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e993新闻网 » k-means算法原则

K均值聚类算法

2024年6月18日 - 腾讯新闻

K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之和最小。目标函数的数学公式是:从公式可见,E值越小则簇内数据(样本)相似度越高。K-Means算法通过迭代更新簇中心,不断优化这个目标函数,来达...

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算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

2024年5月3日 - 腾讯新闻

K-means算法是一种无监督学习方法,它的目标是将数据集划分为K个不重叠的子集(簇),使得每个数据点到其所属簇中心(质心)的平方距离之和最小。这个算法假设簇是凸的,并且每个数据点只属于一个簇。大致步骤为:初始化:随机选择K个数据点作为初始质心。分配:将每个数据点分配给最近的质心所在的簇。更新质心:重新...

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R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类|附代码数据

2024年3月19日 - 搜狐

k-Shape提出称为基于形状的距离(SBD)的距离。k-Shape算法k-Shape聚类侧重于归一化和移位的不变性。k-Shape有两个主要特征:基于形状的距离(SBD)和时间序列形状提取。SBD互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。使用FFT(+α)代替DFT来提高计算效率。归一化互相关(系数归一化)NCCc是互相关系列除以单个系列自...

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学术前沿 | 进步对齐:让AI跟上人类道德的脚步

2024年9月30日 - 网易

3.引入了终身和外推算法作为基线方法:提出了终身(Lifelong)和外推(Extrapolative)对齐算法,作为进步对齐的基线方法,并在ProgressGym上对其性能进行了全面评估。这些算法展示了进步对齐问题的可行性,证明了虽然进步对齐具有复杂性,但可以通过算法解决。4.开放了源代码和排行榜:ProgressGym是开源的,并提供了实时的排行...

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概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

2024年9月16日 - 网易

使用K-means聚类:fromsklearn.clusterimportKMeansX=np.random.randn(300,2)kmeans=KMeans(n_clusters=3)kmeans.fit(X)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=kmeans.labels_)plt.title("K-meansClustering")plt.show()

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8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

2024年3月1日 - 腾讯新闻

K均值聚类(K-MeansClustering)是一种经典的聚类算法,其基本原理是将数据点分为K个簇,每个簇由簇中心(通常是簇内所有点的均值)表示(www.e993.com)2024年11月10日。所以,K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之...

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【技术交流】水环境 | 基于综合评分法和风险商值法筛选黄河流域...

2024年7月19日 - 新浪

K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法。将数据集中的观测值划分为N个不同的组或簇。算法的目标是将数据点分配到N个簇中的某一个,以使得每个数据点到其所属簇的中心点(质心)的距离最小化。根据大量实例计算经验可知,基于数据场的K-means聚类法比传统算法聚类正确率更高,K-means聚类分析方法可以通过迭代有...

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AI究竟是帮助医生还是损害医生的诊断?华人学者顶刊论文表明,这...

2024年3月21日 - 网易

1.1k-means,PCA等聚类和降维技术的介绍:介绍k-means聚类算法和主成分分析(PCA)降维技术的基本原理及应用场景。1.3高斯混合模型等相关统计知识的详解:详细解释高斯混合模型的原理和在数据聚类中的应用。1.4维度灾难:讨论高维数据所带来的挑战,包括维度灾难的概念及其对数据分析的影响。1.5t-SNE:介绍t-SNE(t...

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2023年David Baker团队连发5篇Nature和Science论文,开启AI蛋白质...

2024年3月11日 - 网易

1.1k-means,PCA等聚类和降维技术的介绍:介绍k-means聚类算法和主成分分析(PCA)降维技术的基本原理及应用场景。1.3高斯混合模型等相关统计知识的详解:详细解释高斯混合模型的原理和在数据聚类中的应用。1.4维度灾难:讨论高维数据所带来的挑战,包括维度灾难的概念及其对数据分析的影响。1.5t-SNE:介绍t-SNE(t...

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R语言K-Means(K均值聚类)和层次聚类算法对微博用户特征数据研究

2023年7月2日 - 网易

K-means算法将该样本集分为4类,其中最多的为cluster-2,有39886条记录,其次是cluster-3,有4561条记录,再者是cluster-1,为3514条记录,cluster-4,为2398条记录。从聚类数量来看聚类数目分布合理,没有出现过少的离群点。从聚类中心来看,第二类别是微博数较少,但是粉丝很多,并且注册时间较早的一批用户,并且已经是...

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