首先，簡單介紹下k-means聚類：效果簡單有效，易於map—reduce化 算法思路：1、選擇k個點作為原始的質心（k如何定） 　　　　　2、將每個點指派到最近的質心，形成k個簇 　　　　　3、重新計算每個簇的質心（x,y坐標的均值）--[新的質心不一定為樣本點 ...

網頁開發，尤其是交互式動態網頁的開發，是有一定門檻的，如果你有一定的R基礎，又不想過深的接觸PHP和MySQL，那R的shiny就是一個不錯的選擇。 現在R shiny配合R在統計分析上的優勢，可以做出非常優秀的科學網站，但我見過的shiny還是多用於本地網站搭建，因為不是每個實驗室都能拿出大量 ...

聚類算法介紹 k-means算法介紹 k-means聚類是最初來自於信號處理的一種矢量量化方法，現被廣泛應用於數據挖掘。k-means聚類的目的是將n個觀測值划分為k個類，使每個類中的觀測值距離該類的中心（類均值）比距離其他類中心都近。 k-means聚類的一個最大的問題是計算困難 ...

（1）從所有樣本中隨機選擇 K 個樣本作為初始的聚類中心。 （2）計算每個樣本到各個初始聚類中心的距離，將樣 ...

yolov3 kmeans yolov3在做boundingbox預測的時候,用到了anchor boxes.這個anchors的含義即最有可能的object的width,height.事先通過聚類得到.比如某一個feature map cell,我想對這個feature map cell預測出 ...

聚類 聚類就是對大量未知標注的數據集，按數據的內在相似性將數據集划分為多個類別，使類別內的數據相似度較大而類別間的數據相似度較小. 數據聚類算法可以分為結構性或者分散性,許多聚類算法在執行之前，需要指定從輸入數據集中產生的分類個數。 1.分散式聚類算法，是一次性確定要產生的類別，這種算法也已 ...

目錄 1.理解Kmeans聚類 1）基本概念 2）kmeans運作的基本原理 2.Kmeans聚類應用示例 1）收集數據 2）探索和准備數據 3）訓練模型 4）評估性能 5）提高模型性能 ...

-apps-tutorial/ Shiny是一個R包，使用它可以很容易構建交互式web應用程序。 1. 入門 Hello Shiny是個 ...