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K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，其核心思想是通过迭代将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。K-Means算法的目标是最小化簇内误差平方和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS），即每个数据点到其所属簇中心的距离之和。K-Means算法作为一种经典的聚类算法，因其简单、高效的特点，在实际应用中得到了广泛的使
聚类+Transformer”是一种结合聚类算法和Transformer架构的创新方法，近年来在多个领域取得了显著的研究进展和应用成果。我还整理出了相关的论文+开源代码，以下是精选部分论文更多论文料可以关注领取更多[论文+开源码】
K-Means 是一种基于距离的聚类算法，其目标是将数据划分为K个簇，使得每个样本点与其所属簇的中心（质心）的距离最小化。随机选择K个初始质心。将每个样本分配到最近的质心所在的簇。更新质心为当前簇内所有样本的均值。重复步骤 2 和 3，直到质心不再变化或达到最大迭代次数。
内容摘要：本文详细解析聚类分析的核心方法，涵盖样本与类间相似性度量（欧氏距离、马氏距离、类平均法等）及层次聚类流程。通过销售员业绩案例，逐步演示MATLAB中 `pdist`、`linkage`、`cluster` 函数的实战应用，包括数据标准化、距离矩阵计算、聚类树生成与结果划分。结合代码示例与可视化解读，帮助读者掌握多维数据分群的核心技能。
与传统聚类方法（如 K-means）仅针对样本（行）或特征（列）进行独立聚类不同，协同聚类旨在发现。例如，在生物信息学中，协同聚类可用于发现某些基因在特定实验条件下具有相似的表达模式，从而揭示潜在的生物学机制。随着计算能力的提升和深度学习的融合，协同聚类的应用前景将更加广阔。：如用户-物品评分数据，协同聚类可提高模式发现能力。协同聚类是一种强大的数据分析方法，能够同时发现。：算法的效果依赖于适当的
多模态交叉注意力网络（MMCA）：提出了一种新的网络架构，通过联合建模图像区域和句子单词的内模态（intra-modality）和跨模态（inter-modality）关系，实现图像和句子的匹配。在MSRS数据集上，AG指标达到4.6872，提升了0.5个单位。双交叉注意力Transformer：提出了一种新的特征融合框架，通过查询引导的交叉注意力机制，同时建模全局特征交互和跨模态的互补信息。跨模
随着特征维度的增加，数据的稀疏性会急剧上升，导致模型训练变得更加困难。这种现象被称为维度灾难（Curse of Dimensionality）。高维数据不仅增加了计算复杂度，还可能导致过拟合。因此，降维技术成为解决这一问题的重要工具。图1：维度灾难示意图（图片描述：三维空间中展示了低维数据点的分布较为密集，而高维空间中数据点变得稀疏，难以捕捉模式。MNIST 数据集包含 70,000 张 28x2
聚类算法比较直观，也容易理解。现实中使用基本也就调用sk-learn中现成的算法。在大模型大行其道的当下，这些传统算法似乎失去了光辉，但实际上，在特定的领域还是有用的。例如：2024 年，某短视频平台日均通过 Stable Diffusion 等大模型生成 500 万条 AI 视频，但面临重复内容占比高（28%）、低质内容（模糊 / 违规）难筛的问题。大模型擅长生成多样性内容，但缺乏「无监督分组」
广义神经网络（GNN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。在讨论聚类算法之前，我们首先简要介绍一下图结构数据和GNN的基本概念。
1.背景介绍随着数据量的不断增加，人工智能科学家和计算机科学家面临着处理大规模数据并提高预测性能的挑战。传统的聚类和分类算法在处理大规模数据时存在一些问题，例如计算效率低、容易陷入局部最优解等。因此，研究者们开始关注如何将聚类和分类的神奇结合，以提升预测性能。在这篇文章中，我们将讨论聚类与分类的神奇结合的背景、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解、具体代码实例...
摘 要边缘计算现在被广泛应用于工业物联网。由于边缘计算设备靠近终端，拥有大量的私人用户信息和丰富的数字资产，因此非常容易受到攻击。鉴于此，提出一种边缘计算设备的态势感知模型，在边缘设备对其...
本文提出了用于深度加权多视图聚类的自监督图注意网络(SGDMC)，该网络利用自监督信息从两个方面增强了基于图的深度MVC模型的有效性。
K-means 聚类采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k均值聚类是基于样本集合划分的聚类算法。k均值聚类将样本集合划分为k个子集，构成k个类，将n个样本分到k个类中，每个样本到其所属类的中心的距离最小。模型，策略，算法2. 模型C表示一个划分，i表示样本索引，l表示类别，每i个样本对应
本文简明阐述特征工程与机器学习在加油卡与车辆号牌关系识别业务上开发全过程，重点介绍周期性波形特征工程、聚类数据标注、机器学习预测模型是怎么做的，以及实践分析结果。涉及到Tensorflow BP神经网络，XGBoost与随机森林算法使用案例。通过此案例尽量回答如下问题：机器学习、深度学习算法是如何在软件开发过程中应用的？大数据人工智能开发过程又是什么样的呢？大数据人工智能技术能为业务带来什么呢？
两步聚类（Two Step)同时处理类别变量、连续变量自动确定最终的分类个数，具备自动探索未知领域的能力占用内存资源小，适合处理大型数据集，速度快同其他统计方法一样，二阶聚类也有严苛的适用条件，它要求模型中的变量独立，类别变量是多项式分布，连续变量须是正态分布。步骤：1.预聚类，即对案例进行初步归类，也允许最大类别数由使用者决定；2.正式聚类，将步骤1的出局类别在进行聚类，并确定最终的聚类方案，并
想要让你的应用程序更智能吗？《机器学习实战宝典》将是你的理想选择。本书以scikit-learn库为核心，详细介绍了如何将机器学习算法应用于实际问题。从数据加载到模型评估，每一步都配有详细的代码示例和解释，让你能够快速上手并深入理解。书中还包含了大量的技巧和最佳实践，帮助你避免常见的陷阱，提升模型性能。无论你是学生、研究人员还是开发者，本书都将是你的得力助手。现在就翻开这本书，开启你的智能应用开发
文本向量表征工具，把文本转化为向量矩阵，是文本进行计算机处理的第一步。text2vec实现了Word2Vec、RankBM25、BERT、Sentence-BERT、CoSENT等多种文本表征、文本相似度计算模型，并在文本语义匹配（相似度计算）任务上比较了各模型的效果。
文章目录0 图像读取1 算法实现1.1 K-Means1.2 FCM聚类1.3 漂移均值1.4 谱聚类1.5 Affinity Propagation聚类1.6 Birch聚类1.7 DBSCAN聚类1.8 高斯混合模型1.9 OPTICS聚类1.10 Agglomerative聚类2 作者注0 图像读取import numpy as npfrom PIL import Image as imag
根据 ChatGPT 的使用经验，多数人都已知晓系统提示词的重要性。好的系统提示词能有效地将大模型定制成自己需要的状态。在 Ollama 中，有多种方法可以自定义系统提示词。首先，不少 Ollama 前端已提供系统提示词的配置入口，推荐直接利用其功能。此外，这些前端在底层往往是通过APIcurl -d '{"content": "以海盗的口吻简单作答。},"content": "天空为什么是蓝色的
Python基于RFM模型和K-Means聚类算法进行航空公司客户价值分析
文章目录案例实战：基于聚类算法完成航空公司客户价值分析任务1、任务描述2、数据集2.1 数据集中字段含义3、方法3.1 数据预处理3.2 特征工程3.2.1 RFM模型3.2.2 变体-LRFMC模型3.2.3 标准化3.3 模型训练与对数据的预测3.3.1 KMeans聚类算法3.4 尝试使用RFM模型3.5 DBSCAN模型对LCRFM特征进行计算3.9 根据LCRFM结果进行分析（1）重要保
聚类的评价指标对于聚类结果的评价方法一般可以分为内部评估法（internal evaluation）与外部评估方法（external evaluation）。外部评估方法是指在知道真实标签（ground truth ）的情况下来评估聚类结果的好坏，例如纯度（Purity）、兰德系数（Rand Index, RI）、F值（F-score）和调整兰德系数（Adjusted Rand Index,ARI
如果我们想要预测的是离散值，例如“好瓜”“坏瓜”，此类学习任务称为“分类”；如果想要预测的是连续值，例如西瓜成熟度0.95、0.37，此类学习任务称为“回归”。 学得模型后，使用其进行预测的过程称为“测试”，被预测的样本成为“测试样本”。例如在学得f后，对测试例x，可得到其预测标记y=f(x)。 我们还可以对西瓜做“聚类”，即将训练集中的西瓜分为若干组，每组称为一个“簇”；这些
在行业设备大数据平台建设中，势必要用到大数据技术，而大数据技术中，机器学习与数据挖掘算法是重要的一环，我们通过这些算法与模型对设备的故障进行监控与预测，对设备技改需求进行预测，对设备采购需求进行预测以及创建各种模型与算法设备标签。下面我们对一些常用的算法与模型进行简要介绍。 在进行数据挖掘时，首先要进行商业理解，即我们需要达到什么目的，解决什么问题；其次需要进行数据理解，我们需要哪些数据以及需
聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次（系统）聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。本篇笔记来源于CDA-DSC，L2-R语言课程，感谢老师上课的辛勤。一、聚类分析的距离问题聚类分析的目的就是让类群内观测的距离最近，同时不同群体之间的距离最大。1、样本聚类距离
自己整理编写的R语言常用数据分析模型的模板，原文件为Rmd格式，直接复制粘贴过来，作为个人学习笔记保存和分享。部分参考薛毅的《统计建模与R软件》和《R语言实战》聚类分析是一类将数据所研究对象进行分类的统计方法，这一类方法的共同特点是：事先不知道类别的个数和结构，据以进行分析的数据是对象之间的相似性或相异性的数据。将这些相似（相异）性数据看成是对象之间的“距离”远近的一种度量，将距离近的变量归为一类
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22879数据集概述这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种，每个品种有50个样本，以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的，但其他两个花种之间不是线性可分离的。这个数据集的给定列是:i> Idii> 萼片长度(Cm)iii>萼片宽度(Cm)iv> 花瓣长度(Cm)v> 花瓣宽度
前言相比于去年第一次接触数学建模，经过一年的学习锻炼，对于处理问题的手段方法都有了全面的了解，能力有了较大的提高，本次美赛可以很明显的感受到进步与成长，所以无论结果如何，都是值得纪念的事情数据处理依然使用mysql，sqlalchemy来进行处理，matplotlib画图from sqlalchemy import MetaData,Tablefrom sqlalchemy import crea
之前一直用R，现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧）聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次（系统）聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。....
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