高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

最后我们总结一下gmm与其他聚类算法的优缺点:优点:与假设球形簇的k-means不同,由于协方差分量,gmm可以适应椭球形状。这使得gmm能够捕获更多种类的簇形状。由于使用协方差矩阵和混合系数,可以处理不同大小的聚类,这说明了每个聚类的分布和比例。gmm提供了属于每个簇的每个点的概率(软分配),这可以在理解数据时提...

K均值聚类算法

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,这些点可能会影响聚类中心的计算。需要预设聚类数目:需要预先设定K值(...

全球专利数据怎么玩才有趣?之 聚类算法(三)

(1)聚类算法不仅适用于全球专利分析,同样可以扩展到顶级期刊和全球项目数据集的分析中。(2)聚类算法常与大型模型结合使用,以更精准地提炼技术关键词。

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

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,多视图表示学习算法可以灵活地处理不同数据类型的情况。这使...

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!

该方法在多个标准基准测试中表现优异,尤其是在检测社团层次结构方面。与传统的社团检测方法相比,LS算法在保持高准确性的同时,显著提高了效率,例如在三十万节点、一百万条连边的大规模PubMed网络上速度比现有经典的最快算法Louvain快近五倍!研究领域:复杂网络,社团检测,城市流动性网络,聚类分析...

【焦点】算法与AI l 激光选区熔化成形大尺寸薄壁件变形控制仿真与...

其中,在离线阶段,采用晶体塑性有限胞元法和聚类算法建立实际微观组织代表体元离散数据;在线阶段,采用基于加权余量-子域法的自洽聚类分析和考虑Hall-Petch效应的晶体塑性模型求解了代表体元问题的Lippmann-Schwinger方程,进而通过应力应变均匀化获得材料的宏观等效力学性能(www.e993.com)2024年11月18日。通过理想及含不规则孔隙的多晶算例验证了所提出方法...

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

同时也探讨学习了基于划分的聚类方法的典型的聚类方法。本文重点集中学习了研究了K-Means聚类算法的思想、原理以及该算法的优缺点。并运用K-means算法对所采集的数据进行聚类分析,深化了对该算法的理解。参考文献[1]中国互联网络信息中心(CNNIC).第33次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL]....

话题聚类:算法、应用与优缺点

4.聚类算法应用：利用聚类算法将文本数据进行分类。5.结果可视化：将分类结果可视化，方便用户查看。五、优缺点关键词话题聚类技术有以下优点：1.自动化程度高，可以快速对大量文本数据进行分类。2.能够发现文本数据之间的联系，让我们更好地了解信息之间的关系。3.可以为搜索引擎、新闻推荐等应用场景提供支持。但是这种...

常用机器学习算法优缺点分析

KNN算法的缺点:对内存要求较高,因为该算法存储了所有训练数据;KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算,且对于样本容量大的数据集计算量比较大(一般涉及到距离计算的模型都会有这种缺点,如后面讲的SVM、密度聚类等)。2.逻辑(线性)回归逻辑回归是分类模型,线性回归是回归模型,逻辑回归和线性回归原理相似,逻辑回归...

数字化观察(96)| 量子聚类算法在银行智慧运营场景中的应用

目前聚类算法大体上可以分为五类:一是划分方法,代表算法有K-means、K-medoids等;二是层次方法,代表算法有BIRCH、CURE等;三是密度方法,代表算法有DBSCAN、OPTICS等;四是网格方法,代表算法有STING、CLIQUE等;五是模型方法,代表算法有EM等。K-means算法是划分聚类的典型代表之一,它具有算法简洁、运行速度快等优点;...