小恒数科:揭秘AI背后的算法魔法

应用:广泛应用于分类、预测等领域,如金融风险评估、医疗诊断等。k均值聚类算法(k-meansclusteringalgorithm)原理:将数据分为K个组,通过计算每个对象与聚类中心的距离来进行分配,使得每个聚类内的数据点尽可能相近。应用:常用于客户细分、图像分割等领域。支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)原理:一种监...

智能模式识别:技术演进与应用前景探索

常见的无监督学习算法包括聚类算法(如K-means、层次聚类)和降维算法(如主成分分析PCA)。无监督学习的优势在于能够发现数据中的潜在结构,但其缺点是结果的解释性较差。半监督学习Semi-SupervisedLearning半监督学习结合了监督学习和无监督学习的优点,利用少量标注数据和大量未标注数据进行训练。这种方法在实际应用中非...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例

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()租售GPU算力租:4090/A800/H800/H100售:现货H100/H800...

K均值聚类算法

这时候可以收集用户的消费频率、消费金额、最近消费时间等消费数据,并使用K-means算法将用户分为不同的层级,然后针对高价值用户,可以提供专享活动或个性化服务,提高用户价值感和忠诚度,针对将要流失的用户,可以采用发放优惠券等挽留策略,尽可能留住用户。以下是一些更多应用场景:文档聚类:在自然语言处理中,可用于文档...

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

k-Shape的整个算法如下。k-Shape通过像k-means这样的迭代过程为每个时间序列分配聚类簇。将每个时间序列与每个聚类的质心向量进行比较,并将其分配给最近的质心向量的聚类更新群集质心向量重复上述步骤1和2,直到集群成员中没有发生更改或迭代次数达到最大值。

一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法

常见的聚类算法包括K-means和层次聚类(www.e993.com)2024年11月10日。聚类算法在市场细分、客户分群等领域应用广泛，能够帮助企业更好地理解客户需求和市场趋势。三、决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过递归地将数据集划分成若干个子集，最终形成一棵树。决策树能够直观地展示决策过程，并且易于理解和实现。在应用上，决策树常用于信用...

K-means聚类算法在数据挖掘中的应用与效果评估

K-means聚类算法适用于各种类型的数据集,包括数值型和非数值型数据。而且,K-means算法对于处理大规模数据集也有较好的性能。综上所述,K-means聚类算法在数据挖掘中具有广泛的应用,并且其效果评估方法可以帮助我们判断聚类结果的好坏。通过K-means算法的应用,可以实现客户细分、图像分割、基因表达数据分析等多个领域的...

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

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...

苹果AI版iOS首日火爆:聊天秒变高情商,大模型成最强嘴替

对于投影权重，每16列/行共享相同的量化常数，并且使用K-means算法进行4位量化。针对嵌入层，由于是输入和输出共享的，采用了8位整数进行每通道量化，另外还有某些重要性相对较低的层被进一步压缩到2位量化。为了恢复量化后损失的性能，以保持模型的输出质量和准确性，苹果还引入了准确性恢复适配器（Accuracy-Recovery...

抛弃视觉编码器,这个「原生版」多模态大模型也能媲美主流方法

特别地，针对LAION图像冗余度高的问题，通过在EVA-CLIP提取的图像特征上应用K-means聚类，生成50,000个聚类，并从中挑选出最接近每个聚类中心的300张图像，最终选出1500万张LAION图像样本。随后，利用Emu2（17B）和LLaVA-1.5（13B）重新生成高质量图像描述。在监督微调阶段，使用LL...