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数据挖掘实战聚类分析的资源
数据挖掘实战聚类分析的资源,包括城市消费因素的数据集和k-means,k-medoids,层次聚类,Som四种聚类分析算法的代码。
2023-11-04 19:41:52
7KB
聚类算法
kmeans算法
kmedoids
层次聚类
1
基于
kmeans算法
的宿舍分配系统
前端react 后端springboot 数据库mysql
2023-04-25 20:57:58
155.35MB
kmeans
算法
机器学习
人工智能
1
python手动实现图像像素的kmeans聚类
这个代码主要是介绍了python使用
kmeans算法
来对图像中的像素进行聚类。整个
kmeans算法
为手动实现,不调用sklearn库。一共使用了两种方法,其中方法a.py使用了三通道像素值rgb共三个特征,方法b.py使用了rgb+像素坐标xy共5个特征。
2023-02-01 15:54:08
767KB
kmeans算法
机器视觉
机器学习
1
数据集——portein.txt
txt文件——用制表符做为分隔符的txt文件,文件名为protein.txt。数据内容主要 描述的是欧洲蛋白质消费数据(Protein Consumption in Europe)。 Protein数据集给出了欧洲25个国家对9类食物的消费数据,由25行10列构成 每一行记录代表的是一个国家的蛋白质消费数据;
2022-12-30 16:45:26
1KB
kmeans算法
机器学习
1
人工智能-聚类(kmeans&&dbscan算法)-图像识别-python
算法原理:1.K-means算法以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 2.DBSCAN算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 算法功能:通过以上两种方法对图像实现聚类(无监督学习),并比较其区别。
2022-12-26 19:31:27
983KB
人工智能
聚类
kmeans算法
dbscan算法
1
K-Means二维可视化代码(带生成数据)
Python实现K-Means聚类后的二维可视化,使用的是生成数据,编译器为jupyter notebook 简单便捷,易于理解 使用库:pandas ,numpy ,sklearn,matplotlib,seaborn
2022-11-23 12:25:32
155KB
可视化
kmeans算法
1
K-means聚类后三维可视化代码
Python实现K-Means聚类后的三维可视化,使用的是生成数据,编译器为jupyter notebook 简单便捷,易于理解 使用库:pandas ,numpy ,sklearn,matplotlib,mpl_toolkits
2022-11-23 12:25:31
185KB
可视化
kmeans算法
1
K-means算法常见示例数据Mall_Customers.csv,可用于计算
K-means算法常见示例数据Mall_Customers.csv,可用于计算
2022-11-05 23:23:37
1KB
kmeans
算法
机器学习
人工智能
1
k-means案例 数据降维 聚类并可视化(食物实例)
人工智能 聚类算法 k-means案例 数据降维 聚类并可视化(食物实例)
2022-10-13 22:05:24
319KB
python
聚类算法
kmeans算法
1
【sklearn】xclara聚类数据集,python-sklearn,Kmeans聚类练手
【数据描述】 经典机器学习算法练手聚类数据集,csv格式,存储了3000余组坐标点数据(x,y),可用于sklearn或普通python实现KMeans聚类,回归等任务 【使用说明】 建议python使用pandas进行数据导入,再使用python进行数据分析以及聚类等,也可以通过自己生成训练集与测试集的方式完成数据划分
2022-09-28 18:05:35
26KB
python
sklearn
聚类
kmeans算法
1
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