迪普科技获得发明专利授权:“一种基于人工智能的数据分类分级方法”

专利摘要:本发明公开了一种基于人工智能的数据分类分级方法,包括:采集原始医疗数据,采用k均值聚类算法对原始医疗数据进行预处理,得到聚类医疗数据集;对聚类医疗数据集采用K??近邻插补方法进行数据补全,得到完整聚类医疗数据集;利用卷积神经网络和基于奖励函数的正则化技术,构建医疗数据预测模型;采用完整聚类医疗数据集对医...

K均值聚类算法

K均值聚类算法,可以帮我们完成大量数据的分类任务。商业务中,精细化运营的前提是对用户进行分层,然后根据不同层次的用户采取不同的运营策略。这时候可以收集用户的消费频率、消费金额、最近消费时间等消费数据,并使用K-means算法将用户分为不同的层级,然后针对高价值用户,可以提供专享活动或个性化服务,提高用户价值感和...

算法——层次聚类(Hierarchical Clustering)

层次聚类（HierarchicalClustering）是一种无监督学习算法，用于构建数据的层次结构。一、核心概念层次聚类的核心概念是从一个由单个数据点组成的簇开始，通过不断合并最接近的簇对，最终形成一个包含所有数据点的单一簇。这个过程可以用树状图（Dendrogram）来表示，树状图是一种展示层次聚类结果的图形工具，其中每个叶...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

从我之前写的几篇关于数据集的文章中可知,我们在AI训练之前,需要对数据进行预处理,这是一个非常关键的步骤。那么,问题又来了,我们该如何高效完成数据预处理的任务呢?答案是:善用算法。比如,在实际情况中,我们拿到的初始数据往往包含缺失值、异常值或噪声。而聚类或密度估计这类算法,可以帮助识别和处理这些不完整...

一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林等十大算法

常见的聚类算法包括K-means和层次聚类。聚类算法在市场细分、客户分群等领域应用广泛，能够帮助企业更好地理解客户需求和市场趋势。三、决策树决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过递归地将数据集划分成若干个子集，最终形成一棵树。决策树能够直观地展示决策过程，并且易于理解和实现。在应用上，决策树常用于信用...

量化专题 · 基于聚类算法进行因子合成:综述篇

分区聚类算法从初始数据集分区开始,迭代地将数据点或模式分配到聚类中,以减少平方误差(www.e993.com)2024年11月19日。可以从模式矩阵中随机选取K个彼此分离良好的种子点作为初始分区。Nagpal(2013)指出,如果选择的初始点来自现有数据对象,并且彼此之间距离足够远,则可以确定好的随机种子点。随着集群数量的增加,平方误差趋于减少,并且这种最小化只能在...

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

首先收集数据集,包括多个视图的数据;对数据进行预处理,包括数据清洗、特征提取、数据变换等;然后利用多视图表示学习算法对数据进行学习,得到数据的多个视图表示;再对学习到的多个视图进行聚类,得到多个聚类结果;对多个聚类结果进行整合,得到最终的聚类结果。

【技术】一种联合地物轮廓线的三维重建算法

利用BDCN模型和相应预处理算法,提取出二维影像上的边缘轮廓线;基于对极几何原理的核线引导和三角测量原理,建立线段的初始匹配假设;通过相似性计算和图聚类算法重建出三维轮廓线模型结果;将结果应用于三维网格模型的优化。使用Building-Imagery-P36和DTUMVS数据集对本文算法进行验证,结果表明:本文方法提取出的轮廓线段...

北大最新多模态大模型开源:在混合数据集上训练,无需修改直接用到...

第一,因为独特的建模方法,Chat-UniVi的训练数据集可以是图片与视频的混合版,并且无需任何修改,就可以直接应用在图片和视频任务上。第二,多尺度表征能帮助Chat-UniVi对图片和视频进行更到位、更全面的理解。这也导致了Chat-UniVi的任务适应性更强,包括使用高层次特征进行语义理解,以及利用低层次特征生成详细描述。

北大最新多模态大模型开源:混合数据集训练,图像视频任务直接用

第一,因为独特的建模方法,Chat-UniVi的训练数据集可以是图片与视频的混合版,并且无需任何修改,就可以直接应用在图片和视频任务上。第二,多尺度表征能帮助Chat-UniVi对图片和视频进行更到位、更全面的理解。这也导致了Chat-UniVi的任务适应性更强,包括使用高层次特征进行语义理解,以及利用低层次特征生成详细描述。