水务一线 | 知己知彼,用水量聚类分析一年内城市用水量的变化规律

(1)城市年用水量的周期性和变化特征可采用K均值聚类算法进行理论分析。K均值聚类算法具有模式识别和异常值诊断功能,在使用中应关注各类质心初始值的随机选取问题,以及K值非预先指定特点,需要多次运行,以获得最优K值和较小损失函数结果。(2)本文以华东某城市为案例只针对一年的用水量进行了计算,如果每年能够采用K均值...

K均值聚类算法

K均值聚类算法,可以帮我们完成大量数据的分类任务。商业务中,精细化运营的前提是对用户进行分层,然后根据不同层次的用户采取不同的运营策略。这时候可以收集用户的消费频率、消费金额、最近消费时间等消费数据,并使用K-means算法将用户分为不同的层级,然后针对高价值用户,可以提供专享活动或个性化服务,提高用户价值感和...

算法——层次聚类(Hierarchical Clustering)

3.选择最近的聚类对：在所有聚类对中，选择距离最近的两个聚类进行合并。4.更新距离矩阵：合并选定的聚类对后，更新距离矩阵以反映新的聚类结构。这一步是凝聚层次聚类的关键，因为不同的距离更新策略会导致不同的聚类结果。常见的更新策略包括：-最近邻（SingleLinkage）：新聚类与其它聚类之间的距离是其所有...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

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)等。其中,K均值聚类算法(通常称为K-means算法)的早期版本由StuartLloyd在1957年提出。他的研究是为了优化通信系统...

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

图聚类模型在涉虚拟货币犯罪案件执法实战中发挥着关键作用,以高效智能的方式响应了案件分析师锁定下游嫌疑地址及嫌疑地址所在团伙的需求。该模型通过深度挖掘目标地址及其向下延伸四层内的交易对象,利用先进的图网络聚类算法将涉及的地址节点进行聚类处理,依据其交易特征和关联结构智能划分成不同的簇群,具有相似交易特征和网...

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

数据流聚类是对连续产生的数据流进行实时聚类分析的过程(www.e993.com)2024年11月19日。数据流聚类的目标是发现数据流中的聚类模式和变化趋势,并应用于实时监控、异常检测、预测分析等领域。数据流聚类面临着数据高速连续产生和变化、维度灾难、噪声干扰、内存限制等挑战。传统的聚类算法往往无法直接应用于数据流,因为它们通常假设数据是静态的,并且需要...

复杂网络分析:研究网络结构和功能的方法和算法

1.2聚类系数分析聚类系数是指网络中节点之间的连接密度。聚类系数分析是复杂网络分析中常用的一种方法,它可以揭示网络中节点之间的聚集程度和社交性质。常用的聚类系数分析方法包括局部聚类系数、全局聚类系数、平均聚类系数等。1.3介数中心性分析介数中心性是指网络中节点在信息传播中的重要性。介数中心性分析是复杂网...

AI 科普丨图神经网络(GNN)的完整总结!

Cluster-GCN使用子图采样算法,通过Metis聚类算法将节点分为c块,转换邻接矩阵为对角矩阵A和B,然后将GCN函数分解到不同聚类中,以随机组合分块来减少遗漏和误差。在分批训练中,选择多个聚类分块作为训练数据。RWT是逐层游走的训练策略,旨在减少Cluster-GCN的时间和空间开销。通过子图采样实现分批,综合考虑随机性和图结构...

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

4.用于向量数据的聚类分析尽管LS算法最初是为网络社团检测设计的,但其基于局域优势的概念同样适用于向量数据的聚类分析。在处理高维向量数据时,传统的聚类方法可能会遇到挑战,如维度灾难或对全局结构的依赖。LS算法这种基于局域信息的聚类方法,可能有助于克服这些挑战。

我的AI产品经理转型之路

无监督学习:无监督学习是机器学习的一种方法,在没有标签数据的情况下从数据中发现模式和结构,它主要用于数据聚类和降维等任务。常见的无监督学习算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN、主成分分析(PCA)和t-SNE等。半监督学习:半监督学习结合少量标记数据和大量未标记数据进行训练。它利用未标记数据的丰富信息和少量标...