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K-Means算法从头开始构建,并与Sklearn模型进行对比。

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简介:
通过从零开始构建,我们对K-Means聚类算法进行了实际的实现,并对其结果与使用Scikit-learn库提供的模型进行了详细的对比分析。

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  • K-means_from_scratch: 实现K-Means聚类Sklearn分析
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    本项目实现了一个从零开始的K-Means聚类算法,并通过实验与Scikit-learn库中的相应模型进行性能比较,旨在深入理解该算法的工作机制及其在实际数据集上的表现。 从零开始实现K-Means聚类算法,并与Sklearn模型进行比较。
  • K-means】实践——用Python实现K-meansIris数据分析
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    本项目通过Python语言实践K-means聚类算法,并应用该算法对经典的Iris数据集进行详细分析与可视化展示。 此处基于K-means算法处理Iris数据集的Kmeans.py模块: ```python import numpy as np class KMeansClassifier(): 初始化KMeansClassifier类 def __init__(self, k=3, initCent=random, max_iter=500): # 类的成员变量 self._k = k # 中心点的数量 self._initCent = initCent # 初始化中心点的方法 self._max_iter = max_iter # 最大迭代次数 ``` 注意:上述代码中`random`和`max_ite`在原文中有误,应修正为正确的变量名或方法。
  • k-meansDP-means聚类分析
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    本文对比分析了K-means和DP-means两种聚类算法的特点、性能及应用场景,旨在为实际问题中选择合适的聚类方法提供参考。 使用Python进行编码时,可以比较DP-means和k-means聚类算法,并且在其中包含数据集的分析。
  • k-Means (kM) 聚类:利用 k-Means++ 初多次聚类 - MATLAB
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    本项目使用MATLAB实现基于k-Means++初始化策略的k-Means聚类算法,通过多次迭代优化聚类结果。适合数据挖掘和机器学习研究。 功能1:kMeans.predict(Xnew) 描述1:返回一个或多个测试实例的估计集群。 例子: X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]] Xnew = [[0, 0], [12, 3]] k = 2 mdl = kMeans(k) mdl.fit(X) Ypred = mdl.predict(Xnew) 输出结果: Ypred: array([1, 2]) 质心:array([[1. , 2. ], [10., 2.]])
  • 语言
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    《构建大型语言模型(从零开始)》是一本详细介绍如何设计、训练和优化大规模语言模型的书籍或教程,适合对AI技术感兴趣的初学者深入学习。 著名机器学习和AI研究员、畅销书《Python 机器学习》的作者Sebastian Raschka近日发布了新书《Build a Large Language Model (From Scratch)》。书中包含的相关代码可以在GitHub上找到。
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  • 层次K-means聚类
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    本文探讨了不同数据集层次聚类方法与K-means算法的表现差异,分析了各自优势及局限性,为选择合适的聚类策略提供参考。 学习聚类算法代码,包括层次聚类和K-means聚类。
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    简介:本文探讨了一种基于MapReduce框架下的高效K-means并行算法,旨在优化大规模数据集上的聚类分析效率与准确性。 为了解决K-means算法在初始值选取上的依赖性、收敛速度慢以及聚类精度低等问题,并应对处理海量数据时出现的内存瓶颈问题,本段落提出了一种基于MapReduce框架的高效并行化K-means算法。 该方案结合了K选择排序方法进行高效的采样过程以提高效率;通过样本预处理策略获取初始中心点;使用权值替换的方法更新迭代中的中心点。此外,还通过对Hadoop集群配置调整来进一步优化算法性能和运行速度。 实验结果表明,所提出的算法在收敛性、准确率以及加速比方面均表现出色,并且整体的计算效率得到了显著提升。
  • 利用K-means图像分割
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    本研究采用K-means聚类方法对图像进行分割处理,旨在实现高效的图像分类与识别。通过将像素划分为若干簇,从而简化了图像数据并提高了后续分析效率。 基于K-means聚类的图像分割步骤对于初学者来说非常有帮助。