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【阿旭机器学习实战】【22】特征降维实战---主成分分析(PCA)与线性判别分析算法（LDA）

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前言在如今的互联网时代，网络上充满了海量的数据，当然也包括很多图片。因此图像压缩技术对于压缩图像和减少存储空间变得至关重要。本文我们将使用无监督学习算法K-means聚类算法通过对图片颜色点进行聚类的方式，达到降低图片存储空间的目的。图像由称为像素的几个强度值组成。在彩色图像中, 每个像素为3个字节...

【阿旭机器学习实战】【17】KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数K

KMeans聚类算法中如何选择合适的聚类个数？问题描述我们随机生成一些二维点的数据，然后通过不同的K值对其进行分类评估。具体步骤：随机生成一些二维点选取不同的K值进行模型训练，并计算轮廓系数画出K值与轮廓关系的折线图，看取哪一个K值合适1. 随机生成二维数据点import numpy as npx1...

【阿旭机器学习实战】【16】KMeans算法介绍及实战：利用KMeans进行足球队分类

一. 聚类—K均值算法（K-means）介绍【关键词】K个种子，均值1. K-means算法原理聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集...

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阿旭机器学习实战【3】KNN算法进行年收入预测

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引言如何进行电影分类众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似，但我们确实知道每部电影在风格上的确有可能会和同题材的...

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更新时间 2024-03-04 11:07:48

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