K均值聚类算法

可解释性强:结果(即聚类中心)具有很好的可解释性。收敛速度快:在大多数情况下,K-means算法能够较快速地收敛到局部最优解。优化迭代功能:可以在已经求得的聚类基础上进行迭代修正,提高聚类的准确性。K-means算法的缺点:准确度上比不上有监督学习的算法对噪声和离群点敏感:对噪声和离群点敏感,这些点可能会影响...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

基于聚类算法,我们可以更容易地理解数据的分布、发现数据中的异常值,解决数据压缩、图像分割、市场细分等各类问题。常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering)、DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)、高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)...

格林美取得多特征电池分选专利,充分利用聚类算法保证分选效果

本发明利用待测电池的多种参数,进行多次分选,具有高效、省时省力的分选特点,充分利用了聚类算法的准确性,保证分选效果,适用于大批量、多种类的电池分选场景。

全新复杂网络社团划分Local Search算法,效率超经典最快算法5倍

这种方法具有线性的时间复杂度,在无需计算节点间相似度的前提下,不仅能够揭示网络中的层级结构,识别社团中心,探测多尺度社团结构,还能够在噪声较大或数据不完整的情况下稳定工作,同时还能与向量数据聚类产生统一的联系与理解,并且能够取得很好的聚类效果。图1.局域搜索(LS)算法的示意图。a示例网络,其中节点上的数...

【行业观察】基于RFM特征聚类的银联某零售场景用户细分研究

K-means算法是一种基于距离划分的聚类算法,旨在通过一种概率性的方式选择初始聚类中心,以保证聚类中心的初始选择更加合理,其核心思想是从海量数据中随机选取出k个数据分别作为k类用户群的起始值,对剩余数据计算到各类用户群的距离,并分配到距离最近的用户群中,并计算将新形成的用户群的平均值作为新的用户集群值,不...

中科链源 SAFEIS 安士产品强化智能分析能力 全新 AI 算法模型赋能

图聚类模型在涉虚拟货币犯罪案件执法实战中发挥着关键作用,以高效智能的方式响应了案件分析师锁定下游嫌疑地址及嫌疑地址所在团伙的需求(www.e993.com)2024年11月6日。该模型通过深度挖掘目标地址及其向下延伸四层内的交易对象,利用先进的图网络聚类算法将涉及的地址节点进行聚类处理,依据其交易特征和关联结构智能划分成不同的簇群,具有相似交易特征和网...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

七、K-Means聚类K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法np.mean(x,0)来计算均值。K-means是一类非常经典的无监督机器学习算法,通常在实际应用中用于从数据集中找出不同样本的聚集模式。其含义实际上...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

大数据文摘受权转载自机器学习算法与Python实战在数据科学和机器学习领域,概率论和统计学扮演着至关重要的角色。Python作为一种强大而灵活的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现这些概念。本文将通过20个Python实例,展示如何在实际应用中运用概率论和统计学知识。

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

这个算法较为简单直接,计算效率高,但对于复杂或模糊边界的数据集灵活性较低。C均值:是一种软聚类方法,允许数据点以一定的隶属度或概率属于多个聚类。这意味着数据点可以同时属于多个聚类,且对每个聚类有一个隶属度分数。更适用于数据点可能属于多个类别、聚类边界模糊或重叠的情况。但它的计算复杂度高于K-means,因为...

【单细胞测序系列】转录+蛋白组protein-RNA single-cell analysis...

3、AbSeq+TTA降维聚类图比只有TTA的降维聚类图的免疫分型分辨率更高仅转录组学方法提供的细胞簇分辨率和空间分离略差,表明蛋白质数据对聚类功能注释的附加价值。随着分子细胞术的日益普及和评估的蛋白质数量的增加,考虑数据归一化对结果解释的影响将是很重要的,因此,需要进一步的工作来开发更好的方法来整合多组学。