【视频讲解】Python深度神经网络DNNs-K-Means(K-均值)聚类方法在MNIST等数据可视化对比分析
近年来,由于诸如自动编码器等深度神经网络(DNN)的高表示能力,深度聚类方法发展迅速。
近年来,由于诸如自动编码器等深度神经网络(DNN)的高表示能力,深度聚类方法发展迅速。
随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进,土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。
聚类分析是一种常见的数据挖掘方法,已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。
大量数据中具有”相似”特征的数据点或样本划分为一个类别。
分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中,而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。
本文首先阐明了聚类算法的基本概念,介绍了几种比较典型的聚类算法
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