详解C++ 实现K-means算法

K-means算法是一种非常经典的聚类算法,其主要目的是将数据点划分为K个集群,以使得每个数据点与其所属集群的中心点(质心)的平方距离之和最小。这种算法在数据挖掘、图像处理、模式识别等领域有着广泛的应用。二、K-means算法的基本原理K-means算法的基本原理相对简单直观。算法接受两个输入参数:一是数据集,二是...

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(...

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

K-means算法是一种无监督学习方法,它的目标是将数据集划分为K个不重叠的子集(簇),使得每个数据点到其所属簇中心(质心)的平方距离之和最小。这个算法假设簇是凸的,并且每个数据点只属于一个簇。大致步骤为:初始化:随机选择K个数据点作为初始质心。分配:将每个数据点分配给最近的质心所在的簇。更新质心:重新...

诺贝尔物理学奖为何颁给机器学习?Physics for AI 综述介绍

1983年,Metropolis等人首先提出了模拟退火算法,Kirkpatrick等人将其应用到组合优化中,利用物理中固体物质的退火过程与一般优化问题的相似性,提出了经典的模拟退火算法:从某一初始温度开始,随着温度的不断降低,结合Metropolis准则(以一定概率概率接受新的状态)的概率突变特性,在解空间中进行搜索,以概率1停留在最优解(图5...

钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法

K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法np.mean(x,0)来计算均值。K-means是一类非常经典的无监督机器学习算法,通常在实际应用中用于从数据集中找出不同样本的聚集模式。其含义实际上就是对于每一个簇...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

大数据文摘受权转载自机器学习算法与Python实战在数据科学和机器学习领域,概率论和统计学扮演着至关重要的角色(www.e993.com)2024年11月10日。Python作为一种强大而灵活的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现这些概念。本文将通过20个Python实例,展示如何在实际应用中运用概率论和统计学知识。

智能座舱算法基础之机器视觉篇

2)基于K-means聚类:算法识别数据中的组,变量K表示组的数量。该算法根据特征相似性将每个数据点(或像素)分配到其中一组。聚类不是分析预定义的组,而是迭代地工作,从而有机地形成组。3)基于直方图的图像分割:使用直方图根据“灰度”对像素进行分组。简单的图像由一个对象和一个背景组成。背景通常是一个灰度级,是...

苹果AI版iOS首日火爆:聊天秒变高情商,大模型成最强嘴替

对于投影权重，每16列/行共享相同的量化常数，并且使用K-means算法进行4位量化。针对嵌入层，由于是输入和输出共享的，采用了8位整数进行每通道量化，另外还有某些重要性相对较低的层被进一步压缩到2位量化。为了恢复量化后损失的性能，以保持模型的输出质量和准确性，苹果还引入了准确性恢复适配器（Accuracy-Recovery...

抛弃视觉编码器,这个「原生版」多模态大模型也能媲美主流方法

特别地，针对LAION图像冗余度高的问题，通过在EVA-CLIP提取的图像特征上应用K-means聚类，生成50,000个聚类，并从中挑选出最接近每个聚类中心的300张图像，最终选出1500万张LAION图像样本。随后，利用Emu2（17B）和LLaVA-1.5（13B）重新生成高质量图像描述。在监督微调阶段，使用LL...

R语言K-Means(K均值聚类)和层次聚类算法对微博用户特征数据研究

本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。相关视频首先对聚类分析作系统介绍。其次对聚类算法进行文献回顾,对其概况、基本思想、算法进行详细介绍,再是通过对微博数据分析具体来强化了解聚类算法,本文的数据是由所设计地软件在微博平台上...