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聚类算法：K-Means 聚类 K-Means 聚类是一种广泛使用的无监督学习算法，旨在将数据集分成 K 个簇，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。它简单、高效，特别适合大规模数据集。下面将详细讨论 K-Means 的原理、实施步骤、优缺点、以及应用实例。

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【机器学习】深入无监督学习分裂型层次聚类的原理、算法结构与数学基础全方位解读，深度揭示其如何在数据空间中构建层次化聚类结构这个代码展示了如何通过K-means聚类方法实现分裂型层次聚类。每次分裂都是基于当前簇的质心，通过最小化误差平方和（SSE）来划分成两个子簇。你可以通过调整参数来控制分裂的停止条件，进而决定最终聚类的数量。

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SDCN：结构化深度聚类网络，开启数据分群新纪元 SDCN：结构化深度聚类网络，开启数据分群新纪元项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SDCN项目介绍SDCN，即结构性深度聚类网络，是近年来在无监督学习领域的一次重要突破。该模型由Bo Deyu等学者于2020年的WWW会议上发表，其论文详细阐述了一种将深度学习的强大表征能力和聚类目标有机融合的方法，旨在提升聚类任务的准确性和稳定性。SDCN不仅理论...

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机器学习 --- 聚类性能评估指标【代码】机器学习 --- 聚类性能评估指标。

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Day_17 无监督算法中的聚类 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 80%训练集，20%测试集。print(f"k={k}，惯性：{kmeans.inertia_:.2f}，轮廓系数：{silhouette:.3f}，CH指数：{ch:.3f}，DB指数：{dh:.3f}")# 返回值：kmeans_labels是一维数组，存储每个样本的簇索引（如[0, 1, 0, 2, ...]）。

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聚类系列 (二)——HDBSCAN算法详解最详细最全最易懂的HDBSCAN算法详解，从DBCSN到OPTICS再到HDBSCAN。DBSCAN、OPTICS 和 HDBSCAN 都是基于密度的聚类算法，它们在处理复杂数据分布、发现任意形状簇和识别噪声点方面表现良好。DBSCAN 是密度聚类的基础算法，OPTICS 改进了其对不同密度簇的适应性，而 HDBSCAN 进一步结合了层次聚类的思想，并提供了自动化的簇提取方法，适用于更广泛的场景。

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【论文阅读】基于挖掘聚类互补性的深度不完全多视图聚类以往的IMVC方法存在以下问题:(1)会影响聚类性能;(2)，特别是输入视图不准确会影响融合后的特征质量。为了避免这些问题，本工作提出了一个。首先，该方法为每个视图分别；然后，本文的方法将完整数据的中，以发现线性可分性。具体来说，本文给出了一种高维映射的实现方法，并给出了挖掘多视图集群互补性的机制。然后将该互补信息转换为高置信度的监督信息，以实现完整数据和不完整数据的多视图聚类一致性。此外，设计了一种来交替促进特征学习和聚类。Fig1：DIMVC的框架。

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PulsarAgents - 浏览器智能体军团，爬虫级智能体。基于RPA+AI+ML实现。任意规模网站自动采集，提取，聚类，标注，训练，预测 PulsarAgents - 浏览器智能体军团，爬虫级智能体。基于RPA+AI+ML实现。任意规模网站自动采集，提取，聚类，标注，训练，预测。100%自动化，将任意网站的网页，转变为业务直接使用的数据，譬如 Excel 表格，网页，或者 SQL 数据库。

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聚类分析（K-means聚类、层次聚类、二步聚类）及SPSS实操简单阐述了三类聚类分析的原理与概念，主要呈现了三类聚类分析的SPSS实操过程与结果呈现

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多模态聚类器（异常情况处理）模型会记录视觉特征权重和文本特征权重，当一个新的数据到来时，会首先对其进行L2归一化，随后会针对每个已知异常类别，计算二者间视觉特征向量的距离和文本特征向量距离，再将两个距离进行加权平均。找到与其最接近的点，判断二者间的距离，如果超过了限定阈值，就会将此异常单独归为一个异常类；我针对上述构建好的系统，进行了测试：首先测试了无已知异常库的情况，系统对于新检测到的异常情况可以自动将其归为新的类别，然后暂时将“系统状态存储”，当下次再次检测到异常情况时，可以直接使用，不用重复计算；'，避免不必要的重复计算。

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杀疯了！K-means与DTW时间序列聚类！！~ 你好，我是小青~大家知道，由于时间序列数据的特殊性（如时间相关性、不同长度、不等间隔等），传统的欧几里得距离（Euclidean Distance）往往难以有效度量序列之间的相似性。因此，被引入作为相似性度量方法，并与结合，从而形成。

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经纬度聚类：聚类算法比较 K均值（K-means）聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个不同的簇（cluster）。其基本思想是将数据集划分为K个簇，使得每个样本点都属于距离最近的簇的中心点，同时最小化簇内样本点之间的距离平方和。初始化: 随机选择K个样本点作为初始的簇中心点。分配: 对于每个样本点，计算其与K个簇中心点的距离，并将其分配到距离最近的簇中心点所在的簇。更新: 对于每个簇，计算其所有样本点的均值，将该均值作为新的簇中心点。重复迭代。

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使用pyannote-audio实现声纹分割聚类 pyannote.audio是用Python编写的用于声纹分割聚类的开源工具包。在PyTorch机器学习基础上，不仅可以借助性能优越的预训练模型和管道实现声纹分割聚类，还可以进一步微调模型。

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三个常用的聚类数据集：助力聚类算法研究与测试三个常用的聚类数据集：助力聚类算法研究与测试【下载地址】三个常用的聚类数据集本开源项目提供了三个常用的聚类数据集，旨在为研究人员和开发者提供便捷的测试与评估工具。数据集1适合初步验证聚类算法，数据集2具有更复杂的特征结构，可用于评估算法在实际问题中的表现，数据集3则包含大量样本，适合大规模数据集的性能测试。这些数据集...

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自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包进行聚类通过K均值聚类，我们成功地将数据集分为两个簇，并通过可视化方式直观展示了聚类结果。K均值算法的核心思想是通过计算点与簇中心的距离进行分组，并不断迭代优化簇的中心位置。

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数据分析-航空公司客户价值分析（聚类）-毕业设计：数据分析案例-航空公司客户价值分析（聚类）目录项目背景原始数据情况挖掘目标分析方法与过程加载数据数据预处理构建模型 ✍🏻作者简介：机器学习，深度学习，卷积神经网络处理，图像处理🚀B站项目实战：https://space.bilibili.com/364224477😄 如果文章对你有帮助的话，欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+🤵‍♂代码获取：@个人主页在企业的客户关系管理中，对客户分类，区分不同价值的客户。针对不同价值的客户提供个性化服务方案，采取不同营销策略，将有限营销资

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乱次序_Chaos

【无监督学习】DBSCAN 聚类步骤及matlab实现本文详细介绍了DBSCAN的原理，以及matlab实现步骤！！！

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AIDD-人工智能药物设计-通过组合生物合成产生新的类似物的抗真菌费尔南型三萜多聚类素的生物合成表征为了拓展聚多酚类类似物的种类，研究团队在真菌中鉴定了两种新的菲南型环化酶，并将这两种环化酶分别与A.oryzae NSAR1中的PoIB/CE组合，成功获得了5种新的聚多酚类类似物。鉴于费南德型三萜的药用价值，研究团队利用基因组数据、合成生物学工具和异源寄主的发展，采用了基于个体生物合成途径功能表征的组合生物合成策略，以扩大天然产物的结构多样性。在真菌中，费南德型三萜主要分为两类，其中I组具有完整的五环骨架和高氧a环，且展现出有效的抗真菌活性，但目前已知的I族费尔南型三萜仅有两种。1-13抗真菌活性评价。

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【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）文献来源：摘要：对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。实际算例验证表明,按照小时级、月度级、年度级等时间尺度进行统计,所建立的GMM聚类模型均极大地提高了未分组的风电功率预测模型的准确性。

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机器学习之聚类 KNN,KMeans,Meanshift等机器学习算法

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