K均值聚类算法

K均值聚类算法也叫K-means聚类算法,是一种无监督学习算法。二、基本原理假设有一个新开办的大学,即便还没有开设任何的社团,有不同兴趣爱好的同学们依然会不自觉的很快聚在一起,比如喜欢打篮球的、喜欢打乒乓球的、喜欢音乐的等等。这时候就可以顺势开设篮球社团、乒乓球社团、音乐社团,再有同学想加入社团的时...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

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。这些群组称为“簇”。每个簇内的数据点彼此之间相似度较高,而不同簇的数据点相似度较低。聚类算法要做的就是,在没有任何预先标注的情况下,将相似的数据点归为一簇,将不相似的数据点划分到不同的簇中。基于聚类算法,我们可以更容易地理解数据的...

算法一定制造“信息茧房”吗

简单来说,算法是一组基于某种指定计算将输入数据转换为所需输出的编码过程,当前算法推荐机制主要有建立用户画像、构建内容模型、匹配内容资源等三大核心环节。“信息茧房”则由哈佛大学法学院教授桑斯坦在2006年提出,经过大众化转译,指个人在信息获取过程中,由于各种原因逐渐被局限在一个狭窄的信息环境中,从而减少对多样化...

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!

因为网络内的社团数量通常是未知的,并且社团的规模和密度通常不相等,早期学者通常在计算出节点间的某种距离矩阵之后,应用经典的层次聚类算法或其他向量数据聚类的方法,但这种方式对于如何定义节点间的距离非常敏感,而且聚类结构往往也不尽如人意。之后网络科学家们从拓扑结构出发,提出了多类社团检测方法,如最小切割法、Gi...

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

智能分析模块中接入AI模型能力——图聚类模型应用SAFEIS安士区块链AI信息作战系统,是中科链源旗下专为执法机关精心研发的全球链上数智分析系统,聚合了“高效网状资金分析、业内独家时序图、首创同链多币种分析、AI算法模型智能化分析、独有调证回函智能解析、一站式多维度识别嫌疑人”六大行业独家功能优势,高效赋能...

人工智能、机器学习、深度学习,到底是个啥?

聚类:把相似的东西聚在一起,并不关注这类东西是什么,如客户分组(www.e993.com)2024年11月6日。降维:通过提取特征,将高维数据压缩用低维表示,如将汽车的里程数和使用年限合并为磨损值。半监督学习训练数据只有部分有标记,先使用无监督学习对数据进行处理,再用监督学习对模型进行训练和预测。

【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...

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

K均值(K-means)和C均值(C-means,也称为模糊C均值,FuzzyC-Means,FCM)是两种常见的聚类算法,以下简单介绍下这两种方法,已经熟知的小伙伴可略过。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...

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。

北京遥测技术研究所2025年博士、硕士研究生招生简章

??感知器算法,扩展的感知器算法,最小均方误差算法,支持矢量机;??前馈神经网络分类器的基本结构,前馈运算的方法;??误差反向传播算法。4)非监督学习与聚类??非监督学习的基本概念,聚类的准则函数;聚类方法:K-均值聚类,模糊K-均值聚类。2、硕士招生目录...