8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

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...

K均值聚类算法

迭代:重复步骤(2)—(4),直到满足停止条件。停止条件可以是簇中心的变化小于某个阈值,或是达到预设的最大迭代次数,又或是误差函数的减少小于某个值。四、应用场景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...

详解C++ 实现K-means算法

迭代更新分配步骤:固定聚类中心,为每个数据点分配最近的聚类中心,即更新:更新步骤:固定,更新聚类中心,使得目标函数最小化。聚类中心更新为所属聚类的所有数据点的均值:算法终止条件迭代进行分配步骤和更新步骤,直到聚类中心不再发生显著变化,或者达到预设的最大迭代次数。四、K-means算法的C++实现首先是头...

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

该算法首先随机初始化模型参数。然后在两个步骤之间迭代:1、期望步(e步):根据观察到的数据和模型参数的当前估计,计算模型相对于潜在变量分布的期望对数似然。这一步包括对潜在变量的概率进行估计。2、最大化步骤(m步):更新模型的参数,以最大化观察数据的对数似然,给定e步骤估计的潜在变量。这两个步骤重复直到...

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

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络结构的地址归为同一簇或疑似团伙,这有助于快速识别出不同犯罪团伙的结构和活动模式。经过聚类分析后,那些与已知嫌疑地址处于同一簇的...

Nat Mach Intell | 识别肿瘤新抗原-物理启发的Sliding...

总之,PISTE算法将物理/生物的先验规则与数据驱动的神经网络框架有机结合,实现了全新的Transformer的注意力机制:(1)位置编码的动态更新,有效模拟了残基沿其相互作用梯度场迭代移动的虚拟过程;(2)残基相互作用的计算,全面纳入了残基类型、残基位置和相互作用类型,使模型能够以更加接近第一性原理的方式从训练数据中提取信息...

iMeta | 徐健/姚粟/崔云龙-合作发明基于拉曼组原理的益生菌单细胞...

步骤2.菌株鉴定首先,建立复合型益生菌产品CPP-A中的五种菌株参考SCRS数据库,包括L.plantarum、L.paracasei、B.coagulans、B.animalis和L.rhamnosus,其中每个纯培养物的细胞在100%D2O中孵育3小时,并通过532nm激光获取SCRS(图7B)。ID任务被配置为5类,其中CNN输出在五个训练类的概率分布,并取最大值...

《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...

在媒体融合的第一个10年,主流媒体通过搭建自主平台、引入算法机制,已完成了从观众到用户转化的初级阶段。在下阶段,面对平台服务功能升级后更大规模的用户数量和更趋复杂的用户行为,主流媒体急需借助人工智能技术,通过高效、即时的用户数据处理和准确画像技术,为实现精准有效的内容生产、传播、互动、营销等提供全面的技术...

魏斌|法律大语言模型的司法应用及其规范

在此基础上,通过聚类算法对向量进行分析,揭示文本中的模式、主题和关键词。在预训练阶段,选用深度双向变换器模型(如Bert)或上下文敏感的词嵌入模型(如ELMO)等深度学习模型,采用无监督学习方法以增强机器对复杂语言结构和术语的理解能力。二次预训练的方法提升了模型在司法领域中的性能,使得模型具备处理专业法律文本...

聊聊自动驾驶离不开的感知硬件

摄像头能够识别交通信号灯的颜色和状态,辅助自动驾驶系统在路口做出正确的行驶决策,如停车、减速或继续行驶。这在城市道路中尤为重要,交通信号灯识别技术是实现无人驾驶的关键之一。3)物体识别与分类通过图像处理和深度学习算法,摄像头可以识别道路上的行人、车辆、自行车等各种交通参与者,并根据其位置和运动状态做出...