A9.2022年全国数学建模竞赛 C题-玻璃制品的成分分析与鉴别-赛题分析与讨论
1. 2022年C题（玻璃制品的成分分析与鉴别）2.1 基本分析：分类问题+聚类问题+预测问题2.2 聚类问题参考例程Kmeans 聚类例程：2.3 分类问题参考例程分类问题 Python 例程1：LinearSVC 使用例程分类问题 Python 例程2：NuSVC 使用例程3. 参考文献
基于编辑距离纯逻辑实现相似地址聚类
香港公司发来的账单中，有很多相对的地址却使用的不同的派送方式采用了不同的收费，这部分数据明显存在问题需要与香港公司进行确认。上图中展示了一种极度简单的情况，只需要将文本所有空格去掉即可找出来，但是部分地址是仅仅差几个汉字字符仍然是相同的地址，为了最高的准确度我们使用编辑距离计算地址间的相似度更佳。这
机器学习之sklearn基础——一个小案例，sklearn初体验
机器学习之sklearn基础
Clustering Coefficient
关于网络中聚类系数的计算——LCC和GCC的计算方法，GCC的计算方法涉及平均LCC和Transitivity两种，并比较了一下差异
机器学习之聚类——从教授的等式到凸聚类
机器学习之聚类——从教授的等式到凸聚类
【机器学习】21天挑战赛学习笔记（二）
1.什么是聚类学习聚类一直是机器学习、数据挖掘、模式识别等领域的重要组成内容。聚类是在无标记样本的条件下将数据分组，他通常被用于以下三个方面：🌈发现数据的潜在结构🌈对数据进行自然分组🌈对数据进行压缩这几个方面的功能使聚类既可以作为预处理程序，又可以作为独立的分析工具。2.聚类的描述数据聚类（聚
K-means聚类算法
聚类分析K-means算法
聚类—K-means算法
介绍了聚类算法中的K均值算法、影响因子和计算特性，并提出了一些结合性的方法——K众数算法，K-means++算法，K-中心点算法，解决K-means算法的一些缺点，提高K-means算法的通用性
基于图的 Affinity Propagation 聚类计算公式详解和代码示例
Affinity Propagation Clustering（简称AP算法）是2007提出的，当时发表在Science上《single-exemplar-based》。特别适合高维、多类数据快速聚类，相比传统的聚类算法，该算法算是比较新的，从聚类性能和效率方面都有大幅度的提升。
手把手带你玩转Spark机器学习-使用Spark构建聚类模型
本文以Covid-19新冠肺炎的公开数据为例，为大家演示如何在Spark上进行空缺值处理、异常检测、去除重复项等预处理操作。同时为了直观了解过去一段时间内新冠肺炎病例演变情况，我们还引入geopandas来画一个比较酷炫的全球新冠肺炎地理热图，并通过coding将png图像转换成一个动态图片gif，
KMean算法精讲
KMeas算法是一种聚类算法，同时也是一种无监督的算法，即在训练模型时并不需要标签，其主要目的是通过循环迭代，将样本数据分成K类。
独孤九剑第七式-物以类聚 人以群分（K-means模型）
🐱文章适合于所有的相关人士进行学习🐱🐶各位看官看完了之后不要立刻转身呀🐶🐹期待三连关注小小博主加收藏🐹🐴小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🐴各位老板动动小手给小弟点赞收藏一下，多多支持是我更新得动力！！！文章目录🌀前言🌀K-means模型讲解⚡️K-means模型思想⚡️K-
机器学习—无监督学习（一）KMeans聚类
浅谈无监督学习—聚类：K-Means(1)
全面解析Kmeans聚类算法（Python）
Clustering (聚类) 是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程.我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息），需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起，即只是利用样本数据本身的分布规律。在本文中，我将详细介绍
层次聚类算法的实现
目录1.作者介绍2．层次聚类算法介绍2.1 层次聚类算法原理2.2 层次聚类算法步骤2.3 层次聚类算法分类3．层次聚类算法实现(代码如下)3.1 相关包导入3.2 生成测试数据集3.3 层次聚类实现&画出树状图3.4 获取聚类结果3.5 对比不同方法聚类效果4.参考链接1.作者介绍杨金花，
(数据挖掘 —— 无监督学习（聚类）
数据挖掘 —— 无监督学习（聚类）1. K-means1.1 生成指定形状的随机数据1.2 进行聚类1.3 结果2. 系统聚类2.1 代码2.2 结果3 DBSCAN3.1 参数选择3.2 代码3.3 结果1. K-meansK-Means为基于切割的聚类算法1.1 生成指定形状的随机数据impo
聚类分析简述
聚类分析简述聚类分析概述层次聚类K-Means算法DBSCAN算法聚类分析概述聚类分析是一种无监督学习（无监督学习：机器学习中的一种学习方式，没有明确目的的训练方式，无法提前知道结果是什么；数据不需要标签标记），用于对未知类别的样本进行划分将它们按照一定的规则划分成若干个类簇，把相似(相关的)的样本
R语言KMeans聚类分析确定最优聚类簇数实战：间隙统计Gap Statistic（确定最优聚类簇数）
R语言KMeans聚类分析确定最优聚类簇数实战：间隙统计Gap Statistic（确定最优聚类簇数）目录R语言KMeans聚类分析确定最优聚类簇数实战：间隙统计Gap Statistic（确定最优聚类簇数）#仿真数据#间隙统计Gap Statistic（确定最优聚类簇数）#仿真数据n = 100g
如何确定多少个簇？聚类算法中选择正确簇数量的三种方法
在本文中，首先介绍两个流行的指标来评估簇质量。然后介绍三种方法来找到最佳簇数量
K-means与DBSCAN聚类算法
K-means聚类算法与DBSCAN算法是聚类问题中的典型算法，本文通过流程图、Spss、以及伪代码等形式做一个分享，希望读者更好地了解这两种算法
