K均值聚类算法

收敛速度快:在大多数情况下,K-means算法能够较快速地收敛到局部最优解。优化迭代功能:可以在已经求得的聚类基础上进行迭代修正,提高聚类的准确性。K-means算法的缺点:准确度上比不上有监督学习的算法对噪声和离群点敏感:对噪声和离群点敏感,这些点可能会影响聚类中心的计算。需要预设聚类数目:需要预先设定K值(...

我的AI产品经理转型之路

第四步,学会使用提示词工程解决AI应用场景问题:学习提??词工程,通过提示词实现自己想要的AI输出效果,或者解决具体的问题可以完全肯定的说,提示词工程将会是所有AI产品经理的必备技能,当你掌握提示词工程的设计的时候,你已经可以利用ChatGPT这类的产品,实现自己想要的输出结果,或者一定程度上解决基本的AI提效问题;所以...

你心目中TOP10的数模竞赛算法模型有哪些?

这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备。动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法这些算法是算法设计中比较常用的方法,很多场合可以用到竞赛中。模拟退火法、神经网络、遗传算法这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法,...

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...

AI底层算法创新的专利撰写:如何兼顾权利要求保护范围和客体问题?

(1)审查权利要求中的解决方案是否涉及深度学习、分类聚类等人工智能、大数据的算法(2)审查该算法是否与计算机系统的内部结构有特定技术关联(3)审查该算法所带来的技术效果是否能够带来计算机内部性能的改进若以上三层审查基准都满足,则权利要求中的解决方案即使没有明确规定应用领域,也符合A2.2规定的技术方案。

数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!

算法简介:这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以用这些方法解决,需要认真准备(www.e993.com)2024年11月18日。应用举例:98年B题、00年B题、95年锁具装箱等问题体现了图论问题的重要性,这类问题算法很多,包括:Dijkstra、Floyd、Prim、Bellman-Ford,最大流,二分匹配等问题。每一个算法都应该提前去模拟...

没有思考过embedding,不足以谈AI

计算的基础是数,而自然语言是文字,因此很容易想到要做的第一步是让文字数字化,为行文方便,我们将这个过程叫做编码。要设计编码的方法,自然需要思考的问题是:哪些性质是编码规则必须要满足的?有一条是显然可以给出的:性质一:每一个词具有唯一量化值,不同词需要具有不同的量化值。

数模竞赛要先掌握的经典模型算法

非线性规划包括:无约束问题、约束极值问题智能优化算法包括:(调度问题)模拟退火算法、遗传算法、改进的遗传算法、禁忌搜索算法、神经网络、粒子群算法(见卓金武)等21.多目标规划和目标规划(柔性约束,目标含糊,超过)(备用)22.动态规划(备用)23.复杂网络优化(多因素交错复杂)(备用,编程好的使用要掌握)...

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

决策明确性要求高的场合:在需要快速明确决策的商业或紧急情况下,K均值的思维方式可以迅速将问题和解决方案进行明确分类,加快决策过程,如危机管理、紧急响应等。法律或规则严格的场景:某些原则性的或没有容错的事情,只有0次或N次的,K均值的硬聚类思维有助于确保规则得到严格遵守,避免模糊地带的产生。

AI时代的社交媒体上,如何分辨信息真假?

其次,我们使用了聚类和分组算法。这些算法帮助我们将大量的社交媒体内容按照不同的主题或叙述进行组织。例如,我们可以发现数百万条推文中有成千上万条内容非常相似,因为它们都在解决相同的基本叙述。通过叙事聚类和断言分组,我们将大量的内容组织成较小的集群,让事实核查人员更高效地处理这些内容,而无需逐一检查每个...