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这里我们发现分类出的标签有问题，全部都是-1，说明，全部都是离散点，因为词频处理后，特征过多，导致样本点之间距离较远，从而产生离群点，因此对于新闻文本而言，KMeans算法的聚类效果很好，而DBSCAN的效果较差。他的原理是将words中的每个词去重以及出去无意义的词，进行编号，然后对应每个原文本计数该次出现的次数。这也说明了对于特征较多的数据，KMeans算法的聚类效果要好于DBSCAN算法的聚
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。文本聚类是一种无监督学习方法，它可以根据文本数据中的相似性将其分组。在自然语言处理中，文本聚类是一种常见的技术，可以用于文本摘要、文本检索、文本分类等任务。本文将介绍文本聚类的核心概念、算法原理、实现方法和应用案例。2.核心概念与联系2.1 文本聚类文本聚类是一种无监督学习...
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码），如需数据+完整代码可以直接到文章最后获取。1.问题定义在日常银行、电商等公司中，随着时间的推移，都会积累一些客户的数据。在当前的大数据时代、人工智能时代，数据就是无比的财富。并且消费者需求显现出日益差异化和个性化的趋势。随着我国市场化程度的逐步深入，以及信息技术的不断渗透，对大数据的分析已是必然趋势。本案例就是使用机器学习聚类算法对客户进行分组，为
本项目对比特币市场进行了全面而深入的分析，采用多种技术指标和数据分析方法，揭示了比特币价格动态和市场行为的关键特征，详细刻画了比特币的市场波动性。
SPL 提速天体聚类任务2000倍，高性能的算法，高性能的工具你值得了解一下
tensorflow+k-means聚类简单实现猫狗图像分类
K-means是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的对象划分为k个不同的组或簇。该算法的目标是最小化每个数据点与所属簇的质心之间的平方欧氏距离之和。
文| ZenMoore编| 小轶以前我一直以为，主题建模(提取文档的主题词)这种机器学习时代就开始研究的基础工具，现在肯定已经到头了，虽然...有时效果可能不是那么让人满意。但突然看到一则推文：“彻底疯了！不需要预先清洗数据，就能够快速拿到质量难以置信的主题！” “NLP 主题模型的未来！”好家伙！让人又爱又恨又离不开的主题模型，终于要升华了吗？！！看了论文之后，恍然大悟...
主题模型对于在文档的集合中发现潜在的主题非常有用。近期的研究已经展示了主题建模方法作为一个聚类任务的可行性。本文展示了BERTopic，它是一个话题模型，它通过对一个基于类的TF-IDF的变体的开发，抽取一致的话题表示。具体来说，BERTopic采用预训练的基于transformer的语言模型来产生文档的嵌入，对这些文档嵌入进行聚类，并最后利用基于类的TF-IDF过程来**产生话题的表示**。BE
【数据可视化】【GIS空间分析】【webgis】arcgis api for js4.x点聚类(附上完整代码VUE3+示例数据.csv)
YOLOv7/v5手动计算锚框方式
不过，选择合适的簇数量和协方差类型对于获得好的聚类结果至关重要。与传统的聚类算法（如K-means）不同，谱聚类依赖于数据的相似性矩阵，并利用数据的谱（即特征向量）来进行降维，进而在低维空间中应用如K-means的聚类方法。这种算法与著名的 K-means 算法相似，但主要区别在于 K-medoids 选择数据点中的实际点作为簇的中心，而 K-means 则使用簇内数据点的均值。K-means 是
目录：推荐阅读；前言；高斯混合模型简介；GMM与K-mean；高斯混合模型的概率密度函数；几何角度；混合模型角度；可能会弄混的地方；隐变量的分布与隐变量的后验概率分布；极大似然估计；EM算法求近似解；明确变量和参数；E-step；简化Q函数；展开Q函数；结论；M-step；GMM总结；GMM聚类流程；GMM优缺点；GMM的实现和应用；
在数据科学和机器学习领域中，聚类是一种常见的无监督学习技术，用于发现数据集中的自然分组或结构。传统的聚类算法，如K-means，依赖于预定义的簇数量和球形簇假设，这限制了它们在复杂数据集上的表现。相比之下，基于密度的聚类算法，尤其是DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），能够识别任意形状的簇，并能有效地
层次聚类算法通过逐步合并或分裂数据点（或簇）来构建一个层次结构。根据合并或分裂的方向，层次聚类可分为两种主要类型：凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）。凝聚型聚类：从每个数据点自成一簇开始，逐步合并最相似的簇，直至所有数据点合并成一个簇或达到预设的终止条件。分裂型聚类：初始将所有数据作为一个簇，然后逐渐分裂成越来越小的簇，直到每个数据点成为一个独立的簇或满足终止条件。
数据集已经上传到了我的资源里面，对于这个数据集，将进行数据预处理，然后进行k-means聚类、使用线性回归进行回归、使用XGBoost进行回归分析，并且进行分类预测。这篇主要是完成了数据的预处理、特征工程、可视化分析和多种机器学习模型的应用。对这个单车数据进行了聚类、回归、分类并进行可视化。
作者：数据猿Riggle来源：文科数据员经过前两篇的学习，我们已经对社会网络分析有一个模糊概念了。社会网络分析(一) | python的Networkx库基础知识社会网络分析(二) | ...
import csvimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport xlrdfrom sklearn import preprocessingfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# 标准化数据集 Xfrom xlsxwriter import worksheetdef normalize(X,
大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。基本思想常用于数据探索或挖掘前期没有先验经验做探索性分析样本量较大时做预处理解决问题数据集可以分几类每个类别有多少样本量不同类别中各个变量的强弱关系如何不同类型的典型特征是什么应用群类别间的差异性特征分析群类别内的关键特征提取图像压缩、分割、图像理解异常检测数据离散化缺点: 无法提供明确的行动指向
基本思想K-means 是一种基本的、经典的聚类方法，也被称为K-平均或K-均值算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是聚焦于相似的无监督的算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。其算法具体的步骤为其中，nnn为样本数，μi\mu_iμi 为聚类中心(Clustering Center), ccc 为聚类..
DBSCAN聚类算法是一种基于空间密度有传递性质的聚类算法，将簇定义为密度相连的点的最大的集合，可以将高密度点区域划分为簇，并有效地过滤低密度点区域，可以在含有噪声的数据集中识别任意形状和数量的簇。
本文主要实现K-means这一算法，根据聚类算法理论篇(K-means,DBSCAN原理)可知：输入：数据dataK值输出：簇组其工作流程：1.根据K值，随机创建K个初始化质心点（Initialozation Randomly selecr K center points。2. 算出所有样本点到质心点的距离，得到样本属于那个簇。3. 更新，根据簇内样本重新算出簇内的质心。4. 重复执行2，3步，重
【NLP】文本LDA主题聚类&主题词生成&可视化LDA主题聚类这是NLP中常用的一类方法，一般Sklearn，genism里有可以实现。一般结果会有文档-主题model（即说明每个文档属于某类主题的概率），概率最大则说明该文档属于该类别。以及主题-词语model，可以给出每个主题的前N个词。主要部分代码：from sklearn.feature_extraction.tex...
层次聚类算法（Hierarchical Clustering Algorithm）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成多个不同层次的簇。与K均值聚类不同，层次聚类不需要预先指定聚类数量，而是通过计算样本之间的相似度或距离来构建一个层次结构。自上而下的分解(Divisive)。
本文主要简单介绍了密度聚类的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法，示例和模型参数等。
本篇博客主要介绍K-means算法的原理与流程，降维算法的优化问题解决与使用，并分别使用Matlab、Pycharm分别实现了使用K-means算法在实际问题中（对MNIST手写数字数据集）的聚类并进行分析，并分别使用了PCA与LDA对其进行了降维可视化（内附数据集和python及matlab代码）。
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