技术栈
kmeans
Q2643365023
9 天前
大数据
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hadoop
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机器学习
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数据分析
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spark
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毕业设计
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kmeans
大数据实战项目-基于K-Means算法与Spark的豆瓣读书数据分析与可视化系统-基于python的豆瓣读书数据分析与可视化大屏
注意:该项目只展示部分功能,如需了解,文末咨询即可。发语言:python 采用技术:Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架 数据库:MySQL 开发环境:PyCharm
~kiss~
10 天前
机器学习
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kmeans
机器学习-K-means
n个牧师去城市布道,随意选择n个布道点,并把这n个点公告诉所有村民 每个村民选择到离自己家最近的布道点去听课,听课后,有的人会觉得距离太远 于是每个牧师统计自己课上所有村民的地址,然后搬到这些地址的中心地带,并把新的步道点告诉所有村名 每个村民选择到离自己家最近的布道点去听课(比如之前去牧师A处,现在发现去牧师B处更近) 牧师每次课后都会更新位置,村民根据情况选择布道点,最终经历若干礼拜后,布道点终于稳定下来
IT学长编程
13 天前
大数据
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python
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毕业设计
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kmeans
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课程设计
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毕业论文
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美食推荐系统
计算机毕业设计 基于k-means的校园美食推荐系统 Python 大数据毕业设计 Hadoop毕业设计选题【附源码+文档报告+安装调试】
博主介绍:✌从事软件开发10年之余,专注于Java技术领域、Python、大数据、人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。CSDN、掘金、华为云、InfoQ、阿里云等平台优质作者✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟 ———————————————— 计算机毕业设计《1000套》✌
~kiss~
14 天前
算法
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机器学习
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kmeans
K-means损失函数-收敛证明
K-means 聚类算法的损失函数推导与收敛性证明的核心过程,通过数学推导解释了 K-means “迭代更新聚类中心” 的合理性 K-means 的迭代过程是 “分配样本到最近中心→更新中心为类内质心” 的循环。
PKNLP
14 天前
机器学习
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kmeans
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聚类
聚类之KMeans
学习目标:1.知道什么是聚类2.了解聚类算法的应用场景3.知道聚类算法的分类一种典型的无监督学习算法,主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。
小喵要摸鱼
14 天前
机器学习
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kmeans
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聚类
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dbscan
【机器学习】无监督学习 —— K-Means 聚类、DBSCAN 聚类
K‑Means 聚类 是一种 无监督机器学习算法,通过 数据点的内在相似性 将其 分组为簇。目标 是 将数据集划分为 k k k 个簇,使得每个簇内的数据点彼此之间的相似度高于与其他簇中的数据点的相似度。
Christo3
14 天前
人工智能
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算法
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机器学习
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数据挖掘
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kmeans
关于K-means和FCM的凸性问题讨论
K-means 最小化簇内平方和:min{rik},{μk}∑i=1n∑k=1Krik∥xi−μk∥2, \min_{\{r_{ik}\},\{\boldsymbol{\mu}_k\}} \sum_{i=1}^n \sum_{k=1}^K r_{ik} \|\mathbf{x}_i - \boldsymbol{\mu}_k\|^2, {rik},{μk}mini=1∑nk=1∑Krik∥xi−μk∥2,
小李独爱秋
20 天前
人工智能
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算法
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机器学习
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支持向量机
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kmeans
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聚类
机器学习中的聚类理论与K-means算法详解
聚类分析作为无监督学习的核心方法,在机器学习领域具有重要地位。本文将系统阐述聚类理论的基本概念与算法体系,并重点深入剖析K-means算法的原理、实现、优化策略以及实际应用。结合2025年的最新研究动态,本文还将探讨该算法的前沿进展与发展趋势。
Learn Beyond Limits
25 天前
人工智能
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python
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算法
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机器学习
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ai
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kmeans
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吴恩达
Initializing K-means|初始化K-means
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纪元A梦
1 个月前
算法
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贪心算法
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kmeans
贪心算法应用:K-Means++初始化详解
K-Means算法是数据挖掘和机器学习中最常用的聚类算法之一,但其性能高度依赖于初始中心点的选择。传统的K-Means随机初始化中心点可能导致算法收敛到局部最优解,或者需要更多迭代次数。K-Means++是一种基于贪心算法的初始化方法,能够显著改善聚类结果。
机器学习之心
1 个月前
lstm
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transformer
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kmeans
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多元时序预测
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双分解
分解+优化+预测!CEEMDAN-Kmeans-VMD-DOA-Transformer-LSTM多元时序预测
1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-DOA-Transformer融合K均值聚类的数据双重分解+梦境优化算法+Transformer-LSTM多元时间序列预测(完整源码和数据)运行环境Matlab2023b及以上。
l12345sy
1 个月前
算法
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机器学习
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kmeans
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聚类
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sse
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sc
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ch
Day23_【机器学习—聚类算法—K-Means聚类 及评估指标SSE、SC、CH】
属于无监督学习算法,即有特征无标签,根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中。所谓相似性可以理解为欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离... 。
qq_469603589
1 个月前
算法
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kmeans
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聚类
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聚类算法
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k-means聚类推荐
2026新选题:基于K-Means实现学生求职意向聚类推荐职位
作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作
Christo3
2 个月前
人工智能
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算法
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机器学习
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kmeans
TSMC-1987《Convergence Theory for Fuzzy c-Means: Counterexamples and Repairs》
该论文的核心思想是纠正一个在模糊c均值(FCM)算法领域被广泛接受但存在根本性错误的收敛性定理。在1980年,Bezdek 本人曾发表论文,声称FCM算法的迭代序列(或其子序列)总会收敛到目标函数 JmJ_mJm 的一个局部最小值点。这个结论被后续大量研究引用和应用。然而,本文作者通过构造反例证明,这个结论是错误的。
辞--忧
2 个月前
算法
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kmeans
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聚类
K-Means 聚类算法详解与实战指南
在机器学习的世界里,聚类算法就像一位 “自动分类大师”,能在没有标签的情况下将相似数据聚为一类。其中,K-Means 算法以其简单高效的特点成为最常用的聚类方法之一。本文将从基础概念到代码实战,全方位带你掌握 K-Means 算法的核心原理与应用技巧。
WeiJingYu.
2 个月前
机器学习
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kmeans
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聚类
K-Means 聚类
K-mean聚类是一种无监督学习算法,核心是将数据分为K个簇。通过随机选K个初始质心,计算样本与质心距离并归类,再更新各簇质心,重复迭代至质心稳定。它简单高效,适用于大规模数据,但需预先确定K值,结果易受初始质心影响,常用于客户分群、图像分割等场景。
dlraba802
2 个月前
算法
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机器学习
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kmeans
机器学习-----K-means算法介绍
在监督学习中,我们总把数据写成 (x, y),让模型学习 x → y 的映射。 但现实中很多数据根本没有标签 y,例如:
赴335
2 个月前
机器学习
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kmeans
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聚类
机器学习 K-Means聚类 无监督学习
目录K-Means 聚类:从原理到实践的完整指南什么是 K-Means 聚类?应用场景举例K-Means 算法的核心原理
星期天要睡觉
2 个月前
人工智能
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机器学习
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kmeans
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聚类
机器学习——KMeans聚类算法(算法原理+超参数详解+实战案例)
K-Means 是一种常用的无监督学习聚类算法,用于将数据集划分为 K 个簇(Cluster)。它的目标是让簇内的数据尽量相似,簇间的数据尽量不同。
_Orch1d
3 个月前
python
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学习
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算法
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机器学习
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numpy
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kmeans
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聚类
初识无监督学习-聚类算法中的K-Means算法,从原理公式到简单代码实现再到算法优化
与分类算法区别:分类算法仍是监督学习的范畴,样本数据除了特征,还带有标签;而聚类算法是一种无监督学习算法,样本数据只有特征没有标签