【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。
量子计算在近期已然成为一个频繁出现的热门概念。尽管它在大众认知以及互联网社区中备受瞩目,热度极高,然而就其实际能力而言,当前仍然存在诸多局限。
在教育政策研究领域,准确评估政策对不同区域和学生群体的影响至关重要。
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。
物流发货明细数据在现代物流业中扮演着至关重要的角色。
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。
Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法,而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系。
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作,要求构建一个耐克微博聚类算法。本文利用R语言完成对微博相应分析。
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
对“NCI60”(癌细胞系微阵列)数据使用聚类方法
有些问题是线性的,但有些问题是非线性的。
假设我们需要设计一个抽样调查,有一个完整的框架,包含目标人群的信息(识别信息和辅助信息)。
(a)部分:k-means聚类
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。
画一个图来显示聚类的情况
使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
画一个图来显示聚类的情况
(b)部分:层次聚类
使用全连接法对观察值进行聚类。
使用平均和单连接对观测值进行聚类。
绘制上述聚类方法的树状图。
R语言使用K-Means聚类可视化WiFi访问
Python Monte Carlo K-Means聚类实战研究
聚类分析算法很多,比较经典的有k-means和层次聚类法。
永远不要错过任何见解。当新文章发表时,我们会通过微信公众号向您推送。
技术干货
最新洞察
This will close in 0 seconds