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【Estimation of the Number of Clusters】G-means: Learning the k in k-means in NIPS 2003 个人理解
2023-06-05 0假设一个簇的数据服从同一个高斯分布，给定预估的类别数下界，从下界开始做一次$k$-means，再对每个簇进行$k$-means（$k=2$）得到两个簇中心，连接两个簇中心得投影向量，计算该簇所有样本在投影向量上的投影并将投影归一化，之后通过Anderson-Darling检验判断$k$应该等于2还是1，如此往复直至所有检验都不接受进一步的分割。机器学习相关操作分享（二）
2023-12-08 0同时，针对不平衡样本的评价指标也需要进行相应的更新，我们可以引入`Precision_Recall_curve`、`AP`值、`ROC_curve`、`G-means`，`G-means`指标最大化时的阈值`thresholds`来更加全面的评价模型得到的分类效果。我们定一个`Get_curve`函数，对某一个得到的分类模型，展示它的`Precision_Recall_curve`,`AP`值,`ROC_curve`，`G-means`随阈值变化的曲线，并给出一系列对应的数值。机器学习——聚类基础入门（包含GMM代码）
2021-02-19 0文章目录1 概述2 性能度量2.1 外部指标2.2 内部指标3 距离计算3.1 有序属性的距离3.1.1 闵可夫斯基距离3.1.2 欧氏距离（L2范数）3.1.3 曼哈顿距离（L1范数）3.2 无序属性的距离3.3 混合属性的距离3.4 非度距离4 原型算法4.1 kmeans算法4.2 学习向量量化（LVQ）4.3 高斯混合聚类整合代码 1 概述 kmeans：可看作高斯混合聚类在混合成分方差相等，且每个样本仅指派给一个混合成分时的特例 常用聚类算法： k-medoids： k-modes F非平衡分类方法汇总
2020-10-02 0前言： 非平衡分类技术也称非均衡分类技术，通常是指各个类别的样例数量差别很大，某些类别对应的样例过多，而某些类别对应的样例过少；使用这种类型的数据集来训练诸如神经网络之类的模型，通常会导致属于多数类的数据的高精度，但是对于少数类数据的精度是不可接受的。发生这种情况通常是因为模型最终只专注于样本量最大的类，因为样本较少的类在调整权重时出现的次数较少。 方法： 随机过采样： 这种方法比较直接，通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能，最简单的办法是随机复制少数类样本。 SMOTE：机器学习之k-means算法
2018-03-30 01. K-mean聚类算法 在聚类问题中,假设训练数据 {x(1),x(2),...,x(m),}x(i)∈Rn{x(1),x(2),...,x(m),}x(i)∈Rn \{x^{(1)}, x^{(2)},...,x^{(m)},\} x^{(i)} \in \mathbb{R}^n 我们想要将其分成几组聚合的”cluster”,但是没有标签y, 所以这是一个非监督的学习算法. K-m...那些iOS和Android跨平台解决方案
2013-05-28 3744不少开发者有意进行跨平台应用开发，但“工欲善其事必先其器”，本文整理了一些iOS和Android跨平台解决方案，欢迎补充。 “” 阅读器 1 不少开发者有意进行跨平台应用开发，但“工欲善其事必先其器”，...向产品宣战——开发者眼中的Android UI Design
2020-12-30 32297向产品宣战——开发者眼中的Android UI Design 准备了半个月，思考产品设计、交互设计，见证了公司的产品、UE和开发的撕逼，将自己的思考、感悟，整理成下文，谨代表广大程序猿，向设计狮、产品X开战。希望广大程序...iOS和Android跨平台移动应用开发解决方案
2013-09-27 14895它使开发者能够利用iPhone，Android，Palm，Symbian,WP7,Bada和Blackberry智能手机的核心功能。此外PhoneGap拥有丰富的插件，可以以此扩展无限的功能。 PhoneGap在多个主要的智能手机设备上提供了以下...iOS和Android跨平台解决方案
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2016-03-17 303希望广大程序猿能够坚持贯彻Google的Material Design，切实认真负责的执行Android的设计思想，将MD设计带到产品中去，不做中国特色的App，将Android的开发风气带到正轨，树立正确的开发观、设计观。 希望广大程序...聚类算法（基础及核心概念）
2017-07-01 0聚类分析是数据挖掘中比较常见和基础的方法；本篇文章简要介绍了聚类分析算法的基础知识以及核心概念~~.数据挖掘十大算法（二）：K-means聚类算法原理与实现
2018-07-12 0参考：1.机器学习-KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取2.K-Means算法的研究分析及改进一、K-means算法原理K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集（或者称为点集），通过该算法可以将样本进行聚类，具有相似特征的样本聚为一类。针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算...聚类算法：K-Means算法及其实现
2015-08-21 0K-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。 对于聚类问题，我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别（即没有指定类标签），而是根据需要设置指定个数类标签的数量（但不知道具体的类标签是什么），然后通过K-means算法将具有相同特征，或模式识别：C-means(K-means)聚类算法与分级聚类(层次聚类)算法
2018-11-25 0C均值聚类算法与分级聚类算法的聚类分析 一、实验目的 理解聚类的整体思想，了解聚类的一般方法； 掌握 C-means与分级聚类算法算法思想及原理，并能够熟练运用这些算法进行聚类分析； 能够分析二者的优缺点 二、实验内容 采用C均值聚类算法对男女生样本数据中的身高、体重2个特征进行聚类分析，考察不同的类别初始值以及类别数对聚类结果的影响，并以友好的方式图示化结果。 采用分级聚类算法...Android开发笔记（六十四）网页加载与JS调用
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1 楼 fangfeixue 2008-04-23 10:34