聚类

LLM（Large Language Model）系统学习路线清单

RTMPose_JSON相关解读在RTMPose关键点检测模型中，output_x和output_y这两个输出节点是关键点坐标的热图化表达，而非直接的像素坐标值——这是RTMPose（基于热图+偏移量的关键点检测范式）的核心设计，也是理解模型输出的关键。以下结合你提供的配置，从「本质、维度含义、映射逻辑、实际使用」四个维度展开说明：

SCS 60.单细胞空间转录组空间聚类(SPATA2)分组变量将样本的观测值划分为可以相互比较属性的组。例如，观测值的分组可以是聚类算法的结果或手动空间分割的结果。本教程将展示如何在SPATA2中应用和添加聚类。

AI大模型入门到实战系列（八）文本聚类本章介绍使用各种语言模型进行文档聚类和主题建模的方法。由于本节依然要用到SentenceTransformer前面我们已经提到过可能会出现版本不兼容的问题，这里我将前面的两个补丁代码写进了llm这个文件夹下，相当于是llm包。之后我们只需要调用包里面的llm.apply_monkey_patches()和llm.apply_comprehensive_patches()这两个方法就行。由于llm包的路径在这个路径下，所以我们需要将这个路径引入到运行代码中，不然有可能无法识别到llm这个包。

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西门子PID恒压供水（三拖三）全解析1恒压供水，多台变频器一台变频器，两台变频器，三台变频器都可以西门子PID恒压供水（三拖三），包括PLC程序、触摸屏程序和电气原理接线图；三拖三(3台变频3台水泵)，3台水泵循环软启，定时轮换工作，采用西门子200smart +昆仑通态触摸屏+采用ABB acs510变频器；一对一变频，一台变频器拖一台泵，解决变频切换的繁琐和安全性，主要应用于压力精度要求高设备或行业。智能切换 PLC模拟量检测压力，变频器PID控制，PLC检测频率加减泵；

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【微实验】谱聚类之大规模数据应用——Nyström 方法目录🌌 序章：落叶知秋的隐喻🧐 困境：当数据规模压垮算法生活里的 “规模难题”数据里的 “锚点密码”

1991-基于模糊 C 均值聚类（Fuzzy C-Means，FCM）算法的图像分割《用模糊聚类 Fuzzy C-Means 算法实现图像分割》是由王和春和宫迅凯于 1991 年发表在《光学机械》期刊上的一篇论文。该论文针对图像分割中传统方法（如边缘检测和统计直方图法）难以实现非监督自动分割的问题，提出了基于 Fuzzy C-Means (FCM) 聚类算法的图像分割方法，并通过引入塔型数据结构 (PDS) 来显著减少计算量。 FCM 算法的核心在于通过模糊划分和迭代优化，将图像像素根据隶属度自动归类，无需人工干预先验知识。该方法因其非监督、自适应和高效率的特点，被广泛应用于航空图像、遥

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第十四章聚类方法理论及Python实现总的来说，K均值的和核心优点：缺点有：这里的样本0和样本4对应书中的样本1和样本5

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DAY22 推断聚类后簇的类型前言：在昨天我们已经实现了利用多种聚类方法对已有数据集进行相应的聚类，在今天我们将推断聚类后簇的类型，并以此为依据建立新的特征工程，并评估利用结合新的特征工程后模型的效果有无提升，如果精度提高则说明此特征是有用的。

2004-基于空间约束的模糊 C 均值聚类（FCM_S2）算法的图像分割注：博主并非旨在对针对文章中提及论文的实验设计、数据及结果进行逐一还原，而是针对其核心方法论或关键创新点，通过自行设计的实验流程进行验证与探索。若是完整的论文复现，会进行提前说明。

2010-基于模糊局部信息 C 均值聚类（FLICM）算法的图像分割注：博主并非旨在对针对文章中提及论文的实验设计、数据及结果进行逐一还原，而是针对其核心方法论或关键创新点，通过自行设计的实验流程进行验证与探索。若是完整的论文复现，会进行提前说明。

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【微实验】OPTICS算法：让密度不均的数据“各归其类”目录🧩 困境：当固定密度阈值遇上“不均数据”🔬 原理：比DBSCAN更聪明的“密度感知”1. 核心概念：解锁密度感知的两个关键

【机器学习：K-Means】聚类算法是一类无监督学习方法，旨在将数据划分为若干组（簇），使得同一簇内的样本相似度高，而不同簇间的样本差异大。计算样本之间相似度常用的方式是欧式距离；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。

大模型面试题16：SVM 算法详解及实践没问题！我会用生活化的例子和大白话，把SVM从头到尾给你讲明白，保证新手也能轻松看懂，咱们一步步来：你可以把SVM想象成一个**“土地规划师”，它的核心工作就是在一堆混杂的两类东西（比如红苹果和绿橘子）中间，画一条最合理的分界线**——这条线要满足两个要求：

大模型面试题14：K-means聚类算法全解析（通用场景+深度拓展）K-means是无监督学习中最经典、最广泛应用的聚类算法之一，核心优势是原理简单、计算高效、易工程实现，在计算机视觉（CV）、数据挖掘、自然语言处理（NLP）、用户画像、异常检测等多个领域均有大量落地场景。

大模型面试题15：DBSCAN聚类算法：步骤、缺陷及改进方向DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，基于密度的带噪声空间聚类）是一种经典的无监督聚类算法，核心优势在于无需预设聚类数量、能处理任意形状聚类且可自动识别噪声。以下从算法步骤、核心缺陷及改进算法三方面展开详细说明。

聚类方法（kmeans，DBSCAN，层次聚类，GMM，EM算法）核心思想：通过最小化簇内平方误差（SSE）将数据划分为K个簇，每个簇由均值（质心）表示。算法步骤缺点代码实现：

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【微实验】大规模网络的社区检测Clauset–Newman–Moore聚类算法（附完整MATLAB代码）“万物皆有群，网络藏章法 —— 模块化是解码复杂系统关联本质的密钥。”打开学术合作数据库，数百位学者的合作关系交织成一张密网；滑动关键词共现图谱，成千上万个术语在语义空间中彼此牵连。这些看似杂乱无章的网络背后，是否存在着隐秘的 “社区”？网络节点是否会按某种规则形成紧密相连的 “模块”？——CNM（Clauset–Newman–Moore）算法，是一位 “网络考古学家”，用高效的贪心策略，从海量连接中挖掘出复杂网络的模块化秩序。

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0013机器学习聚类算法（无监督算法）虽然其思想能够追溯到1957年的Hugo Steinhaus，术语“k-均值”于1967年才被James MacQueen首次使用。标准算法则是在1957年被Stuart Lloyd作为一种脉冲码调制的技术所提出，但直到1982年才被贝尔实验室公开出版。在1965年，E.W.Forgy发表了本质上相同的方法，所以这一算法有时被称为Lloyd-Forgy方法。更高效的版本则被Hartigan and Wong提出（1975/1979）

【聚类算法】高维数据的聚类以八维数据为例设原本聚类数是4，目标聚类数也是4 代码：效果：函数版代码