聚类

这张生成的图像能检测吗

OpenGAN：基于开放数据生成的开放集识别简介：这次学习的OpenGAN主要学习一个思路，跳出传统GAN对于判断真假的识别到判断是已知种类还是未知种类。重点内容不在于代码而是思路，会简要给出一个设计的代码。

聚类算法K-means和Dbscan的对比K-means和DBSCAN_dbscan和kmeans的区别-CSDN博客

机器学习算法-聚类K-Means如图(a)所示：表示初始化数据集。如图(b)所示：假设K=2，随机选择两个点作为类别质心，分别为图中的红色和蓝色质心。如图©所示：分别求样本点xi到这两个质心的距离，并标记每个样本点的类别为距离质心最近的类别。划分得到两个簇C1和C2，完成一次迭代。如图(d)所示：对标记为红色的点和蓝色的点分别求新的质心。如图(e)所示：重复图©(d)过程，标记每个样本点的类别为距离质心最近的类别，重新划分得到两个簇C1和C2。如图(f)所示：直到质心不再改变后完成迭代，最终得到两个簇C1和C2。

机器学习之心

改进模糊C均值时序聚类+编码器状态识别！IPOA-FCM-Transformer组合模型1.创新未发表！研究亮点！时序聚类+状态识别，IPOA-FCM-Transformer组合模型，运行环境Matlab2023b及以上。

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day 17 无监督学习之聚类算法无监督算法中的聚类，目的就是将数据点划分成不同的组或 “簇”，使得同一簇内的数据点相似度较高，而不同簇的数据点相似度较低，从而发现数据中隐藏的模式。

【论文阅读】基于客户端数据子空间主角度的聚类联邦学习分布相似性高效识别本文提出PACFL（Principal Angles analysis for Clustered Federated Learning）方法：

聚类后的分析：推断簇的类型知识点回顾：作业：参考示例代码对心脏病数据集采取类似操作，并且评估特征工程后模型效果有无提升把这三个簇的图发给ai，让ai给你定义

啥都鼓捣的小yao

课程10. 聚类问题上一讲我们开始学习无监督学习问题，并讨论了降维问题。今天我们将继续学习无监督学习问题，并讨论聚类问题。

（六）机器学习---聚类与K-means到本篇文章，我们先对前几篇所学习的算法进行一个回顾：而本篇文章我们将会介绍聚类以及K-means算法。

【EDA】EDA中聚类（Clustering）和划分（Partitioning）的应用场景在VLSI物理设计自动化中，聚类（Clustering）和划分（Partitioning）是两个互补但目标和应用场景截然不同的关键步骤，其核心区别如下：

清华团队提出时序聚类数据库内高效方案，已被SIGMOD 2025接收时间序列聚类是挖掘物联网等场景下频繁模式的关键技术，但现有SOTA方法（如K-Shape）面临两大瓶颈：1）传统数据库因LSM-Tree存储导致时间戳无序，难以直接支持高效聚类；2）跨时间范围查询需重复计算，效率低下。

SKLearn - Biclustering关于双聚类技术的示例。谱双聚类的演示谱双聚类的演示使用谱协同聚类算法对文档进行双聚类使用谱协同聚类算法对文档进行双聚类

CLIMB自举框架：基于语义聚类的迭代数据混合优化及其在LLM预训练中的应用尽管优化预训练数据混合对大型语言模型(LLM)的性能有显著影响，但确定最优数据配比仍然是一个亟待解决的挑战。为应对这一问题，英伟达提出了一种名为CLIMB(CLustering-based Iterative data Mixture Bootstrapping)的自动化框架，该框架能够在预训练环境中系统地发现、评估并优化数据混合策略。CLIMB通过在语义空间中嵌入并聚类大规模数据集，并结合小型代理模型与性能预测器，迭代搜索最优数据混合比例。

基于 Google Earth Engine 的南京江宁区土地利用分类（K-Means 聚类）其实利用GEE可以做的内容太多了，很多内容换一个区域，换一个时间段就是一篇本科毕业论文（设计），甚至拓展一下硕士也不是不行。本文将详细介绍如何使用 GEE 对南京江宁区的 Landsat 8 地表反射率数据进行 K-Means 聚类分析，实现土地利用分类，并将结果可视化和导出。（后续有机会再给大家详细说一下如何完整的进行毕业论文的大纲和设计，甚至完成一篇十分简单的毕业论文。）

【EDA】EDA中聚类（Clustering）和划分（Partitioning）在VLSI物理设计自动化中，聚类（Clustering）和划分（Partitioning）是两个不同的关键步骤，主要区别如下：

四. 以Annoy算法建树的方式聚类清洗图像数据集，一次建树，无限次聚类搜索，提升聚类搜索效率。(附完整代码)文章内容结构：一. 先介绍什么是Annoy算法。二. 用Annoy算法建树的完整代码。三. 用Annoy建树后的树特征匹配聚类归类图像。

机器学习（7）——K均值聚类K均值（K-means）聚类算法是一种广泛使用的无监督学习算法，用于将数据集分成多个簇（clusters）。每个簇代表数据集中的一种内在结构，其中簇内的数据点相似度较高，而簇与簇之间的相似度较低。K均值算法的目标是最小化簇内数据点的平方误差（即簇内的方差）

聚类算法(K-means、DBSCAN)K-means 是一种基于类内距离最小化的划分式聚类算法，其核心思想是通过迭代优化将数据划分为 K 个簇。目标函数为最小化平方误差（SSE）： S S E = ∑ i = 1 K ∑ x ∈ C i ∣ ∣ x − μ i ∣ ∣ 2 SSE = \sum_{i=1}^{K} \sum_{x \in C_i} ||x - \mu_i||^2 SSE=i=1∑Kx∈Ci∑∣∣x−μi∣∣2 其中 μ i \mu_i μi 是第 i i i 个簇的质心。

五. 以聚类和搜图方式清洗图像数据集，采用Pickle和Faiss(百万数据集，ms级响应)快速搜图（附完整代码）一. 总结Faiss 和 Pickle 优缺点和适用场景。二. 将图像特征打包成 pickle 文件（Python 的序列化格式），匹配搜图（附完整代码）。三. 将图像特征打包成faiss的index索引文件，匹配搜图（附完整代码）。四. 先用Pickle保存图像特征，再用Faiss构建索引（更灵活）(附示例代码）。