针对某一具体问题(例如,可以来源于当前时事和大学学习、生活、竞赛等紧密相关的topic(如天气、生态环境、各类竞赛等)),采用机器学习算法实现其分类、识别、预测等。 如:基于SVM的图像分类或回归,通过特征参数提取,训练得到SVM模型,再利用该模型对图像进行分类;或用深度学习模型来自动提取特征+预测等等。 1. 题目(选个有意思、吸引眼球、言简意赅的题目很重要); 2. 中英文摘要和关键词; 3. 背景(问题描述,应用意义,研究现状,存在挑战,解决方案等); 4. 原理方法(对所用的机器学习算法进行原理介绍,图,文,公式,重点是模型的输入输出参数); 5. 解决方案(对所解决问题的方案进行详细描述,重点解决方案中的模型,图,文,公式,模型参数训练,特征提取,学习算法等); 6. 实验结果分析(给出所实现的结果,图文描述(含该模型的过拟合分析),若有对比结果可加分); 7. 结论(描述本文所解决的问题,与传统方法的优势,还存在哪些待解决的问题);
2024-06-26 13:39:29 24.86MB 机器学习 聚类 课程设计 预测模型
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步进循环遍历参数,实现DBSCAN聚类算法的参数调整
2024-05-27 17:35:56 2KB
DBSCAN(Density-BasedSpatialClustering ofApplicationswithNoise)聚类算法,它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法,能够将具有足够高密度的区域划分为簇,并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点:DBSCAN算法需要选择一种距离度量,对于待聚类的数据集中,任意两个点之间的距离,反映了点之间的密度,说明了点与点是否能够聚到同一类中。由于DBSCAN算法对高维数据定义密度很困难,所以对于二维空间中的点,可以使用欧几里德距离来
2023-11-22 20:43:52 679KB
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标准扫描 这是 RapidMiners 原生 DBSCAN 算法的扩展。 输入 虽然在经典的 DBSCAN epsilon 用于确定两个与密度相关的点之间的最大距离,但此修改引入了 ** epsilon_space ** 和 ** epsilon_time **。 这允许您根据地理以及所有时间距离对数据进行聚类。 此外,可以从多个维度中选择此输入参数,例如空间的米、公里等,以及时间距离的秒、分、小时等。
2023-04-12 17:13:10 36KB Java
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【数据分析】基于多元宇宙优化DBSCAN聚类matlab源码.md
2023-04-08 22:42:44 14KB 算法 源码
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DBSCAN数据集
2023-03-29 10:36:25 1KB 数据集 机器学习 聚类 DBSCAN
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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
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资源是csv文件,大家可以直接使用
2022-12-07 13:26:50 50KB 机器学习 数据挖掘
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密度聚类dbscan算法—python代码实现(含二维三维案例、截图、说明手册等) DBSCAN算法的python实现
2022-11-19 19:23:49 741KB dbscan DBSCAN DBSCAN算法
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kmeans和dbscan的聚类算法的matlab实现
2022-11-02 16:22:47 5KB Kmeans DBSCAN matlab 聚类算法
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