均值算法

K-Means (K-均值聚类)：物以类聚的整理术图解说明：机器学习里最经典的聚类算法——K-Means。之前我们介绍的算法（比如 SVM、KNN）都是有监督学习，也就是老师给了你标准答案（告诉你是猫还是狗）。但 K-Means 不一样，它是无监督学习。也就是说，没有标准答案，全靠自己找规律。

list 对象里面嵌套list对象，对象的属性有浮点数，list＜浮点数＞对list对象求均值目录分析核心逻辑数据列子示例：嵌套 List 对象定义测试示例（验证多层嵌套均值）工具类正常处理方式AI提问

Welford 算法 | 优雅地计算海量数据的均值与方差在机器学习特征工程或数据分析中，我们经常遇到这样的场景：手头有成百上千个独立的特征文件（CSV、Parquet 或 Numpy 格式），总量达到了几百 GB 甚至 TB 级别。现在需要计算这些特征的全局统计量（平均值、方差、标准差）来进行归一化（Standardization）。然而，开发机内存只有 16GB。如果尝试简单的 pandas.read_csv() 或 numpy.concatenate() 把所有数据读入内存，程序会瞬间 OOM（Out of Memory）崩溃。面对据量 >> 内存的场景，

中年程序员一枚

cv2.blur 是 OpenCV 中实现均值滤波（归一化盒式滤波）的核心函数

多任务联合训练框架下的遗忘门协同优化趋势跟踪与均值回归双目标平衡本代码实现了一个基于LSTM神经网络的多任务量化交易策略框架，通过协同优化遗忘门参数实现趋势跟踪与均值回归双目标的动态平衡。系统包含数据预处理模块、双任务损失函数设计、遗忘门协同优化机制和实盘交易接口，支持在保持模型泛化能力的同时抑制过拟合风险。核心创新在于将传统单任务LSTM扩展为双输出结构，分别捕捉价格序列的趋势延续性和均值回复特性。

Python实现基于GA -FCM遗传算法（GA）优化FCM模糊C均值聚类进行多变量时间序列预测以下是一个完整的 Python 实现：基于遗传算法（GA）优化模糊 C 均值聚类（FCM）的多变量时间序列预测模型。该方法结合：

halcon图像去噪—均值滤波针对图像中的噪声，我们可以使用Halcon的均值滤波算子来去除噪声它会计算图像中每个像素周围指定矩形区域内所有像素的灰度平均值，并用该平均值替换原像素值，以此平滑图像

2.excel每3行计算一个均值，将高于均值的单元格设置背景红色要求对excel中的某一列，每3行为一组计算出各组的均值，将组内高于均值的单元格设置为背景红色。举例：将A列的数据，每3个数值组成一组，将组内大于均值的单元格设置为背景红色。

基于盲源分离与贝叶斯非局部均值（BM3D）的图像降噪算法实现MATLAB 代码，实现 “盲源噪声估计 + 贝叶斯非局部均值（Bayesian-NLM）降噪”思路分三步： ① 盲源估计噪声水平 σ；

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OpenCV(二十五)：方盒滤波与均值滤波滤波的核心思想是：对每个像素，以其邻域（通常为 k×k 窗口）为基础进行计算，使输出像素值更平滑或者更符合某种特定需求。

k均值，密度聚类，层次聚类三种聚类底层逻辑的区别这是一个非常经典且重要的问题！密度聚类（如 DBSCAN）、层次聚类（Hierarchical Clustering）和 K 均值（K-Means）是三种主流的聚类方法，它们在原理、适用场景、对数据形状的假设、参数需求等方面有本质区别。下面用通俗语言 + 技术要点对比说明：

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感知机：乳腺癌分类实现 & K 均值聚类：从零实现感知机是二分类的线性判别模型，是神经网络和支持向量机的基础，核心思想是 “通过误分类样本驱动权重更新，找到能分离两类数据的超平面”。

【机器学习12】无监督学习：K-均值聚类与异常检测视频链接吴恩达机器学习p102-p111到目前为止，我们课程的大部分内容都聚焦于监督学习（Supervised Learning）。然而，机器学习的领域远不止于此。

HTTPS 加密原理介绍HTTPS（Hypertext Transfer Protocol Secure，超文本传输安全协议）并非独立协议，而是 HTTP 协议与 TLS/SSL（Transport Layer Security/Secure Sockets Layer，传输层安全 / 安全套接层）协议的结合，核心目标是通过加密和身份验证，解决 HTTP 协议 “明文传输” 导致的 “数据窃听、篡改、身份伪造” 三大安全风险。其加密原理围绕 “身份验证、密钥协商、数据加密” 三个核心环节展开，依赖非对称加密、对称加密、数字证书等

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均值回归（配对交易）策略先抛开金融，看两个生活例子：核心规律：事物的发展会围绕一个“长期均值”波动，短期偏离后，有很大概率向均值靠拢。

sk09.【scikit-learn基础】--『无监督学习』之K均值聚类聚类是机器学习中常见的一类问题，它通过样本的近似度将样本聚为一定的类别。本文先介绍聚类问题是什么，聚类的意义，然后通过层次聚类来讲解聚类算法是什么。通过本文，可以初步认识什么是聚类，什么是聚类算法，以及聚类的难点

【文献分享】通过基于大型语言模型嵌入的蛋白质的 k 均值聚类来探索同源性检测从序列信息中推断蛋白质的同源性对于理解物种进化以及实现功能注释的转移至关重要。除了基于相似性的方法外，还开发了多种利用不同方式表示蛋白质数据的机器学习方法。

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Mean Normalization｜均值归一化-----------------------------------------------------------------------------------------------

神经网络之为什么回归任务的输出是高斯分布的均值现实中，我们观测到的 yyy 往往不是完美确定的，它受到测量误差、随机性等因素的影响。因此我们建模如下：

Matlab通过GUI实现点云的均值滤波(附最简版)本节我们分享使用Matlab进行点云的均值滤波。均值滤波（Moving-Average Filter）是点云预处理中最基础、最常用的线性平滑方法之一。其思路是对每个点在其 k-邻域（或 r-半径邻域）内计算几何坐标的算术平均，用该均值替代原始点位置，达到抑制零均值随机噪声、平滑表面的目的。与高斯滤波相比，均值滤波模板权重均匀、计算量小；与中值滤波相比，它对高密度小幅度噪声更敏感，但保持边缘能力稍弱，因此常作为“粗去噪”或“预平滑”步骤出现。