Python利用K-Means算法进行图像聚类分割实战(超详细 附源码)
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~图形分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。并提出感兴趣目标的技术和过程,它是由图像处理到图像分析的关键步骤,本案例利用K-Means聚类方法对图像的像素进行聚类实现图像分割打开图像文件并显示 原图像如下 接着显示图像的信息和图像大小显示...
【Python数据挖掘】数据可视化及数据对象的相似性度量算法详解(超详细 附源码)
需要PPT和源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据可视化数据可视化(Data Visualization)通过图形清晰有效地表达数据。它将数据所包含的信息的综合体,包括属性和变量,抽象化为一些图表形式。数据可视化方法包括:基于像素的技术几何投影技术基于图符的技术和基于图形的技术几何投影技术...
【Python强化学习】时序差分法Sarsa算法和Qlearning算法在冰湖问题中实战(附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~时序差分算法时序差分法在一步采样之后就更新动作值函数Q(s,a),而不是等轨迹的采样全部完成后再更新动作值函数。在时序差分法中,对轨迹中的当前步的(s,a)的累积折扣回报G,用立即回报和下一步的(s^′,a^′)的折扣动作值函数之和r+γQ(s^′,a^′...
【Python机器学习】神经网络中误差反向传播(BP)算法详解及代码示例(图文解释 附源码)
需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务,先要设计好网络结构S,然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数,即网络参数S,最后才能用来对测试样本进行预测。在研究早期,没有适合多层神经网络的有效的参数学习方法是长期困扰该领域研究者的关键问题,以...
【Python机器学习】Mean Shift、Kmeans聚类算法在图像分割中实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~Mean Shift算法是根据样本点分布密度进行迭代的聚类算法,它可以发现在空间中聚集的样本簇。簇中心是样本点密度最大的地方。Mean Shift算法寻找一个簇的过程是先随机选择一个点作为初始簇中心,然后从该点开始,始终向密度大的方向持续迭代前进,...
【Python机器学习】层次聚类AGNES、二分K-Means算法的讲解及实战演示(图文解释 附源码)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~层次聚类在聚类算法中,有一类研究执行过程的算法,它们以其他聚类算法为基础,通过不同的运用方式试图达到提高效率,避免局部最优等目的,这类算法主要有网格聚类和层次聚类算法网格聚类算法强调的是分批统一处理以提高效率,具体的做法是将特征空间划分为若干个网格...
【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战(附源码 超详细)
需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~维数灾难维数灾难是指在涉及到向量计算的问题中,当维数增加时,空间的体积增长得很快,使得可用的数据在空间中的分布变得稀疏,向量的计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数值分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。降维不仅可以减少样本的特...
【Python机器学习】聚类算法任务,评价指标SC、DBI、ZQ等系数详解和实战演示(附源码 图文解释)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、聚类任务设样本集S={x_1,x_2,…,x_m}包含m个未标记样本,样本x_i=(x_i^(1),x_i^(2),…,x_i^(n))是一个n维特征向量。聚类在分簇过程的任务是建立簇结构,即要将S划分为k(有的聚类算法将k作为需事先指定的超参...
【python机器学习】K-Means算法详解及给坐标点聚类实战(附源码和数据集 超详细)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~人们在面对大量未知事物时,往往会采取分而治之的策略,即先将事物按照相似性分成多个组,然后按组对事物进行处理。机器学习里的聚类就是用来完成对事物进行分组的任务一、样本处理聚类算法是对样本集按相似性进行分簇,因此,聚类算法能够运行的前提是要有样本集以及...
Python启发式算法中爬山法的讲解及解方程问题实战(超详细 附源码)
一、启发式算法还有一类重要的迭代法,它的迭代关系式不依赖问题的数学性能,而是受某种自然现象的启发而得到,称为启发式算法(Heuristic Algorithm),如爬山法、遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。启发式算法是一种根据经验,以近似随机的试探来搜索空间的方法,它可以在可接受的计算成本内得到最...
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