聚類分析

K 均值聚類

通過迭代方式尋找 K 個簇的一種劃分方案,使得聚類結果對應的代價函式最小。 1、缺點 需要人工預先確定初始 K 值,且該值和真實的資料未必吻合。 K 均值只能收斂到

聚類(Clustering)

1.無監督學習:簡介 聚類演算法:第一個無監督學習演算法(無標籤的資料) 什麼是無監督學習呢? 對比:監督學習問題指的是,我們有一系列標籤,然後用假設函式去擬合它,作為對比,在無監督學習中,我們的資

Consensus Clustering

Consensus Clustering(一致性聚類),無監督聚類方法,是一種常見的癌症亞型分類研究方法(如乳腺癌中的PAM50),可根據不同組學資料集將樣本區分成幾個亞型,從而發現新的疾病亞型或者對不同亞型

如何用統計方法分析使用者畫像?(一)

新時代的產品經理“上的了廳堂,下的了廚房,懂的了程式碼,分析的了資料” ,哭笑臉,調侃一下。在實際的產品設計開發中,產品經理的需求的分析離不開使用者使用場景及使用行為資料分析等,但是自己目標使用者群體到底是什麼

關於風控預警體系的搭建方案

之前的文章講了關於業務風控整體的一個架構和基本的思考方法,今天針對風控鏈路中的“風險發現”環節做一個系統的介紹,由此來幫助大家快速的發現異常,減少對應的業務損失,快速止血。 在開始介紹之前,我們先來看一

AAAI 2019 提前看:融合質量不理想資料

1. 介紹 選文理由:從 AAAI 釋出的 paper list 整體來看,令人喜悅的是靠近底層的問題研究和靠近工業界的產品研究都很多。前者保證了科研界的活躍度和今後行業發展的基礎,後者則保證了短期內

ML.NET 示例:聚類之鳶尾花

寫在前面 準備近期將微軟的machinelearning-samples翻譯成中文,水平有限,如有錯漏,請大家多多指正。 如果有朋友對此感興趣,可以加入我:

如何用高斯混合模型 GMM 做聚類

當我們在做聚類任務時, 如果每一類的分佈已知的話,那麼要求出每個樣本屬於哪一類, 只需要計算出它歸屬於 k 個不同簇的概率,然後選擇概率值最高的那個簇作為它最終的歸屬即可。 但很

聚類分析K均值演算法講解

聚類分析及K均值演算法講解 吳裕雄 當今資訊大爆炸時代,公司企業、教育科學、醫療衛生、社會民生等領域每天都在產生大量的結構多樣的資料。產生資料的方式更是多種多樣,如各類的:攝像

基於k-均值聚類的影象分割

1.知識儲備 1.0 window系統截圖(當前視窗) Alt + PrintScreen 1.1 Matlab中 K-means聚類函式 [Idx,Ctrs,SumD,D]

1715347365.686