K均值聚类算法

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。可能收敛到局部最优:可能会收敛到局部最优解,而非全局最优解。参考文档:1、8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明-人人都是产品经理-果酿2、K-means聚类算法:用“物以类聚”的思路挖掘高价值用户本文...

【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!】

4.统计分析:利用采样得到的数据,根据大数定律和中心极限定理,计算问题的期望值、方差、置信区间等统计量,并进行进一步的分析和推断。应用场景:通过计算机仿真来解决问题,同时可以用来检验模型的正确性。蒙特卡罗算法常用于解决各种规划问题优化算法,其精确度很大程度取决于实验次数。应用实例:某食品加工厂主要生产即食...

【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...

针对该问题,本研究发展了晶体塑性有限胞元-自洽聚类分析方法,包括离线数据准备和在线快速计算两个阶段。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,...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

t_statistic,p_value=stats.ttest_ind(group1,group2)print(f"T-statistic:{t_statistic:.4f}")print(f"P-value:{p_value:.4f}")这个例子比较两组数据,检验它们的均值是否有显著差异。6.置信区间计算均值的置信区间:data=np.random.normal(0,1,100)mean=np.mean(data)se=stats...

AI究竟是帮助医生还是损害医生的诊断?华人学者顶刊论文表明,这...

1.1k-means,PCA等聚类和降维技术的介绍:介绍k-means聚类算法和主成分分析(PCA)降维技术的基本原理及应用场景。1.3高斯混合模型等相关统计知识的详解:详细解释高斯混合模型的原理和在数据聚类中的应用。1.4维度灾难:讨论高维数据所带来的挑战,包括维度灾难的概念及其对数据分析的影响。1.5t-SNE:介绍t-SNE(t...

数据化运营、精准营销10大常用模型

??定义:聚类分析是一种将用户或数据对象分组为多个类或簇的统计分析方法,使得同一簇内的对象相似度较高,而不同簇间的对象相似度较低(www.e993.com)2024年11月6日。??应用:在用户精细化运营中,聚类分析可以帮助企业识别出具有相似特征的用户群体,从而进行分群运营。例如,可以根据用户的消费习惯、兴趣爱好等特征进行聚类分析,然后针对不同...

香港科技大学首席副校长郭毅可 :如果大模型是答案,那么什么是问题

02他分析了当前大模型发展面临的技术挑战,如算法、数据和算力,并分享香港打造人工智能生态系统的经验。03郭毅可认为,大模型未来的发展趋势是拟人化,越来越像人,具有价值观和行动能力。04为此,他建议上海加强基础研究,以丰富的学术资源为基础,建立开放性的人工智能治理研究机构。

聚类分析在用户分类画像中的应用——基于心理统计学的应用思路与...

本案例中,研究者选择了二阶聚类算法,这种算法无需人为设定最终分类个数,有助于实现对人群样本聚类的探索。6)选择变量进行聚类——检验模型效果这一步骤是漫长的探索过程,需要研究者不断尝试,选择适量的变量进行聚类分析运算,并检视模型质量和前期研究的适配度。研究者往往需要尝试几十、几百次的更换变量、修改参数...

MATLAB改进模糊C均值聚类FCM在电子商务信用评价应用:分析淘宝网...

聚类算法是一种常用的数据分析和模式识别方法,用于将数据集划分为若干个相似的子集,每个子集称为一个簇。模糊聚类算法是一种基于模糊理论的聚类方法,具有较好的鲁棒性和灵活性,因此在许多领域得到了广泛的应用。传统的模糊C均值聚类算法模糊C均值聚类算法是最早和最常用的模糊聚类算法之一。该算法通过最小化目标函数...

微生物扩增子测序图表解读(实例数据)

主成分分析(Principalcomponentanalysis)PCA是一种研究数据相似性或差异性的可视化方法,通过一系列的特征值和特征向量进行排序后,选择主要的前几位特征值,采取降维的思想,PCA可以找到距离矩阵中最主要的坐标,结果是数据矩阵的一个旋转,它没有改变样品点之间的相互位置关系,只是改变了坐标系统。