聚类

AI编程实例 - 爆款文章预测：K-Means聚类与分类算法的实践在社交媒体时代，内容创作者和营销人员面临一个共同挑战：如何预测哪些文章或帖子会"病毒式传播"（获得大量分享和关注）？对于内容平台、自媒体运营者、企业营销团队来说，能够提前预测内容的传播潜力，可以显著提升内容策略的效率和效果。

点云数据分割算法之-聚合层次聚类（AHC）平面识别算法原文：Fast Plane Extraction in Organized Point Clouds Using Agglomerative Hierarchical Clustering

基于锚点（聚类）的LLM微调这是一种在大规模指令数据集上进行高效、高质量微调的策略。其核心思想是先对海量、多样的指令数据进行结构化分组，再选取最具代表性的样本进行微调，以避免数据冗余、平衡数据分布，并提升模型泛化能力。

永远都不秃头的程序员(互关)

【K-Means深度探索（十一）】K-Means VS 其他聚类算法：如何选择最合适的工具？亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！我们已经携手走过了 K-Means 的理论、实践、优化与应用，甚至探访了它的“亲戚”们。现在，你对 K-Means 算法的理解，已经从入门级小白跃升为资深玩家了！

机器学习算法详解：DBSCAN 聚类原理、实现流程与优缺点分析聚类是机器学习中一种重要的无监督学习方法，其目标是在没有先验标签的情况下，根据样本之间的相似性，将数据自动划分为若干类别。聚类结果通常要求同一类内部的数据相似度较高，而不同类别之间的差异尽可能大。由于不依赖人工标注，聚类算法在数据探索、模式识别和异常检测等领域具有广泛应用。

第三章：聚类算法目录什么是聚类？第一部分：K-MEANS 算法 —— 简单粗暴的经典1. 核心原理2. 工作流程3. 优缺点分析

白话讲述监督学习、非监督学习、强化学习我用一个通俗的比喻来解释这三种AI学习方式，然后详细说说它们的方法和优缺点。这里我们用做菜这个比喻，来区分这三类学习的方法：

机器学习之心

用户用电行为分析|MATLAB基于GWO优化的DBSCAN聚类算法核心挑战：GWO-DBSCAN的解决思路：整体流程：数据预处理 → GWO种群初始化（参数编码） → 迭代优化（评估、更新） → 输出最优聚类结果。

机器学习之心

PSO优化的K-means++聚类算法用于用户用电行为分析的实现方案本方案旨在结合粒子群优化算法（PSO）和K-means++聚类算法，对用户用电行为数据进行高效聚类分析，以识别不同用电模式、异常用电行为和用户群体特征。

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【K-Means深度探索（一）】数据炼金术第一步：从零手撕K-Means聚类算法亲爱的读者朋友们，你是否曾被大数据中的汪洋大海所淹没？海量信息扑面而来，如何才能像炼金术士一样，从中提炼出有价值的“黄金”，发现隐藏的规律和结构？今天，我们就将迈出“数据炼金术”的第一步，探索一个在机器学习领域赫赫有名、应用极其广泛的无监督学习算法——K-Means 聚类！

基于 K-means 聚类的天天基金数据分析、挖掘、可视化✨ 觉得有用？别忘了点个 Star ⭐！你的支持是我持续更新的最大动力！利用无监督学习对 11,344 只公募基金进行智能分组，挖掘高价值投资标的

基于GARCH波动率聚类的指数期权蒙特卡洛定价模型本策略通过构建GARCH(1,1)模型捕捉标的资产收益率的波动率聚类效应，结合蒙特卡洛模拟生成符合金融时间序列特征的路径，最终实现指数期权的理论定价。核心价值在于解决传统Black-Scholes模型假设波动率为常数的局限性，更贴近真实市场的波动聚集特性。主要风险包括模型误设导致的定价偏差（如忽略杠杆效应）、计算复杂度引发的实时性挑战，以及极端市场条件下波动率突变带来的模型失效风险。

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深入剖析艾默生15kW充电桩与台达三相PFC技术艾默生充电15kw+台达三相PFC源程序艾默生充电桩15kw模块+台达三相PFC源码，软件源码加原理图BOM 艾默生充电桩15kw模块原版软件源码含核心算法，PFC+DCDC双DSP数字控制，原理图，BOM和PCB（PDF版)，所有资料完全配套，确保资料真实

做科研的周师兄

【MATLAB 实战】栅格数据 K-Means 聚类（分块处理版）—— 解决大数据内存溢出、运行卡顿问题大家好，我是专注于地理空间数据处理的博主。今天给大家带来一篇超高实用价值的 MATLAB 实战教程，针对栅格数据（遥感影像、DEM、气象栅格等）的 K-Means 聚类任务，解决大家在处理大数据时最头疼的内存溢出、运行卡顿、结果丢失地理参考三大核心问题，附带完整可直接落地的代码，看完就能复刻运行！

小鸡吃米…

机器学习 - K - 中心聚类摘要：K-中心聚类算法通过选取代表性中心点进行聚类，相比K-均值对异常值更具鲁棒性。其实现步骤包括初始化中心点、分配数据点和迭代更新中心点。使用Python的scikit-learn库可快速实现该算法，其中KMedoids类支持自定义距离度量。虽然算法计算效率较高且支持非欧氏距离，但对簇数k的选择敏感，且在高维数据上性能受限。通过可视化可直观展示聚类结果，中心点以红色叉号标记。

叫我：松哥

基于机器学习的地震风险评估与可视化系统，采用Flask后端与Bootstrap前端，系统集成DBSCAN空间聚类算法与随机森林算法地震数据分析系统是一个基于机器学习的地震风险评估与可视化平台，采用Flask后端框架与Bootstrap前端框架构建。系统集成了DBSCAN空间聚类算法与随机森林分类器，能够对地震数据进行智能分析和风险预测。平台提供用户端与管理端双端功能，支持数据导入、清洗、可视化展示、风险评估及用户权限管理。系统采用SQLite数据库存储数据，使用ECharts实现交互式数据可视化，界面设计采用深色科技风格，支持响应式布局，为地震研究与管理决策提供数据支持。

小鸡吃米…

机器学习 - BIRCH 聚类摘要：BIRCH是一种高效的层次聚类算法，适用于大规模数据集。它通过聚类特征(CF)和子聚类特征(SCF)数据结构构建树形聚类结构，包含初始化、聚类和优化三个步骤。Python中可使用scikit-learn的Birch类实现，具有可扩展性强、内存效率高等优点，但对参数敏感且处理非球形聚类能力有限。该算法默认使用欧氏距离，在聚类速度和内存使用方面表现优异，但应用场景受限于其假设条件。

木头程序员

机器学习概述：核心范式、关键技术与应用展望摘要：机器学习作为人工智能的核心分支，通过让计算机从数据中自主学习规律并优化决策，彻底改变了传统编程的问题解决模式。本文从机器学习的本质定义出发，系统梳理其核心学习范式（监督学习、无监督学习、强化学习等）的技术逻辑，深入解析关键技术体系与实践流程，结合典型应用案例说明技术落地价值，最后客观分析当前发展瓶颈与未来突破方向，为技术学习者和开发者提供全面且严谨的知识框架。

数据分类分级的一种新路径从确定性原点出发：以风险为核心的聚类收敛模型数据分类分级作为数据安全治理的基石，其实践始终面临一个核心矛盾：我们试图在一个高度复杂、持续演化的数据环境中，为每一份数据给出确定的风险归属。这种以全量覆盖为目标的普查式思维，往往导致投入产出比极低，治理过程长期陷入高成本、低收敛的状态。

ISODATA聚类方法在MATLAB中的实现指南ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）是一种动态聚类算法，通过迭代调整聚类中心、合并相似类、分裂离散类，实现数据集的自适应分类。其核心步骤如下：