超大數(shù)據(jù) kmeans精品文章

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  Python使用Numpy實(shí)現(xiàn)Kmeans算法

  ...成的多個(gè)類(lèi)的過(guò)程被稱(chēng)為聚類(lèi)。由聚類(lèi)所生成的簇是一組數(shù)據(jù)對(duì)象的集合，這些對(duì)象與同一個(gè)簇中的對(duì)象彼此相似，與其他簇中的對(duì)象相異。 2.Kmeans算法： 定義： ?kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚類(lèi)為k個(gè)簇，...

  hankkin 2021-11-12 10:36 評(píng)論0 收藏0
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  opencv python K-Means聚類(lèi)

  ...ttempts, flags[, centers]) -> retval, bestLabels, centers data: np.float32數(shù)據(jù)類(lèi)型，每個(gè)功能應(yīng)該放在一個(gè)列中 nclusters（K）：集群數(shù) bestLabels：預(yù)設(shè)的分類(lèi)標(biāo)簽：沒(méi)有的話 None criteria：它是迭代終止標(biāo)準(zhǔn),滿(mǎn)足此條件時(shí)，算法迭代停止,實(shí)際上，...

  superPershing 2019-07-30 17:29 評(píng)論0 收藏0
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  用戶(hù)地理位置的聚類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)—基于DBSCAN和Kmeans的混合算法

  ...定是聚類(lèi)中的一個(gè)點(diǎn)。其目的是使各個(gè)簇（共k個(gè)）中的數(shù)據(jù)點(diǎn)與所在簇質(zhì)心的誤差平方和SSE(Sum of Squared Error）達(dá)到最小，這也是評(píng)價(jià)K-means算法最后聚類(lèi)效果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。 算法的詳細(xì)原理可自行Google或Wiki。 1.2 基于密度的DBS...

  garfileo 2019-07-31 10:54 評(píng)論0 收藏0
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  聚類(lèi)分析——Kmeans

  導(dǎo)入數(shù)據(jù) cus_general = customer[[wm_poi_id,city_type,pre_book,aor_type,is_selfpick_poi,is_selfpick_trade_poi]] cus_ord = customer[[wm_poi_id,month_original_price,month_order_cnt,service_fee_30day,abnor_ra...

  Scholer 2019-07-31 11:04 評(píng)論0 收藏0
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  K-means在Python中的實(shí)現(xiàn)

  ...一個(gè)比較常用的算法，屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，其常被用于數(shù)據(jù)的聚類(lèi)，只需為它指定簇的數(shù)量即可自動(dòng)將數(shù)據(jù)聚合到多類(lèi)中，相同簇中的數(shù)據(jù)相似度較高，不同簇中數(shù)據(jù)相似度較低。 K-menas的優(yōu)缺點(diǎn)： 優(yōu)點(diǎn)： 原理簡(jiǎn)單 速度快 ...

  nanfeiyan 2019-07-30 14:34 評(píng)論0 收藏0
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  基于K-means 切割多邊形 JAVA實(shí)現(xiàn)

  ...{ /*** * 聚合總量 */ private int n; /*** * 數(shù)據(jù)集合 */ private double[][] points; /** * 簇族數(shù)量 */ private int k; /** * 中心集合 */ privat...

  haobowd 2019-08-16 14:30 評(píng)論0 收藏0
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  如何實(shí)現(xiàn)多維智能監(jiān)控？--AI運(yùn)維的實(shí)踐探索

  吳樹(shù)生：騰訊高級(jí)工程師，負(fù)責(zé)SNG大數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái)建設(shè)。近十年監(jiān)控系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具有構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的海量高可用分布式監(jiān)控系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。前言在2015年構(gòu)建多維監(jiān)控平臺(tái)時(shí)用kmeans做了異常點(diǎn)多維根因分析的嘗試，后...

  王軍 2019-04-25 17:22 評(píng)論0 收藏0
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  如何實(shí)現(xiàn)多維智能監(jiān)控？--AI運(yùn)維的實(shí)踐探索【一】

  作者丨吳樹(shù)生：騰訊高級(jí)工程師，負(fù)責(zé)SNG大數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái)建設(shè)。近十年監(jiān)控系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，具有構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的海量高可用分布式監(jiān)控系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 導(dǎo)語(yǔ)：監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)多維化后，帶來(lái)新的應(yīng)用場(chǎng)景。SNG的哈勃多維監(jiān)控...

  xioqua 2019-06-26 18:18 評(píng)論0 收藏0
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  [原]深入對(duì)比數(shù)據(jù)科學(xué)工具箱：Python和R之爭(zhēng)[2016版]

  概述 在真實(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)世界里，我們會(huì)有兩個(gè)極端，一個(gè)是業(yè)務(wù)，一個(gè)是工程。偏向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)科學(xué)被稱(chēng)為數(shù)據(jù)分析（Data Analysis），也就是A型數(shù)據(jù)科學(xué)。偏向工程的數(shù)據(jù)科學(xué)被稱(chēng)為數(shù)據(jù)構(gòu)建(Data Building)，也就是B型數(shù)據(jù)科學(xué)...

  whidy 2019-07-24 18:38 評(píng)論0 收藏0
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  yolov5中anchors設(shè)定案例詳細(xì)說(shuō)明

  　　在YOLOV5優(yōu)化算法當(dāng)中,根據(jù)不同的數(shù)據(jù)信息,通常會(huì)事先設(shè)定固定Anchor,接下來(lái)本文關(guān)鍵為大家介紹了有關(guān)yolov5中anchors設(shè)定的資料,原文中根據(jù)案例編碼推薦的十分詳盡,必須的小伙伴可以借鑒一下<...

  89542767 2023-01-12 14:13 評(píng)論0 收藏0