用MapReduce实现KMeans算法,数据的读写都是在HDFS上进行的,在伪分布下运行没有问题。文档中有具体说明。
2022-06-18 12:21:31 13KB MapReduce KMeans Java
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包含KMeans、DBSCAN、LDA和Single_Pass的文本聚类算法程序(python实现)。 详细信息: 基于KMeans的无监督中文文本聚类 基于DBSCAN的无监督中文文本聚类 基于LDA的无监督文本聚类 基于single pass 策略进行聚类,不需要事先设置类别数
2022-06-14 22:05:33 139KB 机器学习 聚类 文本聚类 课程设计
kmeans聚类matlab代码模板 Python - 100天从新手到大师 Python应用领域和就业形势分析 简单的说,Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。 学习曲线低,适合非专业人士 开源系统,拥有强大的生态圈 解释型语言,完美的平台可移植性 支持面向对象和函数式编程 可扩展性,能调用C/C++代码 代码规范程度高,可读性强 目前几个比较流行的领域,Python都有用武之地。 云基础设施 - Python / Java / Go DevOps - Python / Shell / Ruby / Go 网络爬虫 - Python / PHP / C++ 数据分析挖掘 - Python / R / Scala / Matlab 机器学习 - Python / R / Java / Lisp 作为一名Python开发者,主要的就业领域包括: Python服务器后台开发 / 游戏服务器开发 / 数据接口开发工程师 Python自动化运维工程师 Python数据分析 / 数据可视化 / 科学计算 / 大数据工程师 Python爬虫工程师 Python聊天机器人开发 /
2022-06-14 20:04:26 6KB 系统开源
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模糊聚类的matlab实现,里面有10多个小程序,总有一个适合你。
2022-06-09 15:51:08 13KB FCM kmeans
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吴恩达传统机器学习作业代码(python jupyter):线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Kmeans决策树和自动调参数 吴恩达老师的机器学习课后习题Python 包含有8个单元,附带数据集,轻松入门机器学习。 适合人工智能专业初期的同学
2022-06-08 18:05:15 29.4MB 机器学习 python jupyter 线性回归
K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取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。每分配一个样本,聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类,没有(或最小数目)聚类中心再发生变化,误差平方和局部最小。
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实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯
2022-06-02 17:10:48 2.43MB knn kmeans em dt
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K-Means算法的思想很简单,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。 使用场景:通用聚类方法,用于均匀的簇大小,簇的数量不多的情况。
2022-06-02 15:16:29 3KB KMeans 聚类 python
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互联网搜索引擎课设二部分
2022-05-31 19:08:46 488KB kmeans算法
K-means算法数据
2022-05-31 09:11:37 28KB kmeans 算法 源码软件 机器学习
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