答:k-means聚类算法基本原理:将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据划分为不同的类别,使得评价聚集类性能的准则函数达到最优,从而使生成的每个聚集类的紧凑,类间独立。 操作步骤: 输入:数据集,其中的数据样本只包含描述属性,不包含类别属性。聚类个数K ...
kmeans聚类是一种常用于数据分析的模型,其原理是通过不断迭代将数据集分成K个簇,使得每个数据点都属于最邻近的簇。在开始聚类过程前,需要指定K值,即簇的个数。模型的迭代过程主要包括以下步骤:初始化随机选取K个初始质心,计算每个数据点与各个质心的距离,将数据点划分到离其最近的簇中,重新计算每个簇的质心。这个...
1小时我居然就搞懂了【逻辑回归模型】两大聚类算法:Kmeans算法、DBSCAN算法及贝叶斯算法原理+实验分析!共计8条视频,包括:逻辑回归算法、逻辑回归代码、线性回归实验分析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
成交量K线生成原理:当每成交X金额时,生成 一根K线,这样每根K线成交量都是一样的 a 我们只需针对价格进行聚类而不用考虑成交量维度,也不用进行标准化,不会因标准化丢失信息。 b 维度的降低也减小了模型复杂度。 c 采用成交量堆积K线,虽然可能没法过滤噪音trade,但也可以减少不必要的噪音K线数量,出现的信号也可能...
GMM基本原理 GMM=Gaussian-Mixed-Model 即高斯混合模型,通过多个高斯分布模型的加权组合,我们可以用来拟合任意类型的分布。 GMM是一个非监督模型,与Kmeans、LVQ算法相比,GMM分类结果是一个概率。 图片来源(网页链接) GMM算法 (1) GMM属于生成模型,通过计算联合概率分布,来求解条件概率 p(y|x)=p(x,y)/p(y),...
2、kmeans的算法原理是什么? 任取几个点作为聚类中心;迭代n轮:先给每个点找距离最近的中心,然后将中心作为变量,优化目标函数(mse),中心位置和每个样本所属类别交替迭代。3、DBScan和层次聚类的原理是什么? 4、transformer的原理是什么? 5、大模型微调的流程是什么?6、lora和stable diffusion怎么用?7、NLP大模型...