} \left \{ ...
SOM聚类与LVQ方法在索引中的应用研究
资源摘要信息:"LVQ与SOM聚类索引化方法在MATLAB中的应用" 本资源集的核心内容围绕学习向量量化（Learning Vector Quantization，简称LVQ）和自组织映射（Self-Organizing Map，简称SOM）聚类算法，以及它们在信息...
机器学习11—原型聚类之学习向量量化（LVQ）
ex_6450的博客
08-20 5396
周志华的《机器学习》介绍学习向量量化（LVQ）中可以知道，LVQ也是基于原型的聚类算法，与K-Means不同的是，LVQ使用样本真实类标记辅助聚类，首先LVQ根据样本的类标记，从各类中分别随机选出一个样本作为该类簇的原型，从而组成了一个原型特征向量组，接着从样本集中随机挑选一个样本，计算其与原型向量组中每个向量的距离，并选取距离最小的原型向量所在的类簇作为它的划分结果，再与真实类标比较。LVQ算法的流程如下所示：统计样本的类别，假设一共有q类，初始化为原型向量的标记为{t1,t2,……,tq}。
写一个关于客户聚类的LVQ算法的python代码
06-12
上面的代码实现了基本的LVQ算法，其中，k是聚类的数量，alpha是学习率，epochs是迭代次数。在train函数中，我们首先随机初始化权重向量，然后在每个epoch中循环遍历所有数据点，并找到最接近的权重向量。如果最接近...
原型聚类（K-means聚类、LVQ、高斯混合聚类）
intelligence1994的博客
04-07 4919
转自：周志华《机器学习》第9章 转自：http://blog.youkuaiyun.com/sunanger_wang/article/details/8852746 1、K-means 有样本D（x1,x2,...,xn），先随机找K个点作为类别中心，（1）计算每个样本距K个点的距离，将样本分类到距离最近的点，（2）根据每类的样本更新类别中心 2、LVQ，学习向量量化 前提：假设
机器学习算法----聚类 (K-Means、LVQ、GMM、DBSCAN、AGNES) (学习笔记)
深度不学习！！的博客
04-05 4330
文章目录聚类简介聚类和分类的区别基础概念外部指标内部指标距离度量和非距离度量距离度量方法有序属性和无序属性原型聚类k均值算法(K-means)学习向量化（LVQ）高斯混合聚类（GMM）密度聚类(DBSCAN)层次聚类(AGNES)学习参考 聚类简介 之前学习的决策树、随机森林或者逻辑回归都属于有监督学习，就是有老师在指导他，给了他特征和真实标签lable。 今天的这个聚类算法就是无监督学习，不需要真实标签lable。 聚类结果:将数据划分成有意义的‘簇’ （类似于集合），簇内样本尽快可能的相同，簇间尽可能的
LVQ
weixin_43758551的博客
03-24 1549
学习向量量化简介 ： 学习向量量化是一种聚类算法，我自己感觉这应该是一种监督学习算法吧，这种算法属于原型聚类，找到初始原型来刻画聚类结构，与一般聚类算法不同的是，(LVQ)这种算法数据样本带有监督信息标记 算法思想 ： 通过数据集不断学习不断移动原型向量的位置，把高维空间划分成 n 个簇，每个原型向量代表一个聚类簇。 初始化一组原型向量，初始化的方法一般为，从第q个簇里面随机找一个标记为tq的样本...
聚类算法——python实现学习向量量化（LVQ）算法
和服务器度过的夏天
05-13 8639
算法思想学习向量量化算法和K均值算法类似，是找到一组原型向量来聚类， 每一个原型向量代表一个簇，将空间划分为若干个簇，从而对于任意的样本，可以将它划入到与它距离最近的簇中。特别的是LVQ假设数据样本带有类别标记，可以用这些类别标记来辅助聚类。 大致思想如下： 1.统计样本的类别，假设一共有q类，初始化为原型向量的标记为{t1,t2,……,tq}。从样本中随机选取q个样本点位原型向量{p1, p2
LVQ神经网络基本原理与从聚类角度看本质
dbat
05-26 7571
《老饼讲解神经网络》：本文介绍LVQ神经网络的结构、运作与训练，是LVQ的入门教程，是LVQ原理理解、代码实现、实际应用的理论基础。在matlab中使用工具箱使用LVQ，和挖出工具箱源码，重写LVQ请查看《LVQ-matlab工具箱使用》《LVQ-matlab工具箱源码重写》，你没看错，是挖出源码重写...
【机器学习】原型聚类（K-means、高斯混合聚类、学习向量量化LVQ）、密度聚类DBSCAN、层次聚类AGNES
weixin_63062756的博客
02-05 2107
原型聚类（K-means、高斯混合聚类、学习向量量化LVQ）、密度聚类DBSCAN、层次聚类AGNES
LVQ算法
优快云XXCQ的博客
03-07 1123
LVQ算法主要是通过对数据进行聚类来实现分类，其核心思想是通过逐步调整聚类中心，使得不同类别之间的距离变大，同一类别之间的距离变小。LVQ算法的核心思想是通过逐步调整聚类中心，使得不同类别之间的距离变大，同一类别之间的距离变小，从而实现分类任务。LVQ（Learning Vector Quantization）算法的核心是通过逐步调整聚类中心，来使不同类别之间的距离变大，同一类别之间的距离变小。这样，经过多次迭代后，不同类别之间的距离将逐步变大，同一类别之间的距离将逐步变小，从而实现分类任务。
matlab newlvq函数 建立…
Coding home - 漂流瓶jz
03-14 3679
newlvq() 功能  建立一个向量量化神经网络函数 格式   (1) net = newlvq  (2) net = newlvq(PR，S1，PC，LR，LF) 说明  式(1)返回一个没有定义结构的空对象，并显示函数nntool的帮助文字； 式(2)中，net为生成的学习向量量化网络； PR为一个Rx2维的网络输入向量取值范围的矩阵[Pmin Pmax]； Sl表示隐含层神经元的数目； P
学习向量量化（LVQ）
weixin_36823685的博客
01-19 2080
学习向量量化（LVQ） 是一种无模型的数据点聚类方法。可以用来执行分类任务。 （他很难搞清楚反应变量y和预测器x之间存在什么样的联系。因而在许多现实的场景中，它是作为一种黑箱方法来加以应用的。） 步骤： 为数据集里的每个类别选择k个初始的原始向量，如果是一个两分类问题，并且每个分类中有两个原型向量，那我们就需要设置4个初始的原型向量，它们是从输入的数据集中随机选择的。 接着进行循环，直到...
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