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基于凸集上投影(POCS)的聚类算法
来源:DeepHub IMBA本文约1200字,建议阅读5分钟本文综述了一种基于凸集投影法的聚类算法,即基于POCS的聚类算法。原始论文发布在IWIS2022上。 POCS:Projections  onto Convex Sets。在数学中,凸集是指其中任意两点间的线段均在该集合内的集合。而投影则是将某个点映射到另一个空间中的某个子空间上的操作。给定一个凸集合和一个点,可以通过找到该点在该凸集合上的投影来进行操作。该投影是离该点最近的凸集内的点,可以通过最小化该点和凸集内任何其他点之间的距离来计算。既然是
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2023-04-12
3320
8个常见的无监督聚类方法介绍和比较
本文约4500字,建议阅读9分钟本文将全面概述Scikit-Learn库中用于的聚类技术以及各种评估方法。 无监督聚类方法的评价指标必须依赖于数据和聚类结果的内在属性,例如聚类的紧凑性和分离性,与外部知识的一致性,以及同一算法不同运行结果的稳定性。 本文将分为2个部分,1、常见算法比较 2、聚类技术的各种评估方法 本文作为第一部分将介绍和比较各种聚类算法: K-Means Affinity Propagation Agglomerative Clustering Mean Shift Clusterin
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2023-04-03
3020
深度学习聚类的综述
来源:机器学习算法与Python实战 本文约1200字,建议阅读5分钟 本文对现有的深度聚类算法进行全面综述与总结。 这篇博客对现有的深度聚类算法进行全面综述与总结。现有的深度聚类算法大都由聚类损失与网络损失两部分构成,博客从两个视角总结现有的深度聚类算法,即聚类模型与神经网络模型。 1. 什么是深度聚类? 经典聚类即数据通过各种表示学习技术以矢量化形式表示为特征。随着数据变得越来越复杂和复杂,浅层(传统)聚类方法已经无法处理高维数据类型。为了解决改问题,深度聚类的概念被提出,即联合优化表示学习和聚类。
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2023-03-29
7590
原创 | 一文读懂K均值(K-Means)聚类算法
众所周知,机器学习算法可分为监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning)。
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2022-12-16
1.7K0
【KDD2022教程】在线聚类:算法、评估、指标、应用和基准
来源:专知本文为课程介绍,建议阅读5分钟我们提出了基于现实问题和数据集的聚类配置、应用程序和基准设置的方法。 在线聚类算法在数据科学中发挥着至关重要的作用,尤其是在时间、内存使用和复杂性方面的优势,同时与传统聚类方法相比保持了较高的性能。本教程服务于,首先,作为在线机器学习的调查,特别是数据流聚类方法。在本教程中,最先进的算法和相关的核心研究线程将通过识别不同的类别基于距离,密度网格和隐藏的统计模型。聚类有效性指标作为聚类过程中的一个重要组成部分,通常被忽略或被分类指标所取代,导致对最终结果的误解,也将被
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2022-08-29
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无监督学习的12个最重要的算法介绍及其用例总结(附链接)
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟本文为你介绍无监督学习的12个最重要的算法介绍及用例。 无监督学习(Unsupervised Learning)是和监督学习相对的另一种主流机器学习的方法,无监督学习是没有任何的数据标注只有数据本身。 无监督学习算法有几种类型,以下是其中最重要的12种: 1、聚类算法根据相似性将数据点分组成簇 k-means聚类是一种流行的聚类算法,它将数据划分为k组。 2、降维算法降低了数据的维数,使其更容易可视化和处理 主成分分析(PCA)是一种降维算法,
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2022-08-29
1.2K0
10 种聚类算法的完整 Python 操作示例
来源:海豚数据科学实验室本文约7000字,建议阅读14分钟本文将介绍一篇关于聚类的文章,10种聚类介绍和Python代码。 聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术,用于发现数据中的有趣模式,例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择,对于所有情况,没有单一的最佳聚类算法。相反,最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中,你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。 完成本教程后,你将知道: 聚类是在输入数据的特征空间中查找自然组的无监督问题。 对于所有数据集,
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2022-05-12
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