详解C++ 实现K-means算法

K-means算法的主体部分可以进一步拆分为几个小的步骤:初始化、分配点、重新计算质心和检查收敛性。初始化在K-means算法中,我们需要首先选择K个初始质心。在这个简单的实现中,我们随机选择数据集中的K个点作为初始质心。std::vectorcentroids(k);for(inti=0;i<k;++i){centroids[i]=data[rand(...

K均值聚类算法

着K值的变化,最终会找到一个点,让平均距离变化放缓,这个时候基本就可以确定K值了。如下图划分数在4-15之间,簇内间距变化很小,基本上是水平直线,因此可以选择K=4(拐点附近位置)作为划分数。K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,...

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...

使用AI检测有缺陷的压接

为了验证该系统,从真实世界的线束制造设施中收集了15个独特的原始数据集,并使用四种异常检测算法进行了测试:隔离森林、单类自动编码器、k-means和基于直方图的异常值分数(HBOS)。此图显示了研究人员用于生成合成异常数据的RSDS。当缺乏有关缺陷的实际数据时,这些数据可以帮助训练AI模型。这种方法不是统一缩...

Nature重磅!寒门博士连发3篇Nature,材料领域迎来“大开门”

3.掌握常见深度学习算法的原理与应用:深入理解卷积神经网络、时序神经网络、生成模型及图神经网络的工作原理及其在材料研究中的具体应用。4.培养实战能力:通过动手实践,包括深度学习框架Pytorch和PytorchLightning的使用、卷积神经网络在材料图像识别中的应用、基于Transformer的属性预测模型构建、生成对抗网络和变分自编码器...

Nature Genetics | BANKSY:革命性算法,重塑空间组学数据分析

空间组学数据的最终目标是理解生物学过程(www.e993.com)2024年11月10日。数据与生物学现象的关联:将复杂的数据转化为有意义的生物学信息。多维数据的综合解读:综合不同类型的数据来全面理解生物学现象。BANKSY算法BANKSY算法原理BANKSY算法作为空间组学数据分析的一种革命性技术,其核心原理基于高级数据处理和算法创新,为细胞类型识别和组织域分割...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例|算法|贝叶斯|...

使用K-means聚类:fromsklearn.clusterimportKMeansX=np.random.randn(300,2)kmeans=KMeans(n_clusters=3)kmeans.fit(X)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=kmeans.labels_)plt.title("K-meansClustering")plt.show()

【技术交流】水环境 | 基于综合评分法和风险商值法筛选黄河流域...

根据大量实例计算经验可知,基于数据场的K-means聚类法比传统算法聚类正确率更高,K-means聚类分析方法可以通过迭代有效地将不同类别的污染物分离开来,因此利用K-means聚类分析方法对各污染物综合评分结果进行分类[12]。最后,基于综合得分M,利用SPSS软件和K-means聚类分析方法,选择总聚类数为6,迭代10次,将M分类并记录...

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

K-means算法将该样本集分为4类,其中最多的为cluster-2,有39886条记录,其次是cluster-3,有4561条记录,再者是cluster-1,为3514条记录,cluster-4,为2398条记录。从聚类数量来看聚类数目分布合理,没有出现过少的离群点。从聚类中心来看,第二类别是微博数较少,但是粉丝很多,并且注册时间较早的一批用户,并且已经是...

大数据技术用户画像之RFM模型和KMeans聚类算法

计算流程1、首先对所有用户的最近一次消费时间/总共消费次数/总共消费金额进行统计2、再进行归一化(运营/产品提供的打分规则)3、再使用算法进行聚类(K-Means)4、根据聚类结果给用户打Tag(标签)1、RFM详解1.1R值：最近一次消费（Recency）消费指的是客户在店铺消费最近一次和上一次的时间间隔，理论上R值越小的...