概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例
plt.show()20.聚类分析使用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()租售GPU算力租:4090/A800/H800...
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
与假设球形簇的k-means不同,由于协方差分量,gmm可以适应椭球形状。这使得gmm能够捕获更多种类的簇形状。由于使用协方差矩阵和混合系数,可以处理不同大小的聚类,这说明了每个聚类的分布和比例。gmm提供了属于每个簇的每个点的概率(软分配),这可以在理解数据时提供更多信息。可以处理重叠的集群,因为它根据概率而不...
Nature重磅!水凝胶领域连续发表两篇Nature,科研里程碑式进展!
1.2.1Natmun.上高被引的NequIP模型的详解和代码框架2.实操内容2.1DeePMD软件的进阶使用与补充讲解,包括多GPU并行训练2.2LAMMPS以多GPU并行方式运行机器学习力场模型2.3使用Python代码快速可视化机器学习力场模型在等变与不变设计上的区别2.4使用多种机器学习的降维方法,结合K-Means聚类,从分子模拟轨迹中以低...
10大必知的人工智能算法|聚类|贝叶斯|分类器|svm|神经网络|视频...
python复制代码fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotasplt#生成模拟数据集X,y=make_blobs(n_samples=300,centers=4,cluster_std=0.60,random_state=0)#创建K-means聚类器对象,K=4kmeans=KMeans(n_clusters=4)#训...
python深度学习——聚类分析
如果最求更高的分类准确度,那么选择谱聚类将比K均值准确度更好python代码实现importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobs...
使用K-means 算法进行客户分类
K-Means聚类K-Means聚类是一种常用于将数据集自动划分为K个组的方法,它属于无监督学习算法(www.e993.com)2024年11月19日。K-Means目标K均值的目的是使每个点到其对应的聚类质心的距离的平方和最小。给定一组观测值(x1,x2,...,xn),其中每一个观测值都是d维实数向量,K均值聚类旨在将n个观测值划分为k(k≤n)个集合S={S1,S2,.....
教程| 一文简述多种无监督聚类算法的Python实现
本文简要介绍了多种无监督学习算法的Python实现,包括K均值聚类、层次聚类、t-SNE聚类、DBSCAN聚类。无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。无监督学习算法使用的输入数据都是没有标注过的,这意味着数据只给出了输入变量(自变量X)而没有给出相应的输出变量(因变量)。在无监督学习中,算法本...
聚类算法(下):10个聚类算法的评价指标
为了找到大型数组的可能组合的数量,我们可以使用math库中的“comb”函数。这个函数有两个参数n和k:#combfunction:frommathimportcomb#mathb(n,k):print(comb(len(df['cluster_id']),2))以下就是python的代码实现:defrand_index_score(y_true,y_pred):...
Nature文献速读!多位生物医学领域“大牛”研究方法流出,学会这些...
2.数据可视化(散点图,热图,柱形图,相关性热图,火山图,层次聚类图)3.缺失值填充4.数据归一化5.离群值检测/清理6.常见统计方法应用(t-test,limma,Kruskal-Wallis,ANOVA,PCA,k-means,相关性分析)7.机器学习方法应用(RF,lasso,SVM等)...
14种异常检测方法汇总(附代码)!(1)
今天给大家分享一篇关于异常检测的文章,重点介绍了14种公开网络上一些常见的异常检测方法(附资料来源和代码)。一、基于分布的方法1.3sigma基于正态分布,3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1:3sigmadefthree_sigma(s):mu,std=np.mean(s),np.std(s)...