AI - 聚类算法
通过计算不同k值下的簇内误差平方和（SSE），并绘制成图，可以找到曲线的“肘部”，即最佳的k值。其中，( C_{i} ) 是第 ( i ) 个簇，( p ) 是 ( C_{i} ) 中的样本点，( m_{i} ) 是 ( C_{i} ) 的质心（即 ( C_{i} ) 中所有样本的均值）对于簇中的每
聚类算法（下）：10个聚类算法的评价指标
在聚类算法中，评估聚类结果的好坏是非常重要的。Rand Index：用于衡量聚类结果和真实标签之间的相似度。Adjusted Rand Score：Rand Index的调整版本，可以对随机结果进行惩罚。Mutual Information Score（基于互信息的分数）：衡量聚类结果和真实标签之间
【完整思路】2023 年中国高校大数据挑战赛 赛题 B DNA 存储中的序列聚类与比对
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结合PCA降维的DBSCAN聚类方法（附Python代码）
PCA，全称，即主成分分析。是一种降维方法，实现途径是提取特征的主要成分，从而在保留主要特征的情况下，将高维数据压缩到低维空间。在经过PCA处理后得到的低维数据，其实是原本的高维特征数据在某一低维平面上的投影只要维度较低，都可以视为平面，例如三维相对于四维空间也可以视为一个平面）。虽然降维的数据能够
数据挖掘 聚类度量
【代码】数据挖掘 聚类度量。
数据挖掘--（实验四）聚类方法
数据挖掘 聚类方法
【人工智能Ⅰ】实验7：K-means聚类实验
通过任务2中的对比图可知，原来的标签与聚类结果的标签所对应的关系如下表所示。其中，Original Sepal Data对应原始花萼数据，Sepal Clustering Overlay对应聚类后的花萼数据，Original Petal Data对应原始花瓣数据，Petal Clustering O
大数据---聚类分析概述及聚类评估
分类划分方法：将有n个对象的数据集D划分成k个簇，并且k≤n，满足如下的要求：规定k=2,即划分为两个簇然后先随机选取两个红色的点作为聚类中心,然后通过计算其他点与中心点的距离来划分簇,当此次划分完成后通过计算均值来重新定义聚类中心,然后重复上述过程来重新划分簇.直到最后发现此次形成的簇与上一次相同
机器学习与模式识别（判断+简答题）
模式识别判断和简答题整理
C-means聚类算法实战 — 地表植被分类/数字聚类
C 均值 (C-means) 算法是一种很常用的聚类算法，其基本思想是，通过迭代寻找 c 个聚类的一种划分方案，使得用 c 个聚类的均值来代表相应各类样本时所得到的总体误差最小。C 均值方法有时也被称作 k 均值 (k-means) 方法
【数学建模笔记】【第十讲（2）】聚类模型之：系统（层次）聚类及spss实现
系统聚类的合并算法通过计算两类数据点间的距离，对最为接近的两类数据点进行组合，并反复迭代这一过程，直到将所有数据 点合成一类，并生成聚类谱系图。我们可以根据这个图来确定聚类的个数。系统（层次）聚类的算法流程：将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离；将距离最小的两个类合并成一个新类；重新计算新类
6个常用的聚类评价指标
评估聚类结果的有效性，即聚类评估或验证，对于聚类应用程序的成功至关重要。
无监督学习的集成方法：相似性矩阵的聚类
在机器学习中，术语Ensemble指的是并行组合多个模型，这个想法是利用群体的智慧，在给出的最终答案上形成更好的共识。这种类型的方法已经在监督学习领域得到了广泛的研究和应用，特别是在分类问题上，像RandomForest这样非常成功的算法。通常应用一些投票/加权系统，将每个单独模型的输出组合成最终的
无监督学习的集成方法：相似性矩阵的聚类
在机器学习中，术语Ensemble指的是并行组合多个模型，这个想法是利用群体的智慧，在给出的最终答案上形成更好的共识。
partitionBy()的解释
partitionBy() 是 Spark RDD 的一个方法，用于对 RDD 进行重新分区。其主要作用是将 RDD 中的数据按照指定的分区方式进行重新分区，并返回一个新的分区后的 RDD。在 Spark 中，默认情况下使用哈希分区（Hash Partitioning）对 RDD 进行分区。但有时候
MATLAB与大数据：如何应对海量数据的处理和分析
在面对海量数据的处理和分析时，MATLAB是一种强大的工具，它提供了丰富的数据处理、分析和可视化功能，帮助我们高效地应对这一挑战。此外，MATLAB还提供了强大的图像处理工具箱和数据可视化工具，帮助我们处理和展示大规模图像和数据。MATLAB提供了一系列用于处理和分析大数据的工具和函数，这些工具和函
机器学习：基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类
K-means算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分成k个不重叠的簇。其主要思想是通过迭代的方式将样本点划分到不同的簇中，使得同一簇内的样本点相似度较高，不同簇之间的相似度较低。
PyTorch深度学习实战 | 高斯混合模型聚类原理分析
01、问题描述为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理，本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据，再采用GMM来聚类。1) 数据三个一元高斯组件函数可以采用均值和协方差表示如表1所示：▍表1 三个一元高斯组件函数的均值和协方差每个高斯组件函数分配不同的权重，其中1号组件权重为30%, 2号组件权重为
如何治理“网络暴力” 在人类文明不断发展向前的进程中，大数据时代应运而来。数学建模解题步骤，愚见而已，欢迎指错和探讨呀~
如何治理“网络暴力” 在人类文明不断发展向前的进程中，大数据时代应运而来。解题步骤，愚见而已，欢迎指错和探讨呀~
四种确定K-means最佳聚类个数的方法（K-means++）——附代码
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。其中，ai是第i个点到与i相同聚类中其他点的平
