首先，简单介绍下k-means聚类：效果简单有效，易于map—reduce化 算法思路：1、选择k个点作为原始的质心（k如何定） 　　　　　2、将每个点指派到最近的质心，形成k个簇 　　　　　3、重新计算每个簇的质心（x,y坐标的均值）--[新的质心不一定为样本点 ...

网页开发，尤其是交互式动态网页的开发，是有一定门槛的，如果你有一定的R基础，又不想过深的接触PHP和MySQL，那R的shiny就是一个不错的选择。 现在R shiny配合R在统计分析上的优势，可以做出非常优秀的科学网站，但我见过的shiny还是多用于本地网站搭建，因为不是每个实验室都能拿出大量 ...

聚类算法介绍 k-means算法介绍 k-means聚类是最初来自于信号处理的一种矢量量化方法，现被广泛应用于数据挖掘。k-means聚类的目的是将n个观测值划分为k个类，使每个类中的观测值距离该类的中心（类均值）比距离其他类中心都近。 k-means聚类的一个最大的问题是计算困难 ...

（1）从所有样本中随机选择 K 个样本作为初始的聚类中心。 （2）计算每个样本到各个初始聚类中心的距离，将样 ...

yolov3 kmeans yolov3在做boundingbox预测的时候,用到了anchor boxes.这个anchors的含义即最有可能的object的width,height.事先通过聚类得到.比如某一个feature map cell,我想对这个feature map cell预测出 ...

聚类 聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小. 数据聚类算法可以分为结构性或者分散性,许多聚类算法在执行之前，需要指定从输入数据集中产生的分类个数。 1.分散式聚类算法，是一次性确定要产生的类别，这种算法也已 ...

目录 1.理解Kmeans聚类 1）基本概念 2）kmeans运作的基本原理 2.Kmeans聚类应用示例 1）收集数据 2）探索和准备数据 3）训练模型 4）评估性能 5）提高模型性能 ...

-apps-tutorial/ Shiny是一个R包，使用它可以很容易构建交互式web应用程序。 1. 入门 Hello Shiny是个 ...