初识K-means算法 / 开普饭

机器学习技术在静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)数据分析方面已经获得了突出地位.在这里,作者对各种非监督和有监督机器学习在rs-fMRI的应用进行了总结.作者在本文中提供了rs-fMRI中机器学习 ...

基于拉普拉斯约束的半监督模糊C均值算法近年来,聚类分析在模式识别.图像处理和数据挖掘中得到了广泛的应用.它试图将数据集划分为不同的组,使得同一集群中的数据点具有较高的相似性,而不同集群中的数据点具有 ...

来源:数据STUDIO 作者:Jim 大量数据中具有'相似'特征的数据点或样本划分为一个类别.聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分.聚类的基本思想是'物以类聚.人以群分',将大量数据集中相似的 ...

层次聚类顾名思义,是按照层次来进行聚类,其中不同的层次构成了树状结构的不同层级,叶子节点则对应真实的样本点,示意如下对于这颗聚类树而言,其构建方式可以分为以下两种 1. 自下而上,由叶子节点开始,将 ...

00 写在前面聚类分析(cluster analysis)简称聚类(clustering),它是数据挖掘领域最重要的研究分支之一,也是最为常见和最有潜力的发展方向之一.聚类分析是根据事物自身的特性对 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23276 有些问题是线性的,但有些问题是非线性的.我假设,你过去的知识是从讨论和解决线性问题开始的,这是一个自然的起点.对于非线性问题的解决,往往涉 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18726 自组织映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集.在本文中,我们研究了如何使用 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22181 本文考虑一下基于核方法进行分类预测.注意,在这里,我们不使用标准逻辑回归,它是参数模型. 非参数方法用于函数估计的非参数方法大致上有三种 ...

目录 1. KNN算法原理 2. KNN算法三要素 3. KNN算法之暴力实现原理 4. KNN算法之KD树实现原理 5. KNN算法之训练样本不平衡情况 6. 算法优缺点 1. KNN算法原理 KN ...

K均值算法 K均值算法是一种聚类算法,把样本分配到离它最近的类中心所属的类,类中心由属于这个类的所有样本确定. k均值算法是一种无监督的聚类算法.算法将每个样本分配到离它最近的那个类中心所代表的类,而 ...

一句话总结K均值算法核心:把样本分配到离它最近的类中心所属的类,类中心由属于这个类的所有样本确定. k均值算法是一种无监督的聚类算法.算法将每个样本分配到离它最近的那个类中心所代表的类,而类中心的确 ...

从今天开始给大家写机器学习算法,这个东西并不是大多数人想象的那么高深,也不是说编程的人,搞计算机的人才能学习使用,医学领域.社会科学领域的研究越来越多运用机器学习的,在我的理解中每个人都应该掌握基本的 ...

所谓"K 近邻(K-nearest neighbor,K-NN)",顾名思义,指的是"K 个最近的邻居",属于一种监督学习的方法. 1. 工作原理简单地介绍一 ...

本文我们来学习一下另一种经常听到的机器学习算法-- K 均值聚类. 这个名字确实跟"K 近邻"有些相像,但是要明确的是,"K 近邻"中的"K" ...

在上一期的初识Smart Beta指数中,老K已经把这类策略指数的优势和投资价值都说了,具体到相关基金产品怎么选呢?老K今天就从基本面.红利.价值.低波动这四大类跟踪基金相对较多的策略来具体说一下. ...

ML之kNN:k最近邻kNN算法的简介.应用.经典案例之详细攻略kNN算法的简介邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓 ...

初识K-means算法