## 机器学习-聚类 黄海广 副教授 2023年04月 ## 本章目录 01 无监督学习概述 02 K-means聚类 03 密度聚类和层次聚类 04 聚类的评价指标 ### 1. 无监督学习概述 01 无监督学习概述 02 K-means聚类 03 密度聚类和层次聚类 04 聚类的评价指标 ### 1. 无监督学习方法概述 ## 监督学习和无监督学习的区别 ## 数。 ## 无监督学习 与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签y，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。 ### 1. 无监督学习方法概述 ## 主要的无监督学习方法 ✓ 聚类（Clustering） ✓ 如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？ ✓ 降维（Dimensionality Reduction） ✓ 如何将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中？ 无监督学习方法概述 ## 聚类 主要算法 K-means、密度聚类、层次聚类 主要应用 市场细分、文档聚类、图像分割、图像压缩、聚类分析、特征学习或者词典学习、确定犯罪易发地区、保险欺诈检测、公共交通数据分析、IT资产集群、客户细分、识别癌症数据、搜索引擎应用、医疗应用、药物活性预测…… ### 1. 无监督学习方法概述 ## 聚类案例 ### 1. 医疗 医生可以使用聚类算法来发现疾病。以

## Lecture 7: K-Means Feng Li Shandong University fli@sdu.edu.cn December 28, 2021 ## Outline  Clustering ![Image] 9/a9f935fc48c837d0fd22a39e993b2b8e/p2_2.jpg) K-Means Method  3 K-Means Optimization Problem  Kernel K-Means  Hierarchical Clustering ## Clustering • Usually

# Experiment 6: K-Means November 27, 2018 ## 1 Description In this exercise, you will use K-means to compress an image by reducing the number of colors it contains. To begin, download data6.zip and storing only the RGB values of the 16 colors present in the image. In this exercise, you will use K-means to reduce the color count to k = 16. That is, you will compute 16 colors as the cluster centroids centroids on a 538x538 image would be time-consuming on a desktop computer, you will instead run K-means on the $ 128 \times 128 $ image bird_small.tiff. Once you have computed the cluster centroids on

应用与开发 高级类特性 让我们愉快的 Coding 起来吧... 王晓东 中国海洋大学信息学院计算机系 October 9, 2018  ## 学习目标 ■ 掌握抽象类和接口的概念、特性及定义方法 ☑ 理解抽象类和接口的异同和作用 了解嵌套类的分类，掌握嵌套类中静态嵌套类和匿名嵌套类的概念 ■ 掌握匿名内部类的特征、继承和接口实现的用法 ■ 掌握枚举类型的使用方法 大纲 1 抽象类 2 接口 3 抽象类和接口剖析 4 嵌套类 5 枚举类型 29 ## 抽象类 ## 什么是抽象类 ## 抽象类 在面向对象的概念中，所有的对象都是通过类来描绘的，但是反过来，并不是所有的类都是用来描绘对象的。如果一个类中没有包 含足够的信息来描绘一个具体的对象，这样的类就是抽象类。 ## 什么是抽象类 ## 抽象类 在面向对象的概念中，所有的对象都是通过类来描绘的，但是反过来，并不是所有的类都是用来描绘对象的。如果一个类中没有包含足够的信息来描绘一个具体的对象，这样的类就是抽象类。 抽象类往往用来表征对问题领域进行分析、设计中得出的抽象概念，是对一系列看上去不同但是本质上相同的具体概念的抽象。 ![Image](

大纲 反射 类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 # Java 应用与开发 类加载和反射 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 December 24, 2018  理解什么是反射机制，通过常见场景认识反射的作用。 2. 掌握类的加载、连接和初始化概念。 3. 理解类加载器及类加载机制。 4. 掌握使用反射生成并操作对象的方法。 |大纲|反射|类的加载、连接和初始化|类加载器|使用反射生成并操作对象|本节习题| |---|---|---|---|---|---| |大纲|||||| |反射|||||| |类的加载、连接和初始化|||||| |类加载器|||||| |使用反射生成并操作对象|||||| >大纲反射类的加载、连接和初始化类加载器使用反射生成并操作对象本节习题接下来…反射类的加载、连接和初始化

0 码力 | 46 页 | 714.40 KB | 2 年前

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Conditional Random Field (CRF) ## Unsupervised Learning Association Rules (Apriori) Clustering (k-Means) Topic Modelling (Latent Dirichlet Allocation) Nearest Neighbors • k-Nearest Neighbors ## Graph com ## 建模过程 对API请求结合超时和K-means聚类处理 API 请求日志 会话识别 ## 对API请求进行会话化  ## 建模过程 对API请求结合超时和K-means聚集处理 API 请求日志 会话识别 ## 建模过程 建模过程 对API请求结合超时和K-means聚集处理 会话识别  根据原始特征 对用户聚类 抽取会话特征 ## K-means 聚类示例 ![Image](/uploads/documents/5/3/f/d/53fd9ff

项目于17年启动，先后经过了6个主要版本的迭代 ☐ 覆盖腾讯PCG全部业务的推荐场景，支持腾讯IEG，CSIG，QQ音乐，阅文等业务的部分推荐场景 ## 提纲 ☐ 推荐场景深度学习系统的基本问题与特点 ☐ 推荐类模型的深度学习系统设计 ☐ 系统维度 ☐ 算法维度 口总结 ## 基于深度学习模型的推荐流程，场景与目标 ![Image](/uploads/documents/7/4/3/d/743d3e9

## 1 ## 微软技术大会 Microsoft Ignite China ## 抛开文档，让Web开发更高效 TypeScript 项目第三方类库使用指南 张晨 技术专家@白鹭时代 ## 白鹭时代 2D / 3D 游戏引擎：Egret Engine 轻量 APP 开发：青雀平台 可视化开发环境：Egret Wing 开发者、渠道商和第三方服务商的服务平台 ![Image](/ string; length: number; extras?: string[]; } ### Demo: 为 Node 库编写 d.ts ## 扩展第三方库 向类中添加属性或方法 向 module 中添加类或方法 ## Demo: 扩展第三方库

24e/p7_1.jpg) Yann Lecun, Geoff Hinton, Yoshua Bengio, Andrew Ng ## 机器学习 机器学习是一门人工智能的科学。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法 人工智能(AI) ![Image](/uploads/documents/7/5/d/2/75d2f30ae20ed9f9bed80da7b97b724e/p8_1 历史的数据和统计建模被用于概率进行预测 传统的数据分析旨在回答关于过去的事实，机器学习的目 的是回答关于未来事件的可能性的问题! ## 机器学习的应用场景 个性化 - 提供个性化的电子商务体验 文档聚类 - 按照文档上下文自动分类 欺诈检测－发现异常的规律行为，识别和标记欺诈交易 推荐引擎 客户流失预测 Gaussian Process Regression Bayesian (in Reg Apriori算法以及k-Means。例如：对于文档的基于上下文的自动分类 - 半监督学习 - 介于监督学习和无监督学习之间，算法: Graph Inference 或者 Laplacian SVM - 强化学习- 通过观察来学习做成如何的动作, 算法：Q-Learning以及时间差学习 机器学习－方法及流程 • 输入特征选择 - 基于什么进行预测 • 目标－预测什么 • 预测功能 - 回归、聚类、降维

回归（Regression、Prediction） ✓ 如何预测上海浦东的房价？ ✓ 未来的股票市场走向？ ### 2. 机器学习的类型-无监督学习 ## ✓ 聚类（Clustering） ✓ 如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？ ✓ 降维（Dimensionality Reduction） ✓ 如何将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中？ ### 2. 机器学习的类型-强化学习 机器学习的概念-模型 决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、高斯混合模型属于概率模型。 感知机、支持向量机、KNN、AdaBoost、K-means以及神经网络均属于非概率模型。 对于非概率模型而言，可按照判别函数线性与否分成线性模型与非线性模型。 感知机、线性支持向量机、KNN、K-means是线性模型。 核支持向量机、AdaBoost、神经网络属于非线性模型。 ## 机器学习的概念-损失函数 1. 0-1损失函数(0-1 /c7b85d1805db4f3c7d5012f0d747b787/p64_1.jpg) ## Python模块-Pandas ## ● 数据合并 pd.merge(left, right) 类数据库的数据融合操作. 参数：how，融合方式，包括左连接、右连接、内连接（默认）和外连接；on，连接键；left_on，左键；right_on，右键；left_index，是否将left行索引作为