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R语言改进K-Means(K-均值)算法分析股票盈利能力可视化

人们投资时总期望以最小风险获取最大利益,面对庞大股票市场繁杂股票数据,要想对股票进行合理分析选择,聚类分析就显得尤为重要。...本文中,我们采用了改进K-means法帮助客户对随机选择个股进行了,并对各类股票进行了分析,给出了相应投资建议。...传统K-means算法,我们总是希望能将孤立点对效果影响最小化,但是孤立点实际上诈骗探测、安全性检测以及设备故障分析等方面起着不凡作用;然而,本文排除以上这些因素,单纯地考虑效果好坏...,直到高密度区将k中心都找出来为止。...D找出满足条件:点,将作为第三个初始中心; (4)仍然从区域D找出满足到前面三个中心距离最大点; (5)按照同样方法进行下去,直到找到第k个初始中心,结束。

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数据分享|R语言改进K-MEANS(K-均值)算法分析股票盈利能力可视化

传统K-means算法,我们总是希望能将孤立点对效果影响最小化,但是孤立点实际上诈骗探测、安全性检测以及设备故障分析等方面起着不凡作用;然而,本文排除以上这些因素,单纯地考虑效果好坏...(1)计算n个数据样本每个对象x密度,当满足核心对象条件时,将该对象加到高密度区域D中去; (2)区域D中计算两两数据样本间距离,找到间距最大两个样本点作为初始中心,记为; (3)再从区域...D找出满足条件:点,将作为第三个初始中心; (4)仍然从区域D找出满足到前面三个中心距离最大点; (5)按照同样方法进行下去,直到找到第k个初始中心,结束。...本文中分析数据分享到会员群,扫描下面二维码即可加群! 本文选自《R语言改进K-MEANS(K-均值)算法分析股票盈利能力可视化》。...层次聚类分析癌细胞系微阵列数据树状图可视化比较 KMEANS均值层次:亚洲国家地区生活幸福质量异同可视化分析选择最佳数 PYTHON实现谱算法改变簇数结果可视化比较

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【模式识别】探秘奥秘:K-均值算法解密与实战

掌握Visual Studio Code中使用C++实现K-均值算法基本技能,包括项目搭建、数据处理算法实现。...项目搭建: VSCODE创建一个C++项目,配置编译环境,建立项目文件结构。 b. 数据加载与预处理: 读取数据集,进行必要数据预处理,确保数据格式符合K-均值要求。 c....对代码组织结构模块化设计有了更清晰认识,为后续算法实现提供了基础性支撑。 学会使用C++标准库对数据进行加载预处理,确保数据K-均值算法能够被正确处理。...算法实现: 深入研究了K-均值核心步骤,包括中心初始化、数据点分配中心更新。 利用C++强类型特性更好地理解了算法涉及数据结构操作。...通过实践提高了编程技能,同时加深了对算法数学原理理解。 调优过程结果分析: 意识到K-均值K敏感性,调优过程通过尝试不同K值,更好地理解了数目对算法效果影响。

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使用 OpenCV 进行图像分割

基于分割方法 与分类算法不同,算法是无监督算法。分类算法,用户没有预定义一组特征、或组。...算法有助于从数据获取潜在、隐藏信息,例如从启发式角度来看通常是未知结构、分组。 基于技术将图像分割成具有相似特征集群或不相交像素组。...一些更有效算法,如 k 均值、改进 k 均值、模糊 c 均值 (FCM) 改进模糊 c 均值算法 (IFCM) 被广泛用于所提出基于方法。...K 均值算法是一种精选、流行方法,因为它简单性计算效率。改进 K 均值算法可以最小化 k 均值算法通常涉及迭代次数。 由于某些相似性,集群指的是聚合在一起数据点集合。...了解OpenCV K 均值参数 输入参数 samples:它应该是np.float32数据类型,每个特征应该放在一个列。 nclusters(K) : 结束时所需集群数量。

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【手撕算法】K-means算法实现主题色提取

K - Means是一种对图像进行算法,属于无监督分割方法,这种方法不对进行层次划分,只是通过分析性质均值,将像素简单地划分为不相交。...今天结合一个知乎看到问题来说: 一张图片上有上百种颜色,如何在一张图上筛选出小于五种基本色,或者一张图上进行颜色划分归类?...means是均值意思,本问题背景下,均值代表每个簇颜色均值。 指定K值后,我们随机生成五个像素坐标,并取这五个像素坐标的颜色作为五个簇初始均值。...然后我们开始迭代,迭代次数也是自己定义,每一次迭代,我们都遍历图像所有像素,并计算该像素与各个簇颜色均值颜色距离,选择最接近簇,将该像素值加入到此簇(以便计算该簇新均值)。...除了K-means算法函数本身,程序还定义了一个簇,用来存放簇一些成员变量以及对簇操作,例如向簇添加一个像素,清空簇等等操作。

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Unet网络实现叶子病虫害图像分割

传统病虫害图像分割算法应用最多是基于统计模式识别、K-均值、模糊C-均值、Otsu、levelset、EM等算法。...Gui等人提出了一种基于复杂背景彩色叶片图像大豆叶病检测系统,该系统根据K均值算法结合经验阈值,基于显著性映射从大豆叶片病害图像中分割出显著区域.Kaur等人提出了一种基于K均值算法葡萄病害叶片图像分割方法....Chaudhary等人提出了一种基于图像处理技术植物叶片病斑分割算法,比较了CIELAB、HSIYCbCr颜色空间病害检测过程效果.Mohammad等人比较了阈值法、分水岭法、边缘检测法、模糊...C-均值K-均值植物病害检测应用,指出它们适合于任务重叠。...计算机视觉项目的开发opencv作为较大众开源库,拥有了丰富常用图像处理函数库,采用C/C++语言编写,可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上,能够快速实现一些图像处理识别的任务

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【模式识别】探秘分类奥秘:K-近邻算法解密与实战

数据挖掘机器学习: 算法:将数据集中相似对象分组,常用于无监督学习,如K均值。 分类算法:建立模型来对数据进行分类,如决策树、支持向量机等。...对这K个最近邻样本标签进行统计,将新数据点分类为出现最频繁类别(对于分类问题)或计算其输出值均值(对于回归问题)。...取K个邻居输出值均值作为新数据点预测输出。 特点: KNN 是一种懒惰学习算法,不进行显式训练过程,只预测时进行计算。...main函数: 从文件"data.txt"读取训练集数据,将每个数据点类别属性存储 trSet 。 使用一个测试向量 testv 进行分类,并输出分类结果K个最近邻居信息。...经过反复尝试不同K值,认识到过小或过大K值可能导致模型过拟合或欠拟合,进而影响预测准确性。这深刻启示我实际应用需要谨慎选择K值,并结合具体问题进行调参。

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谷歌团队推出新Transformer,优化全景分割方案|CVPR 2022

交叉注意力过程类似于 k-means 算法,(1)将像素分配给中心迭代过程,其中可以将多个像素分配给单个中心,而某些中心可能没有分配像素,以及(2)通过平均分配给同一中心像素来更新中心...CMT-DeepLabkMaX-DeepLab,我们从角度重新制定了交叉注意力,其中包括迭代分配更新步骤 鉴于 k-means算法流行,CMT-DeepLab,他们重新设计了交叉注意力...在下面的示例,kMaX-DeepLab 迭代地执行分配更新,从而逐渐提高Mask质量。...通过简单修改,CMT-DeepLab kMaX-DeepLab 重新构建了交叉注意力,使其更像一种算法。 因此,所提出模型COCO Cityscapes数据集上实现了最先进性能。...Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4

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SPSS用K均值KMEANS、决策树、逻辑回归T检验研究通勤出行交通方式选择影响因素调查数据分析|附代码数据

任务: 判断每个变量时数值型变量还是分类型变量,数组型计算其均值方差,分类型列出每类频率。...根据居住地距离 ,我们使用kmean将样本分成2个类别,并保存结果到小区变量。 结果如图所示。...中心结果如下 每个样本信息:  分析不同小区居民平均出行距离、平均家庭收入、年龄分布、性别分布、家庭人口数受教育程度有什么区别吗?...对每个小区分别建模(逻辑回归决策树),看哪个模型对出行方式选择拟合更好(比较模型检验样本里表现,而不是训练样本),并分析各个变量如何影响通勤交通方式选择。...本文选自《SPSS用K均值KMEANS、决策树、逻辑回归T检验研究不同因素对通勤出行交通方式选择影响调查数据分析》。

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OpenCV学习入门(三):kmeans原理及代码

2、对于初始化中心/质心改进: 选择适当初始质心是kmeans算法关键步骤。常见方法是随机选取初始质心(利用OpenCV随机函数),但是这样生成质量常常很差。...一般情况下,总方差会快速下降到达一个拐点,这意味着再增加一个新中心不会显著较少总方差。拐点处停止,保存此时类别数。 4、对孤立点改进:  经典k均值算法没有考虑孤立点。...如果某个数据对象距离大于距离均值, 则视该点为孤立点。把这个对象从数据集中移除到孤立点集合, 重复直到所有孤立点都找到。最后得到新数据集就是初始集合。..., //每个样本数目都是sampleCount / clusterCount k == clusterCount - 1 ?...sampleCount : //K至少能取到0,1,保证有两个及以上待 (k + 1)*sampleCount / clusterCount); //每个随机初始化中心作为均值

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算法工程师面试难不难,如何准备?-图像处理CVMLDL到HR面总结

、层次、GMM(高斯混合模型)、谱 10、 算法(可以作为监督学习稀疏特征处理):Kmeans、层次、GMM(高斯混合模型) 算法唯一用到信息是样本样本之间相似度...图像之间距离度量是对每个像素操作,最后获得距离 KmeansGMM需要制定类别K A、Kmeans算法:对于已有的未标记样本,同时给定结果个数K;目标是把比较接近样本归为一,总共得到k...,以及每个高斯函数均值方差(参数都是随机给定) GMM求解过程àEM算法求解 E-step(由已知均值方差估算在该参数下样本点分布)M-step(由样本点分布再求均值方差)是...作用:稳定梯度方向 17、模型集成 先单独训练多个不同模型;训练时,将每个模型结果取平均值即可。...他dpm里面怎么设计,你改过吗?HOG能检测边缘吗?里面的核函数是啥?那hog检测边缘canny有啥区别? 13、如何求一张图片均值?(考虑了溢出分块求解,貌似不满意。。。

2.4K50

机器学习各语言领域工具库中文版汇总

(非监督学习:,离群点检测等。) Encog包含用于创建各种网络,以及规范处理数据神经网络Encog训练采用多线程弹性传播方式。Encog还可以利用GPU进一步加快处理时间。...斯坦福分类器 – 分类器是一种机器学习工具,它将获取数据项并将它们放入k之一。 SmileMiner – 统计机器智能学习引擎 SystemML – 灵活,可扩展机器学习语言。...Emgu CV – OpenCV跨平台包装器,可以Mono编译为Windows,Linus,Mac OS X,iOSAndroid上运行。...Accord.MachineLearning – 支持向量机,决策树,朴素贝叶斯模型,K均值,高斯混合模型一般算法,如机器学习应用Ransac,交叉验证网格搜索。...数据分析,可视化 numl – numl是一个机器学习库,旨在简化使用标准建模技术进行预测

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基于OpenCV图像分割处理!

导致这种现象出现原因是该方法忽略了图像空间信息,同时该方法将图像灰度分布作为分割图像依据,因而对噪声也相当敏感。所以,实际应用,总是将其与其他方法结合起来使用。 图像直方图 ?...像素被分为C1C2概率分别为p1、p2。图像属于C1像素个数记作N1,其平均灰度;属于C2像素个数记作N2,其平均灰度为。图像总平均灰度记为,间方差记为。...把带入间方差公式,化简,可以得到: ? L为灰度级数,为灰度级为像素点数 ? 小于或等于灰度级K累加均值为: ? 所以, ? 间方差公式可以化为: ?...C — 常数,用均值或高斯计算阈值后,再减去C就是最终阈值。 基于OpenCV实现 c++实现 1....OTSU处理 OpenCV,设定参数type为“THRESH_OTSU”即可实现OTSU方式阈值分割。且设定阈值thresh为0。

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使用NumpyOpencv完成图像基本数据分析(Part IV)

本文是使用python进行图像基本处理系列第四部分,本人之前文章里介绍了一些非常基本图像分析操作,见文章《使用NumpyOpencv完成图像基本数据分析Part I》、《使用NumpyOpencv...图像处理,OTSU阈值处理方法(1979)完全基于对图像直方图执行计算,该算法假设图像由两个基本类组成——前景背景。...K均值|KMeans Clustering k-均值是矢量量化一种方法,最初是应用于信号处理,目前常用于数据挖掘聚类分析。...OTSU阈值法,我们找到了最小化内插像素方差阈值。因此,我们可以不从灰度图像寻找合适阈值,而可以彩色空间中去寻找,通过这样处理,最终演变为 K-均值技术。...最终效果会在生成图像展示,从图中可以看到,已经将其划分为具有不同颜色五个部分。

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OpenCVK-means源码解析

3次,取结果最好那次,初始化采用PP特定随机算法。...distType - 分布类型(RNG :: UNIFORM或RNG :: NORMAL)     a - 第一分布参数;均匀分布情况下,这是一个包含范围下边界;正态分布情况下,这是一个平均值...kmeans源码注释 /opencv-master/modules/core/src //_data:特征向量集;K:中心个数;_bestLabels:每个特征向量隶属中心索引 //criteria...(k);//得到该特征向量隶属中心 //center值初始为零 //for循环作用是将特征向量内容累加到...} } //compactness,将记录所有距离,这里距离是指,所有的特征向量到其中心距离之和,用于评价当前结果 if( compactness

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OpenCV最新中文版官方教程来了(附下载)

包括简单OpenCV-Python安装,如何显示保存图像视频,图像基本操作,OpenCV内部不同图像处理函数,有关特征检测描述符信息。以及机器学习与目标检测部分等等。...教程目录 上下滑动即可查看完整目录 ▼ OpenCV简介 0_OpenCV-Python Tutorials OpenCV安装 1_1_OpenCV-Python教程简介 1_2_Windows...安装OpenCV-Python 1_3_Fedora安装OpenCV-Python 1_4_Ubuntu安装OpenCV-Python OpenCVGUI特性 2_1_图像入门 2_2_视频入门...2_3_OpenCV绘图功能 2_4_鼠标作为画笔 2_5_轨迹栏作为调色板 核心操作 3_1_图像基本操作 3_2_图像上算法运算 3_3_性能衡量提升技术 OpenCV图像处理...理解K均值 8_6_OpenCVK均值 计算摄影学 9_1_图像去噪 9_2_图像修补 9_3_高动态范围 目标检测 10_1_级联分类器 10_2_级联分类器训练 OpenCV-Python

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tensorflow+k-means 简单实现猫狗图像分类

MobileNetV2模型速度很快,而且耗费资源也不是很多。 二、k-means k-means算法以 k 为参数,把 n 个对象分成 k 个簇,使簇内具有较高相似度,而簇间相似度较低。...其处理过程如下: 随机选择 k 个点作为初始中心 对于剩下点,根据其与中心距离,将其归入最近簇。 对每个簇,计算所有点均值作为新中心。... k-means 算法实现过程,首先面临问题就是如何确定好 K 值。...因为实际应用,我们也不知道这些数据到底会有多少个类别,或者分为多少个类别会比较好,所以选择 K时候会比较困难,只能根据经验预设一个数值。 比较常用一个方法:肘部法。...要确定 K 值确实是一项比较费时费力事情,但是也是 K-Means 算法必须要做好工作。 三、图像分类 现在进入正题,实现我们猫狗图像分类。

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