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聚类算法（1）---最大最小距离、C-均值算法

二、常用聚类算法介绍 2.1 最大最小距离聚类算法 最大最小距离聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法，旨在根据每个样本点与其他点的最大最小距离之比来确定簇的核心点。...2.1.2实验应用 在实际应用中，最大最小距离聚类算法可以用于图像分割、异常检测、模式识别等领域。...例如在图像分割中，可以利用该算法对图像进行自动分割，将相邻的像素点按照它们的灰度级别划分为不同的区域，实现目标定位和识别。...最大最小距离聚类算法python实现 最大最小距离聚类算法是一种基于距离度量的聚类方法，其算法流程可以简要概括如下。...模糊C-均值聚类算法是一种常见的基于的聚类方法，其算法流程如下： 3.2.1算法流程 （1）初始化：设置聚类数目k和模糊度参数m，以及终止条件（如最大迭代次 数或收敛阈值）。

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【手撕算法】K-means算法实现主题色提取

K - Means是一种对图像进行聚类的算法，属于无监督分割聚类方法，这种方法不对聚类进行层次划分，只是通过分析聚类的性质和均值，将像素简单地划分为不相交的聚类。...今天结合一个在知乎看到的问题来说： 一张图片上有上百种颜色，如何在一张图上筛选出小于五种的基本色，或者在一张图上进行颜色划分归类？...imshow(WINDOW_1, srcImage); int clusters_num = 5;//kmeans算法的k值 int iterations = 10;//迭代次数 KMean...clusters_num, iterations); imshow(WINDOW_2, dstImage); waitKey(); return 0; } 程序中用到了K-means算法函数 KMean...除了K-means算法函数本身，程序还定义了一个簇类，用来存放簇的一些成员变量以及对簇的操作，例如向簇中添加一个像素，清空簇等等操作。

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    Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决Yolov3两大问题，附源代码）

    这些方法还可以推断实例分割，即边界框中的每个像素都被分类为对象/背景类。这些方法的局限性在于它们的计算速度，它们无法在非高层硬件上达到实时性能。...我们关注的问题是创建一个具有实例分割和中层显卡实时处理能力的精确检测器。 二、前言 Poly-Yolo实例分割案例 目标检测模型可以分为两组，两级和一级检测器。两级检测器将过程拆分如下。...第二个问题：Anchor分配不均衡 yolo系列采用kmean算法聚类得到特定要求的9个anchor，并且以每三个为一组，用于大输出图(检测小物体)，中等输出图和小输出图层(检测大物体)的默认anchor...对于kmean聚类带来的问题，有两种解决办法： kmean聚类流程不变，但是要避免出现小物体被分配到小输出特征图上面训练和大物体被分配到大输出特征图上面训练问题，具体就是首先基于网络输出层感受野，定义三个大概范围尺度...可以避免kmean聚类问题，但是为了防止标签重写，故把输出分辨率调高，此时就完美了。作者实际上采用的是1/4尺度输出，属于高分辨率输出，重写概率很低。

    68010

    Scikit-learn 秘籍 第三章 使用距离向量构建模型

    但是，聚类十分有用。我们会看到，我们可以使用聚类，将我们的估计在监督设置中“本地化”。这可能就是聚类非常高效的原因。它可以处理很大范围的情况，通常，结果也不怎么正常。...>>> from sklearn.cluster import KMeans >>> kmean = KMeans(n_clusters=3) >>> kmean.fit(blobs) KMeans...这就是聚类的实际情况，十分普遍，我们不能获得正确的簇数量，我们只能估计簇数量的近似值。 3.3 评估聚类的正确性 我们之前讨论了不知道真实情况的条件下的聚类评估。...如果你真的希望了解，MiniBatch KMeans 为何在粒度上更具优势，最好还是要阅读它们。...>>> ax.scatter(class_B[:,0], class_B[:,1], label='B') 下面是输出： 工作原理 好的，所以既然我们看过了，我们基于分布对点分类的方式，让我们看看如何在

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    Python数据挖掘算法(概要)

    其中asd绝对偏差：u为中位数，card(x)为样本个数 3.3 算法的效果评估 十折交叉验证：将数据集随机分割成十个等份，每次用9份数据做训练集，1份数据做测试集，如此迭代10次。...如P(买有机食品|买绿茶)，通过以下公式计算（nc表示y数据集下x的发生频数，n为y数据集的总数）： 上式存在一个缺陷，当一个条件概率 P(y|x)为0时，整体的预测结果P(x) * P(y|x) *...： 第二歩：根据贝叶斯公式做出预测 由公式计算比较y&z事件发生下，不同x事件发生的概率差异，如得出P（x=喜欢），P（x=不喜欢） 的概率大小，预测为概率比较大的事件。...4、聚类算法 (1)层次聚类 代码实现 狗的种类层次聚类 层次聚类将每条数据都当作是一个分类，每次迭代的时候合并距离最近的两个分类，直到剩下一个分类为止。...(2)K-means++聚类 代码实现 Kmean++聚类 注：Kmean算法与Kmean++区别在于初始的中心点是直接随机选取k各点。 ...

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    收藏！机器学习与深度学习面试问题总结.....

    （2）常用的树搭建方法：ID3、C4.5、CART 上述几种树分别利用信息增益、信息增益率、Gini指数作为数据分割标准。...5、KNN和Kmean （1）KNN 和Kmean缺点 都属于惰性学习机制，需要大量的计算距离过程，速度慢的可以（但是都有相应的优化方法）。...（3）Kmean 要求自定义K个聚类中心，然后人为的初始化聚类中心，通过不断增加新点变换中心位置得到最终结果。...Kmean的缺点可以用Kmean++方法进行一些解决（思想是使得初始聚类中心之间的距离最大化） 6、EM算法、HMM、CRF 这三个放在一起不是很恰当，但是有互相有关联，所以就放在这里一起说了。...有些模型在各维度进行了不均匀的伸缩后，最优解与原来不等价（如SVM）需要归一化。

    1.1K70

    收藏！机器学习与深度学习面试问题总结.....

    （2）常用的树搭建方法：ID3、C4.5、CART 上述几种树分别利用信息增益、信息增益率、Gini指数作为数据分割标准。...5、KNN和Kmean （1）KNN 和Kmean缺点 都属于惰性学习机制，需要大量的计算距离过程，速度慢的可以（但是都有相应的优化方法）。...（3）Kmean 要求自定义K个聚类中心，然后人为的初始化聚类中心，通过不断增加新点变换中心位置得到最终结果。...Kmean的缺点可以用Kmean++方法进行一些解决（思想是使得初始聚类中心之间的距离最大化） 6、EM算法、HMM、CRF 这三个放在一起不是很恰当，但是有互相有关联，所以就放在这里一起说了。...有些模型在各维度进行了不均匀的伸缩后，最优解与原来不等价（如SVM）需要归一化。

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    Python数据分析笔记：聚类算法之K均值

    step 1.1：计算各样本距离聚类中心的距离： 样本A：d(A,A0) = 0; d(A,B0) = 2;因此样本A属于A0所在类； 样本B：d(B,A0) = 2; d(B,B0) = 0;因此样本...step 2.1：计算各样本距离聚类中心的距离： 样本A：d(A,A1) = 1; d(A,B1) = 2.2;因此样本A属于A1所在类； 样本B：d(B,A1) = 2.2; d(B,B1) = 1;...所在类； step 2.2：全部样本分类完毕，现在计算A1类（包含样本AC）和B1类（包含样本BD）的新的聚类中心： A2 = (-1, 0); B2 = (1,0); step 2.3：计算聚类中心的偏移值是否满足终止条件...如第一行表示同学0与同学1的亲密程度为9（越高表示联系越密切）。 显然，这个数据中并没有告知我们这10个同学分别属于哪个圈子。因此我们的目标是使用K-Means聚类算法，将他们聚成2类。...但其不需要监督的特性，广泛应用与社交图谱（如本例）、相似性匹配（如搜索相似的新闻、帖子）等引用场景。

    1.1K100

    R语言的kmeans客户细分模型聚类

    前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。...轮廓系数 轮廓系数（Silhouette Coefficient）结合了聚类的凝聚度（Cohesion）和分离度（Separation），用于评估聚类的效果。...，表示聚类效果不好。...如果a_i趋于0，或者b_i足够大，那么s_i趋近与1，说明聚类效果比较好。 K值选取 在实际应用中，由于Kmean一般作为数据预处理，或者用于辅助分类贴标签。所以k一般不会设置很大。...可以通过枚举，令k从2到一个固定值如10，在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解)，并计算当前k的平均轮廓系数，最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。

    1.6K80

    kmeans聚类理论篇K的选择（轮廓系数）

    kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。...轮廓系数 轮廓系数（Silhouette Coefficient）结合了聚类的凝聚度（Cohesion）和分离度（Separation），用于评估聚类的效果。...，表示聚类效果不好。...如果a_i趋于0，或者b_i足够大，那么s_i趋近与1，说明聚类效果比较好。 K值选取 在实际应用中，由于Kmean一般作为数据预处理，或者用于辅助分类贴标签。所以k一般不会设置很大。...可以通过枚举，令k从2到一个固定值如10，在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解)，并计算当前k的平均轮廓系数，最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。

    7.2K51

    一文弄懂卡方分箱的原理和应用

    这种方法特别适用于分类数据，如性别、教育水平等。 其基本思想是根据样本数据推断总体的分布与期望分布是否有显著差异，或者推断两个分类变量是否相关或者独立。...卡方分箱的基本思想在于，对于精确的离散化，相对类频率在一个区间内应当完全一致。 因此，如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布，则这两个区间可以合并，否则，它们应当保持分开。...四、卡方分箱实现步骤 接着介绍卡方分箱的实现步骤：step1：按照属性值的大小进行排序（对于非连续特征，需先做数值转换，如转换成对应响应率、坏样本率等，然后排序），然后每个属性值单独作为一组。...method：分箱方法，包括chi(卡方), dt(决策树), kmean(k均值), quantile(等频), step(等距)，默认chi。...同时r360_score变量的分割点是490，DXM_score变量的分割点分别是388、 417和 437。 至此，卡方分箱的原理和实现就分享完了

    1.4K10

    R语言之kmeans聚类理论篇！

    前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。...轮廓系数 轮廓系数（Silhouette Coefficient）结合了聚类的凝聚度（Cohesion）和分离度（Separation），用于评估聚类的效果。...，表示聚类效果不好。...如果a_i趋于0，或者b_i足够大，那么s_i趋近与1，说明聚类效果比较好。 K值选取 在实际应用中，由于Kmean一般作为数据预处理，或者用于辅助分类贴标签。所以k一般不会设置很大。...可以通过枚举，令k从2到一个固定值如10，在每个k值上重复运行数次kmeans(避免局部最优解)，并计算当前k的平均轮廓系数，最后选取轮廓系数最大的值对应的k作为最终的集群数目。

    3.2K110

    如何利用matlab进行聚类分析_什么是聚类分析

    求矩阵最小值，返回最小值所在行和列以及值的大小 min2.m——比较两数大小，返回较小值 std1.m——用极差标准化法标准化矩阵 ds1.m——用绝对值距离法求距离矩阵 cluster.m——应用最短距离聚类法进行聚类分析...vector)); %min2.m，比较两数大小，返回较小的值 function v1=min(v2,v3); if v2>v3 v1=v3; else v1=v2; end %cluster.m,最短距离聚类法...(Hierarchical Clustering)的计算步骤： ①计算n个样本两两间的距离{dij}，记D ②构造n个类，每个类只包含一个样本； ③合并距离最近的两类为一新类； ④计算新类与当前各类的距离...；若类的个数等于1，转到5)；否则回3)； ⑤画聚类图； ⑥决定类的个数和类； Matlab软件对系统聚类法的实现(调用函数说明)： cluster 从连接输出(linkage...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

    97720

    数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法|附代码数据

    如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系。 在变量较多的复杂情况下，变量之间的偏相关系数比简单相关系数更加适合于刻画变量之间的相关性。...因此，后续对数据进行kmean聚类。...为了具体比较每个类的指标，下面对每个类的数据特征进行描述。...第一类O3值较高，第二个类PM2.5的值较高，第三个类pm2.5，NO值较低，第4类O3水平较低，PM10值较高，第五类的各个指标值都相对较低。...本文选自《R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法》。

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    数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法|附代码数据

    如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系。 在变量较多的复杂情况下，变量之间的偏相关系数比简单相关系数更加适合于刻画变量之间的相关性。...因此，后续对数据进行kmean聚类。...为了具体比较每个类的指标，下面对每个类的数据特征进行描述。...第一类O3值较高，第二个类PM2.5的值较高，第三个类pm2.5，NO值较低，第4类O3水平较低，PM10值较高，第五类的各个指标值都相对较低。...本文选自《R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法》。

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    数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法|附代码数据

    如控制年龄和工作经验的影响，估计工资收入与受教育水平之间的相关关系。 在变量较多的复杂情况下，变量之间的偏相关系数比简单相关系数更加适合于刻画变量之间的相关性。...因此，后续对数据进行kmean聚类。...为了具体比较每个类的指标，下面对每个类的数据特征进行描述。...第一类O3值较高，第二个类PM2.5的值较高，第三个类pm2.5，NO值较低，第4类O3水平较低，PM10值较高，第五类的各个指标值都相对较低。...本文选自《R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型、指数平滑法》。

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    通用实例分割方法

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 目前的实例分割方法可分为3类： top-down，也叫做 detect-then-segment，顾名思义，先检测后分割，如FCIS, Mask-RCNN..., PANet, Mask Scoring R-CNN； bottom-up，也叫Embedding-cluster，将每个实例看成一个类别；然后按照聚类的思路，最大类间距，最小类内距，对每个像素做embedding...不同与上述两类方法，直接得到实例分割结果，如SOLO。...top-down，也叫做 detect-then-segment，顾名思义，先检测后分割，如FCIS, Mask-RCNN, PANet, Mask Scoring R-CNN、TensorMask...bottom-up，也叫Embedding-cluster，将每个实例看成一个类别；然后按照聚类的思路，最大类间距，最小类内距，对每个像素做embedding，最后做grouping分出不同的instance

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