使用AI检测有缺陷的压接

可能会出现不可预测的缺陷,因此模型拥有的缺陷数据越多,它就越准确。有一些异常检测算法(例如IsolationForest)可以单独使用正常数据进行训练,以检测未知缺陷。但是,这可能无法保证对所有潜在故障的检测准确性都足够。这使得此类算法不太适用于实际制造中的质量控制。为了应对这些挑战,提出了一种故障检测系统,该系统采...

K均值聚类算法

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,这些点可能会影响聚类中心的计算。需要预设聚类数目:需要预先设定K值(即聚类的数目),但这个值通常难以准确估计。对初始值敏感:算法结果可能会受到初始聚类中心选择的影响,不同的初始值可能会导致不同的聚类结果。可能收敛...

算法——层次聚类(Hierarchical Clustering)

层次聚类是一种灵活的聚类方法，尤其适合于数据集的聚类结构不是很清楚的情况。然而，它也有一些缺点，如计算复杂度高（尤其是对于大型数据集），且对于噪声和异常值敏感。六、Python应用可以使用scikit-learn库中的`AgglomerativeClustering`类来实现层次聚类。以下是一个简单的示例代码：```pythonfromsklearn.clust...

微美全息(NASDAQ:WIMI)布局用于数据流聚类的多视图表示学习算法

多视图表示学习算法可以有效地提高数据的聚类性能。通过综合多个视图的信息,算法可以减少单个视图的不足之处,并从整体上提高聚类的准确性和稳定性。多视图表示学习算法能够更好地处理数据中的噪声和异常值,使得聚类结果更加可靠。多视图表示学习算法可以适应不同类型的数据。由于不同视图可以包含不同类型的特征,多视图表...

...研究基于自监督判别特征学习的深度多视图聚类算法,提升数据...

在传统的聚类算法中,通常只使用单一视图的数据进行聚类,而忽视了多个视图之间的关联性。然而,现实世界中的数据往往具有多个视图,例如图像数据可以由颜色、纹理、形状等多个视图表示。因此,利用多个视图的信息进行聚类可以更准确地刻画数据的特征和相似性,从而提高聚类的效果。

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

缺点容易发生过拟合(随机森林可以很大程度上减少过拟合);忽略了数据之间的相关性;对于那些各类别样本数量不一致的数据,在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征(只要是使用了信息增益,都有这个缺点,如RF)(www.e993.com)2024年11月19日。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。

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

我们都知道有一类人在生活中特别“双标”,其实这种现象在代码中也存在。这篇文章,我们从无监督学习中的K均值&C均值两种聚类算法中可窥见一些一样的思路。现代生活中,经常会听到一个词“双标”,通常用来描述某人对人对己采用了不同的标准,当然生活中会出现这样的情况,个人处于“利己”的思维来“双标”,但“...

【还不知道你就慢了!纯纯干货!数学建模竞赛最常用的4个算法!】

在数学的广阔天地里,建模是一种非常重要的技能。而要想成功建模,掌握一些常用的算法是必不可少的。今天,我们就来详细介绍一下数学建模中的四大常用算法:蒙特卡洛算法、蚁群算法、遗传算法、聚类算法。蒙特卡洛算法算法介绍:蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术,是一种随机模拟方法,以概率和统计理论方法为基础的...

8000字详解“降维算法”,从理论实现到案例说明

无监督学习中的两种算法,之前我们分享了聚类算法,本文来介绍下降维算法。从概念入手,了解其技术原理和特点后结合场景案例,加深我们对降维算法的应用和理解。其实降维算法没那么复杂,是无监督学习的一种应用,简单来说就是:抓重点。欢迎一起探索AI的世界。无监督学习中

Nature Methods | 精准基因比对新突破:Genes2Genes框架助力单细胞...

G2G框架通过动态规划算法(dynamicprogramming),引入了贝叶斯信息论模型,可以在基因层面对细胞轨迹进行精确比对。该方法允许在参考轨迹与查询轨迹之间同时捕捉基因表达的匹配和不匹配状态,克服了传统方法无法处理插入、删除(indels)等基因变异问题的缺点。通过这种方式,G2G能够识别出不同条件下的关键基因表达差异。例如,G2G可...