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標(biāo)簽 > 聚類
將物理或抽象對(duì)象的集合分成由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過(guò)程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對(duì)象的集合,這些對(duì)象與同一個(gè)簇中的對(duì)象彼此相似,與其他簇中的對(duì)象相異。“物以類聚,人以群分”,在自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)中,存在著大量的分類問(wèn)題。
將物理或抽象對(duì)象的集合分成由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的過(guò)程被稱為聚類。由聚類所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對(duì)象的集合,這些對(duì)象與同一個(gè)簇中的對(duì)象彼此相似,與其他簇中的對(duì)象相異?!拔镆灶惥郏艘匀悍帧保谧匀豢茖W(xué)和社會(huì)科學(xué)中,存在著大量的分類問(wèn)題。
聚類分析又稱群分析,它是研究(樣品或指標(biāo))分類問(wèn)題的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。聚類分析起源于分類學(xué),但是聚類不等于分類。聚類與分類的不同在于,聚類所要求劃分的類是未知的。聚類分析內(nèi)容非常豐富,有系統(tǒng)聚類法、有序樣品聚類法、動(dòng)態(tài)聚類法、模糊聚類法、圖論聚類法、聚類預(yù)報(bào)法等。
在數(shù)據(jù)挖掘中,聚類也是很重要的一個(gè)概念。
和分類、回歸方法相比,無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的主要特性是輸入數(shù)據(jù)是未標(biāo)注過(guò)的(即沒有給定的標(biāo)簽或分類),算法在沒有任何鋪助的條件下學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。這帶來(lái)了兩點(diǎn)主...
2018-07-13 標(biāo)簽:聚類降維機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5萬(wàn) 0
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的理論解釋與實(shí)踐教程
這一切的完成都是借助算法根據(jù)相似性來(lái)對(duì)事物進(jìn)行分組。相似度的度量是通過(guò)選擇算法來(lái)指定的,但是為什么不嘗試盡可能多的相似度度量呢? 因?yàn)槟阋膊恢滥阍趯ふ?..
2018-07-24 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)聚類機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2萬(wàn) 0
淺談Matlab中的聚類分析 Matlab聚類程序的設(shè)計(jì)
Matlab 提供系列函數(shù)用于聚類分析,歸納起來(lái)具體方法有如下: 方法一:直接聚類,利用 clusterdata 函數(shù)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行一次聚類,其缺點(diǎn)為可...
如何找出數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)?如何聚類和建立最有效的分組?
你可以想象,這些數(shù)據(jù)精準(zhǔn)地切合了廣告商的需求。對(duì)于迫切希望通過(guò)推送廣告來(lái)達(dá)到立竿見影效果的廣告商而言,他們重視的內(nèi)容有兩個(gè):一是了解目標(biāo)消費(fèi)者的群體大小...
2018-06-30 標(biāo)簽:聚類k-means數(shù)據(jù)集 5867 0
聚類分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)方法綜述(二)
次聚類是基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用最廣泛的聚類方法。層次聚類在數(shù)據(jù)點(diǎn)之間構(gòu)建層次結(jié)構(gòu),它根據(jù)層次樹中的分支定義不同的類群。許多單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的聚類算法都是...
2023-05-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法聚類 1819 0
半監(jiān)督聚類中基于密度的約束擴(kuò)展方法立即下載
類別:網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文 2009-04-22 標(biāo)簽:密度聚類聚類算法
類別:數(shù)值算法/人工智能 2018-01-14 標(biāo)簽:聚類可視化
一種以遺傳模擬退火算法的數(shù)據(jù)流聚類立即下載
類別:嵌入式技術(shù)論文 2017-11-22 標(biāo)簽:聚類數(shù)據(jù)流
基于Spark框架與聚類優(yōu)化的高效KNN分類算法立即下載
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-12-08 標(biāo)簽:聚類KNNSpark
類別:嵌入式技術(shù)論文 2018-01-03 標(biāo)簽:線性向量聚類
大數(shù)據(jù)處理的優(yōu)化抽樣聚類K-means算法立即下載
類別:數(shù)值算法/人工智能 2017-12-22 標(biāo)簽:聚類K-means大數(shù)據(jù)
類別:物聯(lián)網(wǎng) 2021-03-25 標(biāo)簽:聚類區(qū)塊鏈比特幣
這一最著名的聚類算法主要基于數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的均值和與聚類中心的聚類迭代而成。它主要的優(yōu)點(diǎn)是十分的高效,由于只需要計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)與劇類中心的距離,其計(jì)算復(fù)雜度只有...
2020-04-15 標(biāo)簽:算法聚類機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7萬(wàn) 0
系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法總結(jié)知識(shí)分享
Statsbot數(shù)據(jù)科學(xué)家Daniil Korbut簡(jiǎn)明扼要地介紹了用于推薦系統(tǒng)的主流機(jī)器學(xué)習(xí)算法:協(xié)同過(guò)濾、矩陣分解、聚類、深度學(xué)習(xí)。
2017-12-15 標(biāo)簽:聚類協(xié)同過(guò)濾矩陣分解 5032 0
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