基于凸集上投影（POCS）的聚类算法
本文综述了一种基于凸集投影法的聚类算法，即基于POCS的聚类算法。原始论文发布在IWIS2022上。
BERTopic：NLP主题模型的未来！
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！
[Python] 散点图（二维散点图、三维散点图、散点图矩阵）
python 二维散点图、气泡图、三维散点图、二维三点矩阵 【案例+python代码】
使用树状图可视化聚类
这篇文章中，我们介绍如何使用树状图（Dendrograms）对我们的聚类结果进行可视化。
聚类算法（下）：10个聚类算法的评价指标
上篇文章我们已经介绍了一些常见的聚类算法，下面我们将要介绍评估聚类算法的指标
聚类算法（上）：8个常见的无监督聚类方法介绍和比较
本文将全面概述Scikit-Learn库中用于的聚类技术以及各种评估方法。本文作为第一部分将介绍和比较各种聚类算法
使用谱聚类（spectral clustering）进行特征选择
在本文中，我们将介绍一种从相关特征的高维数据中选择或提取特征的有用方法。
spss分析方法-聚类分析
聚类分析是根据研究对象的特征，按照一定标准对研究对象进行分类的一种分析方法。下面我们主要从下面四个方面来解说： 一、实际应用 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用
机器学习强基计划7-6：图文详解层次聚类AGNES算法(附Python实现)
AGNES算法是一种采用自底向上聚合策略的层次聚类算法，本文图文详解AGNES算法原理，并给出Python实现
机器学习强基计划7-4：详细推导高斯混合聚类(GMM)原理(附Python实现)
高斯分布是一个在理、工、文科等多个领域都非常重要的概率分布，本文介绍基于混合高斯分布的混合高斯聚类GMM算法，给出详细的公式推导，并提供Python算法复现
机器学习期末复习题题库-单项选择题
1.属于监督学习的机器学习算法是：贝叶斯分类器2.属于无监督学习的机器学习算法是：层次聚类3.二项式分布的共轭分布是：Beta分布4.多项式分布的共轭分布是：Dirichlet分布5.朴素贝叶斯分类器的特点是：假设样本各维属性独立6.下列方法没有考虑先验分布的是：最大似然估计7.对于正态密度的贝叶斯
K-means聚类算法一文详解+Python代码实例
博主共参与了数十场数学建模，其中对于未给出标签的数据进行分析时一般第一个想到的就是聚类算法。聚类算法分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurem
spss分析方法-聚类分析
聚类分析是根据研究对象的特征，按照一定标准对研究对象进行分类的一种分析方法。下面我们主要从下面四个方面来解说： 一、实际应用 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用
[Python] 散点图（二维散点图、三维散点图、散点图矩阵）
python 二维散点图、气泡图、三维散点图、二维三点矩阵 【案例+python代码】
Python简单代码实现k-means聚类算法
关于K-means聚类算法用Python语言实现
Python中的层次聚类，详细讲解
机器学习中的层次聚类，python实现
数据挖掘学习——SOM网络聚类算法+python代码实现
当一个神经元被激活时，最近的邻居节点往往比那些远离的邻居节点更兴奋。从图中可以看到，输出层的每个节点，通过D条权边与输入节点相连（即输出层的每个节点用一个D维权重Wij来表征），其中输出层中每个节点之间按照距离远近存在一定联系。不仅获胜的神经元能够得到权重更新，它的邻居也将更新它们的权重，尽管不如获
聚类-KMeans算法（图解算法原理）
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，也就是将数据分成K个簇的算法，其中K是用户指定的。
2022数学建模国赛C题 古代玻璃制品的成分分析与鉴别思路
我发现好多队都在犹豫怎么做，找各种思路做题注意不要来回切换思路，有个思路先实践一下，写到论文里，先有个baseline，再慢慢改进，要不犹豫到最后，一整天了啥也没做出来。下面是我的一点思路，供大家参考。本专栏还有很多其他优秀文章，可供大家参考。
【2022高教社杯数学建模】C题：古代玻璃制品的成分分析与鉴别方案及代码实现（已经更新完毕）
【2022高教社杯数学建模】C题：古代玻璃制品的成分分析与鉴别方案及代码实现（1）对表1中，统计风化程度与玻璃类型、纹饰、颜色的关系，作出柱状图可视化或者饼状图（2）利用文物采样点结合表1和表2，对不同玻璃类型，再划分有无风化，对化学成分统计，即四种情况求均值求出风化前后的差值（3）线性回归，求风化
