聚类
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【机器学习实战】Python基于K均值K-means进行聚类(九)
文章目录 1 前言 1.1 K-means的介绍 1.2 K-means的应用 2 demo实战演示 2.1 导入函数 2.2 创建数据 2.3 拟合聚类 2.4 查看结果 3 使…
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【KNN算法详解(用法,优缺点,适用场景)及应用】
KNN算法介绍 KNN(K Near Neighbor):k个最近的邻居,即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法属于监督学习方式的分类算法,我的理解就是计算某给点到…
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原力计划
01、算法说明 K均值聚类算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类有一个聚类中心,即质心,每个类的质心是根据类中所有值的均值得…
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原力计划
机器学习:基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类 作者:i阿极 作者简介:Python领域新星作者、多项比赛获奖者:博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习,可以点…
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【机器学习】DBSCAN聚类算法(含Python实现)
文章目录 一、算法介绍 二、例子 三、Python实现 3.1 例1 3.2 算法参数详解 3.3 鸢尾花数据集 一、算法介绍 DBSCAN(Density-Based Spati…
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聚类的外部指标(Purity, ARI, NMI, ACC) 和内部指标(NCC,Entropy,Compactness,Silhouette Index),附代码 (Python 和 Matlab)
聚类性能评估的外部指标和内部指标,附代码 (Python 和 Matlab) 文章目录 聚类性能评估的外部指标和内部指标,附代码 (Python 和 Matlab) 1 外部指标 …
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PCA分析(主成分分析)–结果解读
主成分分析(PCA)是一个很好的工具,可以用来降低特征空间的维数。PCA的显著优点是它能产生不相关的特征,并能提高模型的性能。 PCA用于减少用于训练模型的特征维度数量,它通过从多…
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Python通过手肘法实现k_means聚类
Python通过手肘法实现k_means聚类 1.导入matplotlib.pylab和numpy包 2.定义实现需要用到的函数 (1)计算两点距离 (2)取集合的中心点 (3)寻…
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基于TF-IDF+KMeans聚类算法构建中文文本分类模型(附案例实战)
🤵♂️ 个人主页:@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注…
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数据挖掘(4.1)–分类和预测
目录 前言 分类:离散型、分类新数据 预测:连续型、预测未知值 描述属性:连续、离散 类别属性:离散 有监督学习: 分类 训练样本有标签 对未知数据分类 无监督学习: 聚类 无标签…