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ML: K-means Clustering

Source: Coursera Machine Learning provided by Stanford University Andrew Ng - Machine Learning | Coursera Unsupervised Learning - Clustering - K-means Algorithm notations: $K$: the number of clusters $\mu_k$: the $k$-th cluster centroid, $\mu_k \in \

## 吴恩达第七周作业 K-means python(实现)

吴恩达第七周作业 K-means python(实现) 最新版K-means修正，可能可以解决部分学者的问题声明：有参考别的博客，但是有自己修正主函数1 DataFile1 = 'ex7data2.mat' #读取mat文件 parameter_Data=scio.loadmat(DataFile1) X=parameter_Data['X']#X:300x2 K=3#三分类 initial_cen

09 机器学习 - Kmeans聚类算法案例

1. 需求对给定的数据集进行聚类本案例采用二维数据集，共80个样本，有4个类。样例如下（testSet.txt）： 1.658985 4.285136 -3.453687 3.424321 4.838138 -1.151539 -5.379713 -3.362104 0.972564 2.924086 -3.567919 1.531611 0.450614 -3.302219 -3.487105 -1.724432 2.668

K-means聚类算法及python代码实现

K-means聚类算法（事先数据并没有类别之分！所有的数据都是一样的） 1、概述 K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目

K-Means例子

数据集:（数据集很小所以直接CV即可） 1.658985 4.285136 -3.453687 3.424321 4.838138 -1.151539 -5.379713 -3.362104 0.972564 2.924086 -3.567919 1.531611 0.450614 -3.302219 -3.487105 -1.724432 2.668759 1.594842 -3.156485 3.191137 3.165506 -3.999838 -2.786837 -3.

K-Means及K-Means++算法Python源码实现

文章目录 1. K-Means 基本理论1.1 距离度量1.2 评估指标1.3 K-Means1.3 Mini-Batch K-Means1.4 K-Means ++ 2. K-Means及K-Means++源码实现3. K-Means sklearn实现3.1 K-Means3.2 K-Means ++3.3 Mini-Batch K-Means 4. 聚类中心数量 k 的选取Reference github：https://

Yolov3训练自己的数据集

安装（1）github地址源码 git checkout -b 64efa721ede91cd8ccc18257f98eeba43b73a6afa https://github.com/AlexeyAB/darknet.git （2）编译环境cuda10.0，cudnn7.5.1 修改GPU=1，CUDNN=1，OPENCV=1，修改这三个库的头文件及lib库文件路径 GPU=1 CUDNN=1 CUDNN_HALF=0 OPENCV=1 AVX=0 O

Python 实现图片转字符画，静态图、GIF 都能转

文 | 野客来源：Python 技术「ID: pythonall」字符画是一种由字母、标点或其他字符组成的图画，它产生于互联网时代，在聊天软件中使用较多，本文我们看一下如何将自己喜欢的图片转成字符画。静态图片首先，我们来演示将静态图片转为字符画，功能实现主要用到的 Python 库为 OpenCV，安装使

机器学习-KMeans算法

线性回归算法是一种有监督的算法。聚类是一种无监督的机器学习任务，他可以自动将数据划分成类cluster.因此聚类分组不需要提前被告知所划分的组应该是什么样的。因为我们针织可能都不知道我们在寻找什么，所以聚类是用于知识发现而不是预测 KMeans聚类的原理以及聚类流程随机找

数据挖掘1：K-means均值聚类算法

　　一.K-means均值聚类算法原理　　对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。　　如果用数据表达式表示，假设簇划分为(C1,C2,…Ck)，则我们的目标是最小化平方误差E：　　　　其中μi是簇Ci的均值向

2021-03-15 数据挖掘算法—K-Means算法 Python版本

数据挖掘算法—K-Means算法 Python版本简介又叫K-均值算法，是非监督学习中的聚类算法。基本思想 k-means算法比较简单。在k-means算法中，用cluster来表示簇；容易证明k-means算法收敛等同于所有质心不再发生变化。基本的k-means算法流程如下：选取k个初始质心（作为初始cluster，

04-机器学习_（kmeans聚类算法与应用）

机器学习算法day02_Kmeans聚类算法及应用课程大纲 Kmeans聚类算法原理 Kmeans聚类算法概述 Kmeans聚类算法图示 Kmeans聚类算法要点 Kmeans聚类算法案例需求用Numpy手动实现用Scikili机器学习算法库实现 Kmeans聚类算法补充算法缺点

CF708C Centroids

确实不简单。首先要理解题意。你可以拿掉任意一棵子树，接到一个节点上，但是拿掉的子树的大小并不是1~siz[u]。假设树根为root，我们找到子树中最大的子树，从中拿掉最大的小子树，然后接到根上，如果这个时候符合题意，那么以root为根就可以通过改造成为树的重心。问题的关键就是求出以root

yolov3改进4层特征检测层

YOLOv3改进方法 YOLOv3的改进方法有很多，本文讲述的是增加一个特征尺度。以YOLOv3-darknet53（ALexeyAB版本）为基础，增加了第4个特征尺度：104*104。原版YOLOv3网络结构： YOLOv3-4l网络结构：即，在经过2倍上采样后，输出的特征尺度由52x52提升至104x104，再通过route层将第109层与特征

K-mean算法

1、概述该方法属于无监督学习算法（无y值）。根据已有的数据，利用距离远近的思想将目标数据集聚为指定的k个簇。簇内样本越相似。聚类的效果越好。常用在聚类模型中。比如电商平台历史交易数据，划分不同的价值等级（如VIP，高价值，潜在价值，低价值）等等还可用于异常值的监控（远离任何簇的异常

吴恩达机器学习ex7

findClosestCentroids.m function idx = findClosestCentroids(X, centroids) %FINDCLOSESTCENTROIDS computes the centroid memberships for every example % idx = FINDCLOSESTCENTROIDS (X, centroids) returns the closest centroids % in idx for a dataset X wher

算法实现一：K-means

k-means基础实现 __author__ = 'Administrator' from numpy import * import time import matplotlib.pyplot as plt # 计算距离（欧式） def euclDistance(vector1, vector2): return sqrt(sum(power(vector2 - vector1, 2))) # 初始中心点(随机) def initCentroi

聚类kmeans算法在yolov3中的应用

yolov3 kmeans yolov3在做boundingbox预测的时候,用到了anchor boxes.这个anchors的含义即最有可能的object的width,height.事先通过聚类得到.比如某一个像素单元,我想对这个像素单元预测出一个object,围绕这个像素单元,可以预测出无数种object的形状,并不是随便预测的,要参考ancho

05_无监督学习--聚类模型--K 均值

无监督学习--聚类模型--K 均值0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.算法实现3.测试无监督学习--聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt# 这里直接 sklearn 里的数据集from sklearn.datasets.samples_generator import make_

Python实现kMeans(k均值聚类)

参考文献 https://www.cnblogs.com/wsine/p/5180769.html Python实现kMeans(k均值聚类) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需，不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 随机初始化聚类中心 cond=>c