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搜索资源 - k-means聚类算法与Python实现代码
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MachineLearning-master-python.zip
属于网络下载资源,感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码,以及具体的应用实例,包含: Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型,怎么将CNN用作特征提取,怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras,用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明,训练一个CNN,总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo,人脸数
所属分类:
专业指导
发布日期:2016-07-04
文件大小:1048576
提供者:
qq_33042687
K-means聚类分析与python实现
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 本代码提供了k-means算法的python实现,并使用matlibplot可视化算法结果
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-12-12
文件大小:569344
提供者:
wind_blast
k均值聚类python实现
k-means(k均值)算法的python代码实现,可以显示聚类效果与聚类的迭代次数,初学者使用更方便。
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-10-18
文件大小:2048
提供者:
voidfaceless
Python数据挖掘与机器学习技术进阶实战PPT及代码.zip
聚类问题应用场景介绍 K-Means算法介绍与实现 使用聚类算法对公司客户价值进行自动划分案例实战 关联分析问题应用场景介绍 Apriori算法介绍 FP-Growth算法介绍 使用关联分析算法解决课程的个性化推荐问题 作业练习:使用关联分析算法解决超市商品货品摆放调整问题
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-29
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38743737
k-means 聚类算法与Python实现代码
主要介绍了k-means 聚类算法与Python实现代码,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-16
文件大小:62464
提供者:
weixin_38556205
K-means聚类算法介绍与利用python实现的代码示例
K-means聚类算法(事先数据并没有类别之分!所有的数据都是一样的)是我们大家应该都听过的一种算法,下面这篇文章主要给大家介绍了关于K-means聚类算法的基础知识与利用python如何实现该算法的相关资料,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧。
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-21
文件大小:342016
提供者:
weixin_38669618
k-means 聚类算法与Python实现代码
k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心,把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类,得到一次聚类,再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类,迭代n次得到最终结果分步解析 一、初始化聚类中心 首先随机选择集合里的一个元素作为第一个聚类中心放入容器,选择距离第一个聚类中心最远的一个元素作为第二个聚类中心放入容器,第三、四、、、N个同理,为了优化可以选择距离开方做为评判标准 二、迭代聚类 依次把集合里的元素与距离最近的聚类中心分为一类,放到对应该聚类中心的新的容器,一次聚类完成后求出新容
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-17
文件大小:41984
提供者:
weixin_38674223
K-means聚类算法介绍与利用python实现的代码示例
聚类 今天说K-means聚类算法,但是必须要先理解聚类和分类的区别,很多业务人员在日常分析时候不是很严谨,混为一谈,其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都不过滤,在日常使用过程中,我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”,过一段时间,Gmail就体现出一定的智能,能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中,其实是给每一条邮件打了一个“标签”,这个标签只有两个值,要么是“垃圾”,要么“
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-24
文件大小:344064
提供者:
weixin_38504687
pqkmeans:快速且内存高效的群集-源码
PQk均值 | | 同时使用k均值和PQk均值的2D示例 大规模评估 是一个Python库,用于对大型数据进行有效的聚类。 通过首先将输入向量压缩为短乘积量化(PQ)码,PQk-means可以实现快速且高效存储的聚类,即使对于高维向量也是如此。 与k-means相似,PQk-means重复分配和更新步骤,二者均可以在PQ代码域中执行。 为了进行比较,我们提供了用于二进制转换的ITQ编码和用于二进制代码聚类的 。 该库使用C ++编写,用于主要算法以及Python的包装程序。 所有编码/群集
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:468992
提供者:
weixin_42135073