10月28日FMI 2018人工智能与大数据高峰论坛深圳场圆满落幕,腾讯云高级研究员张雨春从腾讯云城市计算助力行业数字化升级方向进行了精彩的分享。 腾讯云高级研究员张雨春 以下是张雨春演讲内容，飞马网根据现场速记进行了不改变原意的编辑（有删减）： 张雨春：大家好！很高兴作为最后一位演讲嘉宾参加这次峰 ...
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2018-11-12 13:54:20
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import numpy as np x = np.random.randint(1,50,[20,1]) y = np.zeros(20) k = 3 #1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心； def initcen(x,k): return x[:k] #2） 对... ...
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2018-11-12 00:21:15
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import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() x = iris.data[:,1] y = np.zeros(150) def initcenter(x,k): #初始聚类中心数组 retur... ...
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2018-11-12 00:20:17
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Canopy 聚类 一、Canopy算法流程 Canopy 算法，流程简单，easy实现，一下是算法 （1）设样本集合为S，确定两个阈值t1和t2。且t1>t2。 （2）任取一个样本点p，作为一个Canopy，记为C，从S中移除p。 （3）计算S中全部点到p的距离dist （4）若dist<t1。则 ...
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2018-11-11 20:14:02
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聚类——认识KFCM算法 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一、KFCM概述 KFCM：基于核的改进的模糊c均值聚类算法。它是通过核函数将原始空间中的点映射到特征空间中，考虑到原始空间中的点无法用一个线性函数进行划分，于是将其变换到一个更 ...
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2018-11-11 16:29:02
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1.用python实现K均值算法 K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤： （x,k,y) 1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心； def initcenter(x, k): kc 2） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近 ...
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2018-11-11 15:54:56
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FCM算法的matlab程序2 在“FCM算法的matlab程序”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行实现，并求解准确度。下面的程序是另一种方法，是最常用的方法：先初始化聚类中心，在进行迭代（此方法由于循环较多，时间复杂度相对较高，但更严谨。就时间性而言，推荐使用“FCM算法的mat ...
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编程语言 时间：
2018-11-11 13:15:13
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一、依据不同属性分类运动分割算法 Camera motion first vs. Object motion first Feature based vs. Dense motion based 2D vs. 3D Rigid vs. Nonrigid Single vs. Multiple Occ ...
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2018-11-11 12:50:15
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我摘录的代码。 原文：https://sefiks.com/2018/03/21/autoencoder-neural-networks-for-unsupervised-learning/ Previously, we’ve applied conventional autoencoder to ...
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2018-11-10 19:03:45
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1.用python实现K均值算法 1)选取初始数据中的k个对象作为初始的中心，每个对象代表一个聚类中心： 2） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类； def nearest(kc, x[i]): j def x ...
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2018-11-10 12:59:45
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