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目录 1.算法流程简介 2.1.K-mean算法核心代码 2.2.K-mean算法效果展示 3.1.肘部法算法核心代码 3.2.肘部法算法效果展示
在Anchor-based目标检测模型中，根据数据集选择合适的Anchor有利于加快模型的收敛速度以及减少模型的边框预测误差。本篇文章首先介绍 Anchor 在目标检测模型中的作用；然后介绍 K-means 聚类算法；最后介绍 yolo源码 中 自制数据集的Anchor的获取 方法。 在 Anchor-based 目标检测
目录 1.K-means聚类算法 1.1 引言： 1.2 K-Means 算法的基本思想 1.3 K-Means 算法的优缺点： 1.4 K-Means 算法的应用： 2.K-means聚类算法的实现具体步骤 2.1初始化聚类中心 2.2计算每个数据点到聚类中心的距离 2.3确定每个数据点所属聚类簇 2.4更新聚类中心 2.5循环执行步骤2-4，直到达到最
张勇，男，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生 研究方向：智能信息处理与信息系统研究 电子邮件：17605542959@163.com 陈梦丹，女，西安工程大学电子信息学院，2022级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：1169738496@qq.com K-Means聚类
觉得有用的,一腚要先点赞后收藏!!!气死人了,40多个收藏0点赞!! 对于 n代表了x有n维，x上标j表示第j维的特征，下标i表示该向量是第i个样本 簇中心坐标为：（当然，这也是重新计算簇中心坐标的方法！！） 向量 u i = ( u i ( 1 ) , u i ( 2 ) , ⋅ ⋅ ⋅ , u i ( j ) , ⋅ ⋅ ⋅ , u i ( n )
想要数据集请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ邮箱 k-means具体是什么这里就不再赘述，详情可以参见我这篇博客 k-means 问题描述：银行对客户信息进行采集，获得了200位客户的数据，客户特征包括以下四个1：社保号码 2：姓名 3：年龄 4：存款数量 使用k-means算法对客户进行
本人数据分析小白，最近接触到了Streamlit这个组件，发现真的很好用！尤其是它提供的交互功能，可以让很多数据分析的结果清晰直观地展现在页面上，比起手动修改参数，一遍一遍rerun，真的舒服了不少~~因此这篇文章将以K-Means模型为例，采用iris数据集，介绍如何使用str
今天我们介绍一下使用python做时间序列数据分析和预测中异常值检测的方法，常用的异常值检测方法有以下几种： 3sigma: 基于正太分布，当数据值超过±3个标准差(3sigma)时为异常值。 z-score : z标准分数，它测量数据值到平均值的距离,当数据与平均值相差2个标准差时z-score为
Kmeans算法中，K值所决定的是在该聚类算法中，所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的，对于同样的k值，选取的点不同，会影响算法的聚类效果和迭代的次数。本文通过计算原始数据中的：手肘法、轮廓系数、CH值和DB值，四种指标来衡量K-means的最佳聚类数
应一个小伙伴的要求介绍了一下K均值聚类算法。本人也不是很专业，这是之前自学的，如果有错，大家可以提出来，共同进步嘛。 聚类属于非监督学习，K均值聚类是最基础常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果
