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标签 > 聚类算法
聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法,同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类(Cluster)分析是由若干模式(Pattern)组成的,通常,模式是一个度量(Measurement)的向量,或者是多维空间中的一个点。
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为帮助快手 AI 平台进一步提升在语音识别上的工作效能,除引入新一代的英特尔®至强®可扩展处理器外,英特尔还为快手提供了英特尔®MKL与高性能编译器两项...
主要的差别在于,上世纪90年代之前的歌曲可能更“直接”一点,正如你在上图中看到的“gonna”(将要)。而上世纪90年代之后的歌曲看起来要间接一点,用“...
Python无监督学习的几种聚类算法包括K-Means聚类,分层聚类等详细概述
无监督学习是机器学习技术中的一类,用于发现数据中的模式。本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法,包括K-Means聚类、分层聚类、t-SNE...
一种基于MapReduce模型的并行化k-medoids聚类算法
本文针对k-medoids算法具有初始点选取复杂、聚类迭代时间久、中心点选取消耗资源过多等缺点,使用Hadoop平台下的MapReduce编程框架对算...
我们不用手工选择 anchor boxes,而是在训练集的边界框上的维度上运行 K-means 聚类算法,自动找到良好的 anchor boxes 。 ...
本文作者研究特征提取器 (Feature Extractor),但是视角不仅仅局限在 ConvNets 和 ViT 上。虽然卷积和注意力机制已经被证明了...
在聚类技术领域中,K-means可能是最常见和经常使用的技术之一。K-means使用迭代细化方法,基于用户定义的集群数量(由变量K表示)和数据集来产生其...
最实用的机器学习算法Top5 demi 在 周一, 04/01/2019 - 10:35 提交 本文将推荐五种机器学习算法,你应该考虑是否将它们投入应用...
一个常用的定义方法是欧几里得距离,即两点之间的直线距离。在机器学习中,经常使用的距离度量有十余种。在实践中,距离度量的选择取决于数据的性质(是否是数值)...
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