Advertisement

K均值聚类算法在无监督学习中的应用，并提供基于手动实现的 Jupyter 代码 (ipynb)。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过运用无监督学习方法，特别是kmeans聚类算法，并结合手动编写的jupyter代码（文件名为.ipynb），可以有效地进行数据分组和模式识别。该项目旨在展示kmeans聚类算法的实践应用以及如何在jupyter环境中对其进行实现和测试。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • k-means聚类算法的无监督学习及Jupyter代码手动实现.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook介绍并实现了经典的k-means聚类算法，通过详细的步骤和代码示例帮助读者理解无监督学习中的一种重要方法。 无监督学习中的K-means聚类算法及手动实现Jupyter代码笔记。
     
  • K均值算法（无监督分类）
    优质
    K均值算法是一种常用的无监督机器学习技术，用于将数据集划分为K个簇，其中每个簇由与该簇中对象最相似的一个点即质心来代表。 在武大遥感学院的模式识别作业中，要求使用MATLAB实现K均值分类算法，并将数据分为5类。初始聚类中心选取前五个像素。
     
  • K-means聚类算法在无监督学习中的应用-附件资源
    优质
    本资源深入探讨了K-means聚类算法在无监督学习领域的应用，通过实例分析展示了如何利用该算法进行数据分类和模式识别。包含相关代码和案例研究的详细讲解。 无监督学习--K-means聚类算法学习相关资源
     
  • K均值算法的无监督分类方法
    优质
    简介：K均值算法是一种经典的无监督学习技术，通过迭代优化过程将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的对象间距离尽可能小，不同簇间的距离尽可能大。 用C语言编写的K君子算法可以调用GDAL库来打开任意格式的图像，并且支持自定义分类书目，从而实现遥感图像的监督分类功能。
     
  • Python中的k均值聚类算法在机器学习的应用
    优质
    本篇文章主要介绍如何使用Python实现k均值聚类算法，并探讨其在机器学习领域的广泛应用和重要性。 本段落详细介绍了Python中的k均值聚类算法，具有一定的参考价值，适合感兴趣的读者学习研究。
     
  • MATLAB代码-K-means聚类：在MATLAB中实现K均值算法
    优质
    本资源提供了一套详细的MATLAB代码示例，用于演示如何实现和应用经典的K-均值（K-means）聚类算法。通过该教程，学习者能够掌握K-means的基本原理及其在数据科学中的实际运用技巧。 在本节中，我们将使用Matlab中的K均值聚类算法，并探讨自组织图（SOM）神经网络如何将虹膜花朵按拓扑分类成不同的类别，从而提供对花朵类型更深入的了解以及进一步分析的有效工具。SOM是一种竞争性学习的人工神经网络，其特点包括：每个单元处理相同的输入；通过竞争机制选择合适的节点；并根据所选节点及其邻居进行调整和修改。此外，在文件中还包含用于检测人脸的Matlab代码。
     
  • Python中K均值算法的实现示例(K均值聚类)
    优质
    本示例详细介绍了如何在Python中使用K均值算法进行数据聚类分析。通过实际代码演示了初始化质心、分配簇成员及更新质心等步骤，帮助读者快速掌握该技术的应用与实践。 简单实现平面的点K均值分析，并使用欧几里得距离以及pylab进行展示。 以下是代码： ```python import pylab as pl # 计算欧几里得平方距离函数定义 def calc_e_squire(a, b): return (a[0] - b[0]) ** 2 + (a[1] - b[1]) ** 2 # 初始化20个点的数据 a = [2,4,3,6,7,8,2,3,5,6,12,10,15,16,11,10,19,17,16,13] b = [5,6,1,4,2,4,3,1,7,9 , 16 , 11 , 19 , 12 , 15 , 14 , 11 , 14 , 11 , 19] ```
     
  • 基于MATLAB的K均值聚类算法实现
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB软件来实施和优化K均值聚类算法，适合初学者了解数据科学中的这一重要技术。文中详细步骤帮助读者掌握该方法应用于数据分析的具体操作技巧。 该实例展示了如何使用MATLAB实现K聚类算法，并从Excel表格中读取二维数据点（x,y）。用户可以自主调节类别数量进行分类操作。此压缩包包含以下文件：kmeans聚类函数（kmeans_clustering.m），测试代码（main.m）以及用于测试的数据集（testdata.xls）。该程序已在MATLAB 2019a和MATLAB 2016a版本中成功运行。
     
  • Python中的K均值聚类算法代码
    优质
    本文章提供了一个详细的指南和示例代码，用于在Python中实现K均值（K-means）聚类算法。通过使用流行的机器学习库scikit-learn，读者可以轻松地掌握如何应用此算法进行数据分组与模式识别。 K均值聚类算法首先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个数据点与各个种子聚类中心之间的距离，并将每个数据点分配给最近的那个聚类中心。这样，每一个聚类由一个聚类中心及其所属的所有数据点组成。每次把样本分到某个类别中后，该类别的质心（即代表整个分类的平均值）都会根据新加入的数据点进行更新计算。这一过程会不断重复直到满足特定条件为止。具体来说，这些终止条件包括不再有对象被重新分配给不同的聚类、没有聚类中心发生变化或者误差平方和达到局部最小值等情形。
     
  • Python中实现K均值聚类算法
    优质
    本文章详细介绍了如何在Python编程语言中实现经典的K均值（K-means）聚类算法，包括所需库的导入、数据预处理步骤以及核心代码段的解释。适合对数据分析和机器学习感兴趣的初学者阅读与实践。 使用Python实现K均值聚类，并返回各个中心点到点集的距离之和，可用于调整分类个数、筛选最优的聚类。