8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

在无监督学习中,聚类算法是一类将数据集分成若干个群组的算法。这些群组称为“簇”。每个簇内的数据点彼此之间相似度较高,而不同簇的数据点相似度较低。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...

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。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...

算法人生(16):从“K均值 & C均值”看“为人处事之道”

K均值:是一种硬聚类方法,即每个数据点被划分到一个且仅一个聚类中。聚类的归属是明确无误的。适合于聚类边界明确、聚类间隔较大的数据集。这个算法较为简单直接,计算效率高,但对于复杂或模糊边界的数据集灵活性较低。C均值:是一种软聚类方法,允许数据点以一定的隶属度或概率属于多个聚类。这意味着数据点可以同时...

【机器学习基础系列】聚类算法优缺点、使用小结

MeanShift是一种非参数聚类算法,无需指定聚类的数目。主要涉及两个概念Mean(均值)、Shift(偏移)。其算法思想很简单,首先随机选取初始迭代点,将该点到附近区域内所有点分别组成向量求和取平均偏移量,移动该点至平均偏移向量末端,作为新的迭代点,不断移动,直至满足指定条件,算法结束。调参MeanShift这个算法有稍微...

算法园地 | 聚类问题中的算法

在K-means算法中,K表示类别数,means表示均值。意指聚类过程将数据集分成了K类,每一类中的数据点都离它们的中心(亦称质心)更近,离其他的中心较远。“中心”,在本文的讨论中就是一个虚拟的数据点,其坐标为它所代表的数据集中数据点坐标的平均值。如果是两个点,如x=(1,2),y=(4,6),其中心就是((1+4)...

教程| 用人工蜂群算法求解k-分区聚类问题

这个公式是什么意思?平方误差和(SSE)是一种聚类度量指标,其思想非常简单(www.e993.com)2024年11月6日。它是一个计算数据中每个实例到其最接近质心的平方距离的值。算法优化的目标是尽量减小这个值的大小。可以使用之前的目标函数框架来实现平方误差和,具体如下:@add_metaclass(ABCMeta)...

数据科学家必须要掌握的5种聚类算法

▌Mean-Shift聚类算法Mean-Shift是一种基于滑动窗口的聚类算法。也可以说它是一种基于质心的算法,这意思是它是通过计算滑动窗口中的均值来更新中心点的候选框,以此达到找到每个簇中心点的目的。然后在剩下的处理阶段中,对这些候选窗口进行滤波以消除近似或重复的窗口,找到最终的中心点及其对应的簇。看看下面的图解。

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常用机器学习算法优缺点分析

1.最近邻算法——KNNKNN可以说是最简单的分类算法,和另一种机器学习算法K均值算法有点像,但有着本质区别(K均值算法是无监督算法)。KNN的全称是KNearestNeighbors,意思是K个最近的邻居,KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候,根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。

算法·深析|《科学》子刊:机器人的凝视如何影响人类行为

统计上显着的集群由x标记。条件之间的差异是通过基于非参数聚类的排列测试发现的。t值定义为两个条件的估计平均值之间的差异与其标准误差的比值。相对于所展示的凝视的建立(每320毫秒),在t=0.31s到t=0.95s的时间范围内描绘了地形。模型示意图:参与者对iCub行为的推理程度的计算模型。