聚类、分类所用数据集下载 [问题点数:0分]

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一些用于聚类分类问题的数据集
毕业设计时简单研究了<em>聚类</em>和<em>分类</em>问题,整理了一下用到的<em>数据集</em>,有需要的可以参考一下。。。 <em>聚类</em><em>数据集</em>信息 序号 <em>数据集</em> 记录数 特征数 类别 简单分布 是否有overlap 来源 1 iris 150 4 3 50/50/50 No UCI 2 wine 178 13 3 59/71/48 ...
classification dataset 分类数据集
import numpy as np X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) Y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2]) from sklearn.naive_bayes import GaussianNB clf = GaussianNB() #拟合数据 clf.fit(X, ...
ML:教你聚类并构建学习模型处理数据(附数据集
翻译: 王雨桐校对: 顾佳妮本文约1500字,建议阅读6分钟。本文以Ames住房<em>数据集</em>为例,对数据进行<em>聚类</em>,并构建回归模型。摘要本文将根据41个描述性<em>分类</em>特征的维度,运用无监督主成分分析(PCA)和层次<em>聚类</em>方法对观测进行分组。将数据<em>聚类</em>可以更好地用简单的多元线性模型描述数据或者识别更适合其他模型的异常组。此方法被编写在python类中,以便将来能实现类似网格搜索的参数优化。结果与讨论本项目中,我们
聚类分析常用数据集
<em>聚类</em>分析常用的人工<em>数据集</em>,包括:UCI:wine、Iris、yeast,还有4k2_far、leuk72_3k等<em>数据集</em>。它们在<em>聚类</em>分析、数据挖掘、机器学习、模式识别领域经常用到。
分类测试的数据集
包括了一个可用于香蕉<em>分类</em>的数据及以及一个分三类的数据及,可用于初学者进行数据<em>分类</em>实验和测试
【机器学习】【K-Means】算法详解+样本集实例讲解
1.k-means算法步骤详解使用2维的样本进行讲解,用x-y坐标系表示就是sample=(x, y),比如sample=(1,3)。其他n维度样本的k-means算法步骤也是一样,不影响理解,都是一样的道理。1.1算法步骤Step1.给定初始质心:首先选取初始质心集合centroids说明: A.质心数量由用户给出,记为k,k-means最终得到的簇数量也是k B.每个质心的数值由初始质心的...
k-means算法的Matlab包括Iris数据集.rar
K-means算法的Matlab实现,里面包括Iris<em>数据集</em>,需要先将其转为矩阵,作为算法的参数输入。
图像分类数据集下载地址
自己做个链接,以备后续之需,也给同一方向的大家们一个选择,省得到处搜寻。 http://vision.stanford.edu/resources_links.html     //stanford feifei li 旗下数据库的链接地址,包括 IMAGENET,CALYECH101/256 等 http://slazebni.cs.illinois.edu/  // 大神SPM的提出者,这...
社区发现数据集
社区发现<em>数据集</em>目录社区发现<em>数据集</em>目录 基于链接分析的<em>数据集</em> 基于链接与离散型属性的<em>数据集</em> 基于链接与文本型属性的<em>数据集</em> 其他常见的<em>数据集</em>链接基于链接分析的<em>数据集</em> Zachary karate club Zachary 网络是通过对一个美国大学空手道俱乐部进行观测而构建出的一个社会网络.网络包含 34 个节点和 78 条边,其中个体表示俱乐部中的成员,而边表示成员之间存在的友谊关系.空手道俱乐部网
BERT 多分类train数据集
MRPC<em>数据集</em>,提取的多<em>分类</em>的任务。可<em>分类</em>10,跑pre-train
kmeans对自己的图像数据集聚类(及肘部法求最佳K值)
python实现kmeans(自己的图像<em>数据集</em>) 上篇笔记已经介绍了,如何加载自己的图像<em>数据集</em>。这篇笔记介绍对自己的图像<em>数据集</em>用kmeans<em>聚类</em>。为了方便演示,我的<em>数据集</em>是100张36464的彩色图片,均放在test文件夹下。只需修改下文件夹路径就可以实现。详细代码和注释如下: import torch from torch.utils import data from PIL import Im...
机器学习之文本分类(附带训练集+数据集+所有代码)
我本次对4类文本进行<em>分类</em>((所有截图代码和<em>数据集</em>最后附带免费<em>下载</em>地址)) 主要步骤: 1.各种读文件,写文件 2.使用jieba分词将中文文本切割 3.对处理之后的文本开始用TF-IDF算法进行单词权值的计算 4.去掉停用词 5.贝叶斯预测种类 文本预处理: 除去噪声,如:格式转换,去掉符号,整体规范化 遍历的读取一个文件下的每个文本 中文分词 ...
数据集】Zachary空手道俱乐部关系网络图
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分类数据集
目标检测算法<em>数据集</em>。。。。。。。。。。。。。。。。
深度学习多分类问题--路透社数据集
环境使用keras为前端,TensorFlow为后端 本次构建一个网络,将路透社新闻划分为46个类别。因为有多个类别,所以这是多<em>分类</em>问题。每个数据点只能划分到一个类别,所以,这是一个单标签,多<em>分类</em>问题。如果每个数据点可以划分到多个类别,那么就是多标签,多<em>分类</em>问题。 首先加载<em>数据集</em> from keras.datasets import reuters #限定为前10000个最常出现的单词 (...
深度学习二分类问题--IMDB数据集
环境使用keras为前端,TensorFlow为后端   IMDB<em>数据集</em>包含50000条评论,25000条用于训练,25000条用于测试,训练集和测试集都包含了50%的正面评论和负面评论 首先是加载IMDB<em>数据集</em>: from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) =...
karate 空手道俱乐部数据集
数据挖掘、社会网络分析常用的一个<em>数据集</em>,美国空手道俱乐部,用于验证社区挖掘算法有效性的常用<em>数据集</em>之一。
如何使用聚类算法K-means对karate经典数据集进行划分
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第5章 图像分类数据集
第5章图像<em>分类</em>的<em>数据集</em> 在我们实际进入到代码编写阶段来构建<em>分类</em>器之前,我们首先回顾下在本书中用到的<em>数据集</em>。一些<em>数据集</em>可理想的获得大于95%的准确率,另一些则还在开放研究阶段,还有一些是图像<em>分类</em>竞赛的部分<em>数据集</em>。 现在就对这些<em>数据集</em>进行回顾是很重要的,这样我们就可以在以后的章节中对我们在使用这些数据时可能遇到的挑战有一个高级的理解。 1 MNIST 图1 MNIST数据...
常用公共数据集
原文链接:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/Imagedbase.htmCVonline:图像数据库(Google直译的结果,希望对大家有帮助)按主题索引行动数据库属性识别自主驾驶生物/医药相机校准脸和眼/虹膜数据库指纹一般图像一般RGBD和深度<em>数据集</em>一般视频手,掌握,手动和手势数据库图像,视频和形状数据库检索对象数据库人(静),人体姿势人员检测...
机器学习分类算法 以Iris DataSet鸢尾花数据集为例
机器学习<em>分类</em>算法_以Iris DataSet鸢尾花<em>数据集</em>为例 环境检查 %load_ext watermark %watermark -a “Terrances” -u -d -p numpy,pandas,matplotlib Terrances last updated: 2018-08-02 numpy 1.15.0 pandas 0.20.1 matpl...
汽车分类数据集
对奔驰G系列和奔驰c系列进行<em>分类</em>。。。。。。。。。。
DBSCAN——非凸数据集聚类
DBSCAN原理: 团簇内点(非边界、非噪声点)在半径为 eps 的范围内至少有 min_sample 个点,边界点至少在满足上述条件一个内点的 eps 范围内,其余为噪声点。
常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有
这里面是机器学习里面<em>聚类</em>所需的<em>数据集</em>,分为人工的二维<em>数据集</em>,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实<em>数据集</em>,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维<em>数据集</em>是自己生成的,提供给大家做算法实验。
常见聚类数据集人工数据和UCI数据都有下载
这里面是机器学习里面<em>聚类</em>所需的<em>数据集</em>,分为人工的二维<em>数据集</em>,如月牙形,双螺旋型等,和UCI真实<em>数据集</em>,是我搜集好久才弄出来的,有一些二维<em>数据集</em>是自己生成的,提供给大家做算法实验。 相关<em>下载</em>链接://d
python 实现 knn分类算法 (Iris 数据集
1、KNN<em>分类</em>算法KNN<em>分类</em>算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K近邻算法,是一个概念极其简单,而<em>分类</em>效果又很优秀的<em>分类</em>算法。他的核心思想就是,要确定测试样本属于哪一类,就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后看这K个样本大部分属于哪一类,那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。KNN算法不仅...
几种分类模型训练iris数据集
用几种常见的<em>分类</em>算法对iris数据进行训练,并利K折交叉验证法进行评估 K折交叉验证:sklearn.model_selection.KFold(n_splits=k, shuffle=False, random_state=None) 思路:将训练/测试<em>数据集</em>划分n_splits个互斥子集,每次用其中一个子集当作验证集,剩下的n_splits-1个作为训练集,进行n_splits次训练和测试,得...
K-means聚类分析(Iris数据集)模式识别
<em>数据集</em>:Iris<em>数据集</em> (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris) 数据描述:Iris<em>数据集</em>包含150个鸢尾花模式样 本,其中 每个模式样本采用5维的特
聚类分析用哪些公用数据集测试比较好?
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K-Means算法的10个有趣用例
云栖君导读: 让我们走进K-Means算法的“前世今生”以及和它有关的十个有趣的应用案例。K-means算法具有悠久的历史,并且也是最常用的<em>聚类</em>算法之一。K-means算法实施起来非常简单,因此,它非常适用于机器学习新手爱好者。首先我们来回顾K-Means算法的起源,然后介绍其较为典型的应用场景。起源1967年,James MacQueen在他的论文《用于多变量观测<em>分类</em>和分析的一些方法》中首次提出
k_means聚类算法和配套测试鸢尾花数据集
包括两个文件,kmeans<em>聚类</em>算法cpp文件,和用于测试的鸢尾花<em>数据集</em>txt文件,代码带详细注释,简洁明了,<em>下载</em>之后马上可以进行测试
电影评论分类:二分类问题(IMDB数据集
IMDB<em>数据集</em>是Keras内部集成的,初次导入需要<em>下载</em>一下,之后就可以直接用了。 IMDB<em>数据集</em>包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论,该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论,训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价。该<em>数据集</em>已经经过预处理:评论(单词序列)已经被转换为整数序列,其中每个整数代表字典中的某个单词。...
TensorFlow实践:Iris数据集的多分类问题
实例描述 采用Iris<em>数据集</em>进行多<em>分类</em>问题的训练,Iris也称鸢尾花卉<em>数据集</em>,是一类多重变量分析的<em>数据集</em>。<em>数据集</em>包含150个<em>数据集</em>,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。 这里采用sklearn中的<em>数据集</em>,首先把数据绘制出来。 在把...
python中使用k-means对鸢尾花数据集聚类
代码和结果:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets X = iris.data[:, 2:4] ##表示我们只取特征空间中的后两个维度 print(X.shape) #绘制数据分布图 plt.scat
最全数据集网站汇总,绝对是一个金矿请查收!
如果用一个句子总结学习数据科学的本质,那就是: 学习数据科学的最佳方法就是应用数据科学。 如果你是一个初学者,你每完成一个新项目后自身能力都会有极大的提高,如果你是一个有...
聚类原始数据集
<em>聚类</em><em>数据集</em> %% 利用不同方法对债券样本进行<em>聚类</em> %说明 %分别采用不同的方法,对数据进行<em>聚类</em> %可以选择的pdist/clustering距离 % methods = {'euclidean'; '
分类数据集
多<em>分类</em><em>数据集</em>
标准分类数据集
用于<em>分类</em>的标准<em>数据集</em>,包括iris,wine,breast,glass四个<em>数据集</em>,方便<em>聚类</em>实现
NUS-WIDE多标签分类数据集整理
博客地址为:https://blog.csdn.net/w5688414/article/details/84593705 用keras进行多标签<em>分类</em>的图片<em>数据集</em>,图片取自于NUS-WIDE<em>数据集</em>
CIFAR彩色图像分类数据集
一、CIFAR<em>数据集</em>介绍 1.1 CIFAR-10 <em>数据集</em>图像个数:60000张彩色图像;其中Train sets:50000;Test sets:10000,(测试批的数据里,取自10类中的每一类,每一类随机取1000张,抽剩下的就随机排列组成了训练批) Class: 共10类,分别是: 飞机airplane、小汽车automobile、卡车truck、轮船ship、马horse、 猫...
K-means 算法实现二维数据聚类
所谓<em>聚类</em>分析,就是给定一个元素集合D,其中每个元素具有n个观测属性,对这些属性使用某种算法将D划分成K个子集,要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能高,而不同子集的元素相...
聚类常见算法K-means & DBSCAN
一.K-means Clustering 1.读取数据 import pandas as pd beer = pd.read_csv('data.txt', sep=' ') beer 2.只取有用的四列数据 X = beer[[&quot;calories&quot;,&quot;sodium&quot;,&quot;alcohol&quot;,&quot;cost&quot;]] X.head() 3.使用Kmeans对X进行<em>分类</em> from skl...
二维SLAM数据集的获取与处理
经常需要做一些SLAM算法的测试,由于直接放到机器人上太麻烦,而使用gazebo的仿真器又不能完全模拟现实世界中机器人的表现,而且算法运行效果也无法考量。选择<em>数据集</em>进行测试是一种比较好的解决方法。本文主要说明了如何通过wget自动化获取SLAM benchmark上的数据内容,通过python对<em>数据集</em>进行处理并打包成rosbag,最后再在roslaunch文件中配置nav2d_karto进行建图。
各领域公开数据集下载
各领域公开<em>数据集</em><em>下载</em> 金融 美国劳工部统计局官方发布数据 房地产公司 Zillow 公开美国房地产历史数据 沪深股票除权除息、配股增发全量数据,截止 2016.12.31 上证主板日线数据,截止 2017.05.05,原始价、前复权价、后复权价,1260支股票 深证主板日线数据,截止 2017.05.05,原始价、前复权价、后复权价,466支股票 深证中小板日线数据,截止 2017....
机器学习14-数据聚类
前言   无监督学习(Unsupervised Learning)着重于发现数据本身的分布特点。与监督学习(Supervised Learning)不同,无监督学习不需要对数据进行标记。这样,在节省大量人工的同时,也让可以利用的数据规模变得不可限量。   从功能角度讲,无监督学习模型可以帮助我们发现数据的“群落”,同时也可以寻找“离群”的样本;另外,对于特征维度特别高的样本,我们同样可以通过无...
聚类算法之K-means算法-UCI数据集上的java实现
本文主要分析了K-means<em>聚类</em>算法的基本原理,时间复杂度以及优缺点,最后用UCI<em>数据集</em>进行了测试,包含java实现代码,适合初学者参考。
聚类分类所用数据集
做<em>聚类</em>、<em>分类</em>时很经典的测试<em>数据集</em>,可以很好的检测你所设计的算法。我所上传的<em>数据集</em>格式是.mat格式,用load命令就可以加载。
K-means聚类数据.rar
详见博文:http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/49867455
深度学习常用的数据集,包括各种数据跟图像数据。
[导读] “大数据时代”,数据为王!无论是数据挖掘还是目前大热的深度学习领域都离不开“大数据”。大公司们一般会有自己的数据,但对于创业公司或是高校老师、学生来说,“Where can I get large datasets open to the public?”是不得不面对的一个问题。 本文结合笔者在研究生学习、科研期间使用过以及阅读文献了解到的深度学习视觉领域常用的开源<em>数据集</em>,进行介绍
史上最全数据集网站汇总
如果你是一个初学者,你每完成一个新项目后自身能力都会有极大的提高,如果你是一个有经验的数据科学专家,你已经知道这里所蕴含的价值。 本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目,甚至创造你自己的产品。 一.如何使用这些资源? 如何使用这些数据源是没有限制的,应用和使用只受到您的创造力和实际应用。使用它们最简单的方法是进行数据项目并在网站上发布它们。这不仅能提高你的数...
复旦大学中文文本分类数据集-训练+测试下载
由复旦大学李荣陆提供。answer.rar为测试语料,共9833篇文档;train.rar为训练语料,共9804篇文档,分为20个类别。训练语料和测试语料基本按照1:1的比例来划分。收集工作花费了不少
图像分类数据集的问题
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聚类测试数据
two_cluster、three_cluster、five_cluster为不同簇数的点集,适用于Kmeans<em>聚类</em> spiral、Twomoons、ThreeCircles分别为螺旋分布、月牙分布、
视频分类数据集介绍
视频<em>分类</em><em>数据集</em>   在视频<em>分类</em>项目中,有很多经典的公开<em>数据集</em>,目前主要的<em>数据集</em>如列表所示:   重点介绍三个中等规模的<em>数据集</em>。 1. UCF101 动作识别<em>数据集</em>,从youtube收集而得,共包含101类动作。其中每类动作由25个人做动作,每人做4-7组,共13320个视频,分辨率为320*240,共6.5G。 UCF101在动作的采集上具有非常大的多样性,包括相机运行、外观变化...
Tensorflow 实现MINIST数据集分类问题
tensorflow 入门程序 MINIST<em>数据集</em> tensorflow是采用计算图的方式,先把所有的计算都用计算图描述出来, 然后将定义的所有计算放到外面计算,大大提高了效率 <em>下载</em>minists<em>数据集</em> import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = read_data_sets("MNIST_data/"
logistic regression实现多类别分类的实现数据集
logistic regression实现多类别<em>分类</em>的实现<em>数据集</em>的源数据
Python脚本:聚类小分子数据集
  <em>聚类</em>分子(Clustering molecules) <em>聚类</em>是一种有价值的化学信息学技术,用于将大型化合物<em>数据集</em>合细分为单个小组相似化合物。其中一个优点是处理非常大的小分子<em>数据集</em>时特别有用。通常用于分析高通量筛选结果、虚拟筛选或对接研究的分析。   基于RDKit的Python脚本用于<em>聚类</em>分子 #!/usr/bin/python3 # coding: utf-8 #http://ww...
利用python内置K-Means聚类算法实现鸢尾花数据的聚类
在进去<em>聚类</em>情况分析前,我们需要为我们的IDLE安装sklearn库,scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上能够为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单、高效地进行数据挖掘和数据分析。 python中安装sklearn机器学习库 pip install numpy pip install scipy pi...
CNN-中文文本分类-开源项目-自定义数据集
最近参加学校的一个数据分析比赛,因为自己前面自学了一些基本的机器学习算法,但其实还处于入门阶段,便参加了。选择了一道中文文本<em>分类</em>的题目。 今日头条用户画像 选题背景: 随着机器创作能力越来越强,今后社会媒体上将会产生越来越多的机器创作者自动生产的内容。有效识别出哪些是人类作者生产的内容,哪些是机器作者生产的内容(包括机器写作、机器翻译、机器自动摘要),对于媒体内容的审核、分发、推荐等,具有十分重...
初识分类(鸢尾花卉数据集
注:本文用到的模块如Numpy,Scipy,matplotlib等都可以在 pythonlibs 里<em>下载</em>并使用pip安装,如果没有安装过这里有安装教程。本文提供的代码基于windows的python2.x,数据和代码都可以在github上打包<em>下载</em>。机器是否能够识别出图像中的花朵种类?从机器学习的角度来说,我们可以通过以下方式解决这个问题:先让机器学习一下每种花朵的样本数据,然后让它根据这些信息,对...
k-means聚类(使用数据集:iris)
使用java语言在<em>数据集</em>iris上实现k-means<em>聚类</em>
真实网络数据集(带编号的)真实划分图,karate、Dolphin、football
1.karate美国空手道俱乐部 *2.Dolphin海豚网络 3.football网络
DBScan+iris数据集实现+参数调节
关于DBScan的理论就不再黏贴了 : https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html 下午尝试着用iris<em>数据集</em>去测试一下, 但发现效果不太理想,后面又用比较简单的参数调节方法去调参数,似乎也不理想,这里把记录下来以供后面继续研究。 Load data from iris.csv import pandas as pd import numpy a...
基于 K-Means 对 IRIS 数据集分类
基于sklearn 对 IRIS <em>数据集</em><em>分类</em> 关于<em>聚类</em> <em>聚类</em>(Clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning),简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。簇内的对象越相似,<em>聚类</em>的效果越好。 关于 K-Means K-Means算法是最为经典的基于划分的聚簇方法,是十大经典数据挖掘算法之一。简单的说K-Means就是在没有任何监督信号的情况下将数据分为K份的一种方法。...
实验数据集大全
1、DBLP Datasets  README.txt 05-Dec-2011 18:36 3.6K   dblp.dtd 11-Dec-2011 18:42 8.9K   dblp.xml 04-Jan-2014 19:29 1.2G   dblp.xml.gz 04-Jan-2014 19:30 235M
数据集介绍
1.总 图像识别及处理相关<em>数据集</em>介绍 - rs勿忘初心的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/sinat_33718563/article/details/71078141 2.Voc Pascal Voc<em>数据集</em>详细分析 - 持久决心的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/u013832707/article/details/8...
基于决策树和朴素贝叶斯算法对Adult数据集分类
基于决策树和朴素贝叶斯算法对Adult<em>数据集</em><em>分类</em> 1、<em>数据集</em>介绍 机器学习算法需要作用于数据,数据的属性和特征决定了机器学习算法是否适用,同时,数据质量的好坏也直接决定算法表现的好坏。这篇博客选择在Adult<em>数据集</em>上进行实验。 Adult<em>数据集</em> 该数据从美国1994年人口普查数据库中抽取而来,因此也称作“人口普查收入”<em>数据集</em>,共包含48842条记录,年收入大于50k$的占比23.9
DBSCAN算法python实现(附完整数据集和代码)
目录: 一、算法思路 二、算法实现 三、算法实现过程中遇到的问题 四、算法运行结果 一、算法思路 DBSCAN算法的核心是“延伸”。先找到一个未访问的点p,若该点是核心点,则创建一个新的簇C,将其邻域中的点放入该簇,并遍历其邻域中的点,若其邻域中有点q为核心点,则将q的邻域内的点也划入簇C,直到C不再扩展。直到最后所有的点都标记为已访问。 点p通过密度可达来扩大自己的“地盘”,...
python进行聚类(scikit-lean、scipy)
python进行<em>聚类</em>(scikit-lean、scipy) [python] view plain copy  print? 用于<em>聚类</em>的<em>数据集</em>   [python] view plain copy  print? %matplotlib inline   import scipy.io as sio 
免费数据集下载(持续更新中...)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25138563 分门别类整理了一些网上的免费<em>数据集</em>,这是<em>分类</em><em>下载</em>地址,希望能节约大家找数据的时间。欢迎数据达人加入QQ群 565136792 交流。 金融 美国劳工部统计局官方发布数据 上证A股日线数据,1999.12.09 至 2016.06.08,前复权,1095支股票 深证A股日线数据,
红酒数据集聚类
红酒数据<em>聚类</em> ​ Wine <em>数据集</em>包含来自 3 种不同起源的葡萄酒的共 178 条记录(共 178 种葡萄酒),13 个属 性是葡萄酒的 13 种化学成分,通过化学分析可以推断葡萄酒的起源。 ​ 要求实现一种<em>聚类</em>方法,完成 178 条记录的<em>聚类</em>,把整个<em>数据集</em>中的数据分成 3 类(对应 3 种不同的起源的葡萄酒) 程序代码 ''' -*- coding:utf-8 -*- 时间:2019-6-6...
ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别数据集利用K-means算法实现图片聚类
ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别<em>数据集</em>利用K-means算法实现图片<em>聚类</em> 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 metrics.adjusted_rand_score(y_test, y_pred) plt.xlim([0, 10]) plt.ylim([0...
kmeans实现iris数据集分类
框架:keras,语言:python,使用算法:k-means,需要安装一些安装包
kmean数据集
用于kmean算法的<em>数据集</em>,可以建模 测试等等。。。。。。
从零开始实现Kmeans聚类算法
声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处: http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents知乎专栏: https://www.zhihu.com/people/feng-xue-ye-gui-zi本系列文章的所有源代码都将会开源,需要源代码的小伙伴可以去我的 Github fork!1. Kmeans<em>聚类</em>算法简介由于具有出色的速度和良好的可扩展性,
目标检测/分类常用数据集和评价指标小汇集
【人工智能学习总结1】<em>分类</em>、目标检测中的评价指标(一) 一:准确率 (Accuracy) 、错误率 (Error rate) 二:混淆矩阵 (Confusion Matrix) 三:召回率(Recall)、精确率(Precision) 四: P-R曲线、平均精度(Average-Precision,AP)、F指标 五:受试者工作特征曲线(Receiver Operating ...
【scikit-learn】学习Python来分类现实世界的数据
引入 一个机器可以根据照片来辨别鲜花的品种吗?在机器学习角度,这其实是一个<em>分类</em>问题,即机器根据不同品种鲜花的数据进行学习,使其可以对未标记的测试图片数据进行<em>分类</em>。 这一小节,我们还是从scikit-learn出发,理解基本的<em>分类</em>原则,多动手实践。 Iris<em>数据集</em> Iris flower<em>数据集</em>是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维<em>数据集</em>,可以作为判别分析(
图像分类与检测概述
图像<em>分类</em>与检测是现今计算机视觉处理中最为常见的两项任务,本文尽量综述一下传统的图像<em>分类</em>与检测与现今的图像<em>分类</em>与检测技术。以下是要讲的几个方面: 图像<em>分类</em>与检测概述 传统的图像<em>分类</em>与检测方法 现今的图像<em>分类</em>与检测方法 1 图像<em>分类</em>与检测概述 当我们面对一张图片的时候,最基础的任务就是这张图片是什么,是风景图还是人物图、是描写建筑物的还是关于食物的,这就是<em>分类</em>。<em>分类</em>作为一个较为笼统的目标,还是较为好...
UCI经典分类分类数据集
UCI经典<em>分类</em>二<em>分类</em><em>数据集</em>,机器学习算法测试。亲测可用。
机器学习之k-means算法详解
K-means算法 (无监督算法,<em>聚类</em>算法) 1-1 基本流程 一、概念: 二、主要特点: 三、算法流程: kmeans作用:去除奇异值 小结: 1-2 算法效果衡量标准 一、K值确定: 二、轮廓系数: 三、Canopy算法配合初始<em>聚类</em>: 1、Canopy简介: 2、Canopy+Kmeans: 四、Calinski-Harabasz Index: K-m...
K-means算法的Matlab实现以及Iris数据集
K-means算法的Matlab实现,内含经典Iris<em>数据集</em>,需要<em>下载</em>者将其转化为矩阵,作为算法的参数输入。
Python实现Iris数据集(鸢尾花卉数据集)kmeans聚类
 一,鸢尾花Iris<em>数据集</em>解析     二,绘制Iris<em>数据集</em>散点图,<em>数据集</em>已经给出具体类别 from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt #加载<em>数据集</em>,是一个字典类似Java中的map lris_df = datasets.load_iris() #挑选出前两个维度作为x轴和y轴,你也可以选择...
Kmeans算法M函数及测试程序文件(含数据集文件)
自定义Kmeans算法的MATLAB函数文件包,包含计算<em>聚类</em>后类内总距离、准确率的测试程序文件以及<em>数据集</em>文件,在MATLAB R2016b中测试通过,可直接运行。
UCI 机器学习数据集分类
113 Data SetsUCI<em>数据集</em>NameData TypesDefault TaskAttribute Types# Instances# AttributesYearArea
模式识别设计(Python编程):IRIS数据集的Kmeans聚类与分解聚类
题目:本次作业的实验需求是使用分解<em>聚类</em>法与c-means<em>聚类</em>法对IRIS<em>数据集</em>进行<em>聚类</em>,Kmeans<em>聚类</em>代码网上摘录,分解<em>聚类</em>法纯原创,PS:因为时间紧,分解<em>聚类</em>法进行第二次分解时,偷懒了~~有缘人改改吧~~ 数据格式: kmeans代码: import math from collections import defaultdict import numpy as np datana...
数据集汇总
原始数据的采集   下面是对原始采集数据质量的评估:   1)图像、视频:分辨率,清晰度,光照,色彩等   2)语音:清晰度,背景音等   3)文本:是否自然语言,是否专业,与主题相关性等   下面是对数据标注质量的评估:   标注正确率(类别数据)   标注精确度(坐标、时间点、个数、文字等)   标注完备性(是否漏,是否重复)   标注一致性(前后规则是否一致)   人工标记的大规模数据一般都...
句子分类数据集
包含了用修改后的论证区注释方案注释的30篇文章的摘要和介绍。这些文章来自生物学、机器学习和心理学。
机器学习折腾记(2):数据集分类以及特征工程)
如果我们从整个人生的视角来看,人生就是一个不断选择再选择的过程,在这个过程中,会发生某些我们期待或者并不期待的改变,但不论如何选择,某些深刻的经历和体验会被永久地保留下来,成为我们人生中无法改变的印痕。(《精进:如何成为一个很厉害的人》) 到现在,其实我都没有介绍Numpy和SciPy,甚至连Scikit-learn的影子都没看见,别急,好的切入点通常都不是从基础开始的,但是基础又会在应用的时候...
分类数据集
<em>数据集</em>,二<em>分类</em>的<em>数据集</em>,很少的样本,主要是为初学者提供学习使用
各种格式机器学习常用的二分类数据集
各种格式机器学习常用的二<em>分类</em><em>数据集</em>,还有很多,文件大小限制上传不了,可以联系我
手动寻找的小型的飞机类别数据集
手动寻找的1500张左右的小型飞机<em>数据集</em>,包含了客机,战斗机,直升机等等常见的飞机类别。
情感分类数据集
中文情感分析<em>数据集</em>大约negative和positive数据各2万多条数据,可供大家<em>下载</em>练习
ssh2+注解OA系统下载
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模糊自适应下载
最初的编码方式为二进制编码,它是基于二进制串的,类似于生物染色体结构,各种遗传操作易于实现,现在也经常用到,但是二进制编码不能直接反映问题的固有结构特征,个体长度大,占用计算机内存多,数值优化时精度不高,所以就产生了实数编码和格雷码编码方法。实数编码更方便、简洁的描述了实际问题,在具体问题中,直接采用解空间的形式进行编码,可在解的表现型上进行遗传操作,精度高,适合于复杂的大空间搜索。格雷码是一种绝对编码方式,典型的格雷码是一种具有反射特性和循环特性的单步自补码, 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/weixin_40756112/10350891?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/weixin_40756112/10350891?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的