模糊聚类 模糊聚类与K-means算法有异曲同工之妙，两者各有优劣势，K-means算法的介绍连接：https://www.cnblogs.com/bokeyuancj/p/11460883.html 基本概念： 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和 ...
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2019-10-26 20:36:52
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# K-Means聚类算法K-means聚类算法属于无监督学习算法，它实现简单并且聚类效果优良，所以在工业界也被广泛... ...
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2019-10-16 17:47:36
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数据分析流程 一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下： 数据获取：公开数据、Python爬虫 外部数据的获取方式主要有以下两种。 第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、 ...
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2019-10-09 15:18:08
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K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成. 优缺点： 流程伪代码： 二分K-Mean聚类算法流程： 核心代码： ...
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2019-10-08 12:30:08
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应用场景： 可以应用在不同行业的客户分类管理上，比如航空公司，传统的RFM模型不再适用，通过RFM模型的变形LRFMC模型实现客户价值分析；基于消费者数据的精细化营销 应用价值： LRFMC模型构建之后使用了经典的聚类算法-K-Means算法来对客户进行细分，而不是传统的来与参考值对比进行手工分类， ...
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2019-10-05 20:21:01
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K-均值（K-Means）算法用于解决无监督学习中聚类问题，其输入为聚类组数量$K$，以及数据集${x^{(1)},x^{(2)},dots,x^{(m)}}$，其中$x^{(i)}inmathbb{R}^n$（不再添加$x^{(i)}_0=1$这一项）。算法步骤为：首先需要随机选取$K$个聚类中心... ...
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2019-10-01 11:27:26
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K-means聚类算法 1、算法思想 首先，我们可以随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与每一个种子聚类中心的距离，然后分别把这些对象分配给距离对象最近的一个聚类中心，只要对象被分配以后，被分配的对象就和聚类中心组成一个新的聚类，分配后就不能改变了，然后在根据每个聚类的聚类中心和对象 ...
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2019-09-28 14:41:31
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基于DSP的FCM图像分割一、目标利用VisualDSP++ 5.0、仿真器、EBF-561实验平台实现该算法，并通过该聚类算法实现图像的不同区域的聚类结果。 二、实现方案实验原理FCM 聚类算法目标函数为如果 p表示每一个样本x_j的维数0，X={x_1,x_2,…x_j,…x_N}是一个p×N矩... ...
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2019-09-28 10:46:06
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=7237 在本文中，我们将探讨应用聚类算法（例如k均值和期望最大化）来确定集群的最佳数量时所遇到的问题之一。从数据集本身来看，确定集群数量的最佳值的问题通常不是很清楚。在本文中，我们将介绍几种技术，可用于帮助确定给定数据集的最佳k值。 我们将在当前的 ...
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2019-09-27 12:31:00
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