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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
快速
K-means
聚类:具有 K-mean++ 初始化可能性的快速 mex
K-means
聚类算法。-matlab开发
快速mex
K-means
聚类算法,可进行K-mean ++初始化 (mex-interface 修改自原始 yael 包 https://gforge.inria.fr/projects/yael) - 接受单/双精度输入 - 支持 BLAS/OpenMP 进行多核计算 请运行 mexme_kmeans.m 来编译 mex 文件(确保已经完成了 mex -setup 至少一个) 运行演示“test_yael_kmeans.m”
2022-11-22 17:15:08
1.42MB
matlab
1
利用
K-Means
聚类算法通过RFM模型对移动公司客户进行价值分析,附带PPT
利用Python来对客户信息进行分析,对客户群体进行分类,分析预测客户的潜在消费行为,对客户进行价值评估,在自己的客户群体中挖掘出特有的潜在客户。 在分析的过程中,会使用到的技术有Numpy和Pandas,对数据进行清洗和预处理,以及存储数据;机器学习库Scikit-learn,对客户价值进行
K-Means
聚类算法分析,将客户群体进行划分;绘图库Matplotlib,将聚类结果可视化,直观地展现结果。
2022-11-21 20:25:44
4.71MB
RFM
算法
数据分析
python
1
基于
K-means
(K均值)聚类算法的图像特征分割研究.m
基于
K-means
(K均值)聚类算法的图像特征分割研究.m
2022-11-20 20:21:21
366B
K-means聚类算法
1
K-Means
聚类算法python实现版本
k均值聚类算法(
k-means
clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。
2022-11-11 16:30:44
5KB
机器学习
K-Means
1
基于
K-Means
算法的航空公司价值分析
基于
K-Means
算法的航空公司价值分析:文档+代码
2022-11-11 12:30:22
152KB
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
c++编写的
k-means
算法
利用c++编写的
k-means
算法,实现简单的算法 利用c++编写的
k-means
算法,实现简单的算法 利用c++编写的
k-means
算法,实现简单的算法
2022-10-30 21:44:54
2KB
k-means
1
机器学习
K-means
实验报告数据集
机器学习
K-means
实验报告数据集
2022-10-20 09:09:50
513KB
机器学习
1
基于
K-means
的鸢尾花识别系统的设计与实现代码大全代码大全.doc
基于
K-means
的鸢尾花识别系统的设计与实现代码大全代码大全.doc基于
K-means
的鸢尾花识别系统的设计与实现代码大全代码大全.doc基于
K-means
的鸢尾花识别系统的设计与实现代码大全代码大全.doc
2022-10-19 17:06:04
140KB
基于K-means的鸢尾花识别系
1
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