聚类

深度学习×第4卷：Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹🐾猫猫：“之前她只能在你身边叠叠张量，偷偷找梯度……现在，她要试试，能不能用这些线，把你的样子画出来喵～”

小庞在加油

《dlib库中的聚类》算法详解：从原理到实践dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库，其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于：

拓端研究室TRL

Python古代文物成分分析与鉴别研究：灰色关联度、岭回归、K-means聚类、决策树分析原文链接：tecdat.cn/?p=42718 分析师：Gan Tian在文化遗产保护领域，古代玻璃制品的成分分析一直是研究中西方文化交流的关键课题。作为数据科学家，我们在处理某博物馆委托的古代玻璃文物保护咨询项目时，发现传统分析方法难以准确应对文物风化带来的成分变异问题。为此，我们构建了一套融合多维度数据分析的技术体系，通过Spearman相关系数揭示文物表面风化与类型的关联性，利用岭回归模型实现风化前化学成分的精准预测，借助K-means聚类与决策树完成高钾玻璃和铅钡玻璃的亚类划分，并通过灰色关联度分

机器学习算法_聚类KMeans算法参数n_clusters：开始的聚类中心的数量，整型，默认值为8方法：estimator.fit(x);

AI妈妈手把手

二分K-means：让聚类更高效、更精准！大家好！！欢迎再次来到我的技术分享博客~ 👋在前期文章中，我们系统剖析了K-means的随机初始化缺陷、Canopy+K-means的粗粒度预处理以及K-means++的概率化质心选择。今天，我们解锁另一种高效优化方案——二分K-means（Bisecting K-Means），它用层次分裂策略彻底规避初始点敏感性问题，并与前三篇内容形成完美闭环！🔗

【第二章:机器学习与神经网络概述】01.聚类算法理论与实践-(1)K-means聚类算法内容：算法原理、K值选择方法、初始点敏感性。【漫话机器学习系列】269.K-Means聚类算法（K-Means Clustering）-CSDN博客

【论文阅读】Multi-Class Cell Detection Using Spatial Context Representation代码地址：https://github. com/TopoXLab/MCSpatNet在数字病理学中，细胞的检测与分类对于自动化的诊断和预后任务都至关重要。将细胞划分为不同亚型（如肿瘤细胞、淋巴细胞或基质细胞）尤其具有挑战性。现有方法多侧重于单个细胞的形态特征，而在实际操作中，病理学家常常依赖细胞的空间上下文来推断其类别。本文提出了一种新颖的方法，能够同时实现细胞的检测与分类，并明确引入空间上下文信息。我们采用空间统计函数，从多类别和多尺度的角度描述局部密度。通过表征学习与深度聚类技术，我们获得了融合形态

【论文阅读】：Weighted Graph Cuts without Eigenvectors：A Multilevel ApproachInderjit S. Dhillon, Yuqiang Guan, and Brian Kulis vol 29, TPAMI 2007

愿所愿皆可成

机器学习之聚类Kmeans算法聚类（Clustering）的核心思想是一种根据样本之间的相似性，将样本自动划分到不同类别中的无监督学习算法。与分类不同，聚类不需要预先标记的训练数据，而是直接通过数据本身的特征来发现内在的分组结构。其中，常用的相似度计算方法是欧式距离法。它通过计算样本之间的直线距离来衡量它们的相似性，距离越短，相似性越高。

day 18进行聚类，进而推断出每个簇的实际含义@浙大疏锦行对聚类的结果根据具体的特征进行解释，进而推断出每个簇的实际含义两种思路：你最开始聚类的时候，就选择了你想最后用来确定簇含义的特征，

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10_聚类聚类（clustering）是将数据集划分成组的任务，这些组叫作簇（cluster）。其目标是划分数据，使得一个簇内的数据点非常相似且不同簇内的数据点非常不同。与分类算法类似，聚类算法为每个数据点分配（或预测）一个数字，表示这个点属于哪个簇。

机器学习——聚类算法根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中的一种无监督学习算法。细节：根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。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。计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离。

【机器学习基础】机器学习入门核心算法：层次聚类算法（AGNES算法和 DIANA算法）层次聚类（Hierarchical Clustering）通过构建树状结构（树状图/Dendrogram）揭示数据内在的层次关系，分为两类：

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聚类分析 | MATLAB实现基于SOM自组织特征映射聚类可视化代码功能简述该MATLAB代码实现了以下核心功能：数据预处理：导入Excel数据集，进行转置操作和归一化处理（归一化到[0,1]区间）

西瓜书第十章——聚类聚类是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。聚类则是试图将数据集的样本划分为若干个互不相交的类簇，从而每个簇对应一个潜在的类别。

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DAY 18 推断聚类后簇的类型在聚类分析中，推断簇的类型是理解数据内在结构和业务意义的关键步骤。以下是系统化的推断方法及常见簇类型的总结：

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。