选择题（2*10=20）基本上都是PPT上面很简单的概念，完整看过一遍PPT就能全做出来。简答题（4*5=20）什么是随机梯度下降？什么是批量梯度下降？并写出二者的优缺点。简述牛顿法求函数极值点的过程。试卷上给了一个含有5个点的散点图，要求画出这个数据集的决策超平面及其支持向量。

上机实验七：K均值聚类算法实现与测试1、实验目的深入理解K均值聚类算法的算法原理，进而理解无监督学习的意义，能够使用Python推荐参考书：[1]范淼,李超.Python机器学习及实践,清华大学出版社.[2]PeterHarrington.机器学习实战,人民邮电出版社。语言实现K均值聚类算

简明结果精度0.8252查准率0.8158查全率0.8101F1值0.8072详细方案和结果分析解决方案【包括预测分析的设计思路的具体实现过程或实现步骤】设计思路方法：将承重强度的范围划分为若干个等宽区间。例如，如果最小值是20MPa，最大值是60MP

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K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个互不重叠的簇。该算法的目标是最小化数据点到其所属簇中心点的平方距离的总和。算法步骤如下：随机选择K个中心点作为初始簇中心。对每个样本点，计算其到各个簇中心点的距离，并将其分配给距离最近的簇。更新簇中心

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大家好！今天我们来聊聊机器学习中的一个经典算法——K均值聚类（K-MeansClustering）我们从两个方面来进行了解：什么是K均值聚类？为什么叫K均值？什么是K均值聚类？K均值聚类（K-MeansClustering）是一种非常流行的机器学习算法，用于将数据集分成K个不同的组，这些组被称为“簇”。这个

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实验七：K均值聚类算法实现与测试一、实验目的 深入理解K均值聚类算法的算法原理，进而理解无监督学习的意义，能够使用Python语言实现K均值聚类算法的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。二、实验内容（1）从scikit-learn库中加载iris数据集，使用留出

#导入必要的库fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.metricsimportsilhouette_score,accuracy_score,adjusted_rand_scoreimportnumpyasnp#（1）加载数据集并划分数据

论文地址：TowardsFasterDeepGraphClusteringviaEfficientGraphAuto-Encoder|ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData代码地址： https://github.com/Marigoldwu/FastDGC摘要深度图聚类（DeepGraphClustering,DGC）近年来已成为图数据聚类的一个有前途

论文研读-ClusteringGA研读与实现此为课题组2024级研究生何诺飘同学近期学习内容汇报更多内容请关注许志伟课题组官方中文主页：https://JaywayXu.github.io/zh-cn/1.前言ClusteringGA算法的整体流程与NSGAII相似，主要包括初始种群的产生、聚类、交叉、变异、非支配排序、选择

聚类评价指标分为内部指标和外部指标两大类，用于评估聚类算法的性能。一、内部评价指标内部评价指标不依赖真实标签，主要通过聚类结果本身的紧凑性和分离性进行评估。轮廓系数（SilhouetteCoefficient,SC）衡量数据点与其簇内点的紧密程度，以及与最近簇的分离程度。公式：

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为过滤车体和车体旁可能影响规划的障碍物，在lidar_euclidean_cluster_detect功能包中新增filteredPointsBydistance函数。voidfilteredPointsBydistance(constpcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptrin_cloud_ptr,pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>

聚类的评估是用来衡量聚类算法在将数据分成不同类别（或簇）时的效果。由于聚类通常是无监督学习，它没有明确的标签作为参考，因此评估聚类的好坏通常依赖于簇内的紧密度和簇间的分离度。聚类评估的指标大致可以分为两类：内部评估指标和外部评估指标。一、内部评估指标内部评估指

论文地址：DeepFusionClusteringNetworkWithReliableStructurePreservation|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore代码地址：https://github.com/gongleii/DFCN-RSP摘要深度聚类通过优雅地利用数据表示来寻找样本的划分，已引起广泛关注。最近，将自编码器（AE）与图神经

基于K均值聚类的自适应混合采样方法确实可以对样本中的类别数量进行均衡处理。这种方法结合了K均值聚类算法和自适应混合采样策略，旨在解决机器学习中的类别不平衡问题。以下是对该方法的详细解释：K均值聚类算法K均值聚类是一种基于划分的聚类方法，其目标是将数据集划分为K个簇，使得

一、聚类分析概述定义：根据“物以类聚”原理，将本身尚未归类的样本根据多个维度（属性）聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇或群组。经过聚类划分后的群组特性目标：属于同一群组的样本之间彼此足够相似；属于不同群组的样本应该足够不相似；聚类与分类的区别：聚类没

层次聚类最佳簇数量的划分 1、GapStatistic方法gap_stat<-clusGap(as.data.frame(Fdist),FUN=hclust,K.max=10,B=50)#Fdist为距离矩阵，FUN选择聚类的算法是hclust（层次聚类）还是kmeans（k-means聚类），GapStatistic会计算从1到KmaxK_{\text{max}}Kmax​的聚类效

多维偏好分析（MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA）是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具，用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采

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学习笔记—机器学习-聚类(k均值聚类、层次聚类、密度聚类、EM算法、高斯混合模型)思维导图20241220，以后复习看。（西瓜书+统计学习方法）学的迷糊的，如果错别字，请忽略。PS：图片看不清，可以下载下来看。往期思维导图：机器学习之集成学习Bagging（随机深林、VR-树、极端随机树）思维导