...深度学习聚类方法及系统专利,增强联邦学习深度学习聚类算法的...
本方法首先确定进行联邦学习训练的各训练参与方所对应的训练数据集;然后对各训练参与方所对应的训练数据集进行数据预处理流程,并通过训练辅助方汇总得到目标数据特征及样本;利用目标数据特征及样本训练深度聚类模型,并在训练过程中针对数据异质性进行针对性优化;最后得到优化后的目标深度聚类模型并进行保存。本申请在数据预...
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...
隆基仪表取得一种基于 AP 聚类算法的终端历史数据维护方法专利...
获取终端历史数据;通过遍历查找的方式删除终端历史数据中的重复数据,得到无重复数据的终端历史数据;根据AP聚类算法对无重复数据的终端历史数据进行聚合分类,得到分类结果和异常数据;删除异常数据,并将分类结果作为无异常终端历史数据分类结果;对无异常终端历史数据分类结果中的重合数据进行离散化去重处理,得到...
CLUB(Clustering Bandits)算法
CLUB(ClusteringBandits)算法是一种针对大数据集的无监督聚类算法,它特别适合于在分布式系统中使用。这种算法通过将数据点分配给中心点来组织数据,每个中心点代表一个聚类。CLUB算法的核心思想是利用随机性来探索数据空间,并基于数据点之间的相似度来构建聚类。一、算法流程1.算法运行一个固定的时间,称为全局...
Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!
2.2无监督算法——聚类2.3无监督算法——降维2.材料与化学数据的特征工程2.1分子结构表示2.2独热编码3.数据库3.1材料数据库介绍3.2Pymatgen介绍实操内容1.分子结构的表示与特征提取2.聚类、降维等无监督学习方法应用于分子特征处理...
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为数据流聚类问题提供有效的解决方案,WIMI微美全息多视图表示学习算法是一种将数据从多个视图中学习并融合得到更全面的表示的方法(www.e993.com)2024年9月30日。在数据流聚类中,可以使用多个视图来表示数据流的不同方面,例如时间序列视图、空间视图等,每个视图可以提供不同的信息。通过学习每个视图的特征表示,发现数据中的潜在...
K均值聚类算法
需要注意的是,K-means算法中的K表示要分成K个聚类,那么如何确定K值就是一个绕不开的问题了。其实没有统一的标准,这里一般两种办法:1、我们一般根据个人经验来设定K值(可用观察法看粗略地看有多少簇)。2、尝试每一个K值,然后在不同的K值情况下,通过每个待测点到质心的距离之和,来计算平均距离。着K值的变化...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
基于聚类算法,我们可以更容易地理解数据的分布、发现数据中的异常值,解决数据压缩、图像分割、市场细分等各类问题。常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering)、DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)、高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)...
一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法
常见的聚类算法包括K-means和层次聚类。聚类算法在市场细分、客户分群等领域应用广泛,能够帮助企业更好地理解客户需求和市场趋势。三、决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法,通过递归地将数据集划分成若干个子集,最终形成一棵树。决策树能够直观地展示决策过程,并且易于理解和实现。在应用上,决策树常用于信用...
量化专题 · 基于聚类算法进行因子合成:综述篇
因此,需要改进、灵活和高效的聚类技术。近年来,文献中提出了各种高效的聚类算法,这些算法在实际聚类问题上得到了很好的评价结果。本文使用了基于分区算法作为method1,在样本外的多套参数中取得了优于等权投票的benchmark的因子合成效果。后续文章我们将进一步探索聚类算法在因子合成中的运用。风险提示:本报告不构成...