基于云计算和大数据技术的传感器数据存储与分析系统

k-means是一种无监督学习算法,其核心目标是将数据对象分配到不同的组中,这些对象需要以数字特征的形式表示。该算法使用距离作为相似性的衡量标准,并通过迭代过程将数据点分配到k个聚类中。研究中提出的架构被用来处理包含数百万数据点的大型数据集。性能对比结果为了进行比较,还在一台配置有8GB内存和Inteli5-3470...

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(...

AI产品经理必知的100个专业术语

常用算法包括逻辑回归、支持向量机等。14、聚类(Clustering)聚类是将数据点分成多个组的过程,使得组内成员比组间成员更相似。常用方法包括K均值聚类。15、决策树(DecisionTree)决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

纵观算法价值,我总结了4个方面,分别是“数据探索与模式发现”、“数据预处理”、“特征提取”和“降低标注成本”。也许还有不完善之处,但力求可以帮助各位看官理解算法的重要性,即便只获一二,都值得欢喜。二、聚类算法1.聚类算法的基本概念在无监督学习中,聚类算法是一类将数据集分成若干个群组的算法。这些群...

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。

算法技术赋能思政课教学高质量发展

算法技术强关联功能与高校思政课教学对象特点内在耦合(www.e993.com)2024年11月6日。协同过滤是强化数据关联性的重要手段。知识水平、学习喜好、价值观念相近的学生,在学习时有着较为相同的认知,这是实现算法技术与思政课教学对象内在耦合的关键点。思政课教师可以运用层次聚类合并算法对学生学习思政课的元信息数据过滤后进行高度凝练与同质归类,通过优...

从无人装备到智能算法,解放军报整版关注“新质战斗力”

在情报处理和分析研判过程中，通过应用自主聚类、最优路径等智能算法模型，可自动处理海量异构的信息数据，通过格式转换、数据比对、去伪消重、多源融合、分类封装形成结构化数据库，辅助情报人员对预先处理的信息数据进行知识关联、智能分析与深度挖掘，从而掌握敌兵力部署、作战意图和行动方式，即时自主研判战场态势并预测...

《传媒观察》| 丁和根 李威:智能传播时代媒体深度融合的理论向度...

全媒体传播体系的特点是“全”,但重点在“体系”,它不是各类渠道的简单相加,而是有机融合。在智能传播时代,包括自然人、机器人、数智人等在内的多元制作主体都将全面介入全媒体内容的任务分配和大部分采、编、播等日常生产工作,实现全天候、全流程、全媒体的制播。依托统一的用户大数据和精确的算法技术,实现跨...

智能模式识别:技术演进与应用前景探索

模式识别的基本概念包括特征提取、分类器设计和模型评估。特征提取是从原始数据中提取出有用信息的过程,分类器设计则是根据特征进行分类的算法选择,而模型评估则是对分类器性能进行评估的过程。特征提取FeatureExtraction特征提取是模式识别的核心步骤之一。通过对数据进行分析,提取出能够有效区分不同类别的特征。例如...

AI领域的几个概念:机器学习、深度学习和大模型

聚类问题:机器学习可以将数据按照一定的特征进行聚类,从而将相似的数据归为一类。比如在客户分析中,机器学习算法可以通过学习客户的购买行为和喜好,将相似的客户归为一类,从而对不同的客户群体进行针对性的营销。聚类算法属于无监督学习,后续会介绍一下K均值算法(K-means)。