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均值算法

肝完了！2025吴恩达机器学习笔记【自用完整版】| 全系列目录索引

本文是【2025吴恩达机器学习课程笔记】全16篇系列文章的官方汇总目录帖。内容严格遵循吴恩达老师的教学大纲，覆盖了从监督学习（线性回归、逻辑回归、神经网络）、无监督学习（K-均值、PCA、异常检测）到强化学习（Q-Learning、DQN）的完整知识体系。本帖提供全系列博文的超链接导航，旨在为学习者构建一份清晰的学习路线图和一站式快速查阅指南。无论你是初学者系统入门，还是从业者巩固知识，这都是一份

 JJJJ_iii
2025-11-08 10:34:45

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#机器学习 #人工智能 #学习 +3
educoder 数据挖掘算法原理与实践：k-均值

第1关：什么是质心#encoding=utf8import numpy as np#计算样本间距离def distance(x, y, p=2):'''input:x(ndarray):第一个样本的坐标y(ndarray):第二个样本的坐标p(int):等于1时为曼哈顿距离，等于2时为欧氏距离output:distance(float):x到y的距离'''#********* Begin **

木右加木
2021-11-15 16:38:47

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#算法 #数据挖掘 #均值算法
国科大计算机算法作业参考

本资源汇集了国科大马丙鹏老师计算机算法作业中的内容，旨在帮助学生深入了解分枝限界法在 0/1 背包问题中的应用，提升算法理解和问题解决能力。

weixin_41223575
2024-11-21 09:47:18

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#算法 #均值算法 #哈希算法 +3
图像滤波：手撕五大经典滤波（均值 / 高斯 / 中值 / 双边 / 导向）【计算机视觉】

本文介绍了图像滤波的基本概念和五大经典滤波算法，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波和导向滤波。图像滤波通过滑动窗口对邻域像素进行统计或加权计算，用于去噪、平滑和边缘保留等预处理任务。文章详细阐述了均值滤波的数学原理和实现步骤，包括离散域计算、卷积核表达、边界处理以及具体例题的手动计算与代码验证。通过Python代码实现展示了均值滤波的实际应用，帮助读者深入理解算法底层逻辑。这些经典滤波方法

 R_Feynman_
2026-01-14 15:14:09

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#均值算法 #计算机视觉 #图像处理 +1
全国道路数据（2024-2025）

该数据集收录了2024-2025年全国34个省份道路数据，其中包含道路名称、道路类型、道路编号、是否为单行道、是否为桥梁以及是否为隧道等变量。道路矢量数据对于提升城市交通效率、优化交通规则、增强导航服务的准确性等方面具有不可替代的作用，是现代城市管理和发展的重要基础。该数据集主要以shp的格式存储。以安徽省为例来预览该数据。

地球资源数据云
2025-10-28 10:53:50

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#数据库 #均值算法 #大数据 +2
【机器学习12】无监督学习：K-均值聚类与异常检测

本文标志着我们从监督学习迈向无监督学习。文章首先详细介绍了无监督学习的核心任务——聚类，并深入剖析了最经典的K-均值（K-means）算法，包括其迭代步骤、优化目标（失真函数）以及在实践中如何选择聚类数量K。随后，文章转向了无监督学习的另一大应用——异常检测，阐述了其基于密度估计的核心思想，并详细介绍了一种基于高斯分布的异常检测算法的实现与评估方法。

JJJJ_iii
2025-11-02 20:00:02

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#机器学习 #学习 #均值算法 +3
Welford 算法 | 优雅地计算海量数据的均值与方差

本文介绍了Welford在线算法，这是一种高效计算大数据集统计量的方法。针对内存不足时处理大规模数据的问题，文章对比了传统方差计算方法的缺陷（内存占用大、数值稳定性差），详细阐述了Welford算法的核心思想：通过维护均值、计数和平方差三个变量，实现增量式流式计算。该算法具有O(1)空间复杂度和O(N)时间复杂度，能有效避免数值计算中的精度损失问题。文中提供了Python实现代码和实际应用示例，展

 有为少年
2025-12-23 15:37:23

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#算法 #均值算法 #人工智能 +4
【SQL数据库技术开发】第27课时-数据库SQL CREATE DATABASE 语句

CREATE DATABASE 语句用于创建数据库。

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2024-09-06 14:05:49

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#数据库 #sql #oracle +3
图像处理之图像分割算法：K均值聚类：K均值聚类算法原理

K均值聚类算法在图像处理领域，尤其是图像分割中，是一种广泛应用且效果显著的无监督学习方法。它通过迭代过程将图像中的像素点划分为K个不同的簇，每个簇由一个中心点代表，从而实现对图像的初步分割。初始化中心点：首先随机选择K个像素点作为初始的簇中心。分配像素点：计算每个像素点与K个中心点的距离，将每个像素点分配给距离最近的中心点所在的簇。更新中心点：对于每个簇，计算所有像素点的平均值，将这个平均值作为新

 kkchenjj
2024-07-27 12:47:08

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#算法 #图像处理 #均值算法
【Python数据分析300个实用技巧】88.机器学习与深度学习之强化学习进阶：用Stable Baselines3训练复杂环境

站在强化学习的山巅回望，那些让我们抓狂的复杂环境，不过是成长路上的垫脚石。记住：每个报错信息都是系统在和你对话，每次训练崩溃都是认知升级的契机。当你下次看到回报曲线突然跳水时，不妨笑着对它说：“又抓到你了，小调皮！” 保持这种黑客般的探索精神，终有一天，你会从环境的征服者进化为规则的制定者。编程之路，道阻且长。但只要你手里握着Stable Baselines3这把瑞士军刀，胸中装着这五把金钥匙，再

 机器爱上学习
2025-04-26 17:11:11

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#python #数据分析 #均值算法
大数据下的竞彩足球胜平负分析技巧2

上期内容分析、证明了竞彩官方终赔时，当主队让1球同时又满足：让负赔率>平负均值赔率的情况出现了6胜3平1负，说明了竞彩官方给出的让负过大条件下并不利于客队打出，此时近十场中主不败概率90%，其中主胜的概率为60%，

sundayhost
2023-06-15 11:25:25

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#数据挖掘 #大数据 #均值算法
MATLAB计算声发射活动度s值（或变异系数，或均值与方差，三选一）m文件（参数可调）

MATLAB计算声发射活动度s值（或变异系数，或均值与方差，三选一）m文件（参数可调）

2301_77171471
2023-03-22 10:47:42

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#matlab #均值算法 #算法
MODIS（MCD12Q1）中国2001-2024年土地覆盖数据集

MODIS（MCD12Q1）中国2001-2024年土地覆盖数据集是基于Terra和Aqua卫星观测数据，应用监督分类算法生成的年度、空间分辨率约为500米的科学数据集。

地球资源数据云
2026-01-07 15:59:05

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#大数据 #运维 #均值算法 +2
统计学笔记.中位数，众数，均值

分别是众数，中位数，和平均值，这是一个偏态分布，一旦出现平均值比众数中位数大得多的情况就说明有一个极端数据在影响平均值，这类问题看众数可能更好的表现数据的普遍情况，根据数据的不同情况选择使用一种或几种集中数据类型来表示数据特点，这是我对这节课的理解。

我.佛.糍.粑
2024-04-17 11:50:26

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#均值算法 #算法
机器学习中的均值漂移聚类算法

均值漂移聚类算法是一种基于密度的非参数聚类方法，通过迭代将数据点向密度最高区域移动实现聚类。与K均值不同，它无需预设簇数，自动根据数据确定簇数。算法流程包括初始化簇、计算质心、迭代移动和收敛停止。Python实现可使用scikit-learn库，主要步骤包括数据生成、带宽估计、模型训练和结果可视化。该算法在计算机视觉、图像处理等领域有广泛应用，优势在于无需模型假设、能处理复杂形状簇，但高维数据表现

 小鸡吃米
2026-01-06 13:06:13

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#机器学习 #算法 #均值算法
四种均值计算方法：算术平均、几何平均、调和平均、平方平均

本文介绍了四种常用的均值计算方法：算术平均、几何平均、调和平均和平方平均。算术平均是最基础的计算方式，适用于描述数据集中趋势；几何平均适合处理增长率、比率等乘积关系数据；调和平均则适用于速率、比率等反比关系数据；平方平均（均方根）常用于处理波动较大的数据。每种方法各有特点和应用场景，选择合适的方法取决于数据类型和分析目的。文章详细阐述了各种均值的数学原理、计算方法和典型应用，并提供了Python实

 qq_42758052
2025-07-29 12:30:17

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#均值算法 #算法 #线性代数 +1
机器学习（九）：k-均值（k-means）

引言： k均值（k-means）是一种聚类算法，其工作流程如下：随机选择k个点作为初始质心（质心即簇中所有点的中心），然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，为每个点找距其最近的质心，并将其分配给该质心所对应的簇。这一步完成之后，每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值。重复以上步骤，直到质心不发生变化。 k均值的操作解释参见图1。图1 然而随机地选取初始...

大黄
2018-05-03 15:35:26

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#均值算法 #kmeans
MODIS（MCD19A2）中国2000-2024年度平均气溶胶光学深度数据集

本摘要简要介绍MODIS（MCD19A2）中国区域2000-2024年度平均气溶胶光学厚度（AOD）数据集。

地球资源数据云
2026-01-07 16:12:13

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#大数据 #服务器 #均值算法 +2
无线通信系统的信道估计算法

主要包括调制、信道和MMSE信道估计。

jllllyuz
2025-04-26 20:29:19

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#算法 #均值算法
机器学习（1）-K均值聚类

1、K-means基本概念：是一种无监督学习方法，不依赖人工标注的类别，而是根据数据本身的特征，将相似的数据点自动分为若干类。给定一个参数，表示希望划分成的簇（cluster）数量；找到每个簇的“中心点”（质心，centroid），让同一簇内的点尽可能相似，不同簇之间的点尽可能不同。

刻、苦铭心`
2025-08-18 11:35:33

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#机器学习 #均值算法 #聚类
在线计算均值方差的递推公式(Welford算法)

初始时 N=0，mean 可初始化为 0 或第一个数据点。每次处理一个新数据点后，N 自增 1。

明霁天明
2025-06-25 16:45:07

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#算法 #均值算法
「R语言」计算一个文件夹下所有tiff的均值，输出为Excel表

计算一个文件夹下所有tiff的均值，输出为Excel表

 Bug faker
2024-06-19 21:33:28

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#r语言 #均值算法
CST软件如何计算天线的相位中心？

摘要：高精度卫星测量型天线要求稳定的相位中心以确保定位准确性。本文以2.4GHz圆形贴片天线为例，介绍在CST软件中计算相位中心的方法：通过设置电场、磁场和远场监视器，确定主瓣方向与极化方向后，利用FarfieldPlot工具分别在E面和H面计算相位中心坐标及偏差值。结果表明，不同平面的相位中心位置存在差异，标准偏差Sigma值可反映相位中心的稳定性。该仿真方法为高精度天线设计提供了有效的相位中心

 思茂信息
2025-06-17 11:08:14

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#人工智能 #算法 #windows +4
四个空间分析代码（M-K趋势检验、Sen-Slope趋势分析、变异系数法、多年均值），用于栅格数据输入，可输出栅格和图表。以及M-K和Sen-Slope方向比较图、研究区水系图（精度有限，但可优化）

输出栅格和输入栅格的地理坐标系一致。输出的图表是默认使用简易圆柱 (Plate Carrée) 投影：正方形经纬方格，1纬度长度=1经度长度的强制 1:1 坐标轴比例方格，建议根据研究区位置选择失真程度小的投影，以减少代码中默认的插值行为（用以填充经纬方格）。输出栅格如何定义投影，请询问AI，让AI对代码作出修改。本文章代码均由AI生成，实践过有效。定义合理的投影之后可提高原先精度。

2301_81226316
2025-06-01 20:47:30

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#均值算法 #算法
中国1KM年相对湿度数据集1981-2020

数据基于中国地面824个基准、基本气象台站本站相对湿度的月值资料，数据经过严格的质量控制和筛选后，采用全国1km分辨率的地形图DEM为协变量，利用ANUSPLIN软件的样条法（TPS，Thin Plate Spline）进行空间插值，生成1980年至今的中国地面水平分辨率1km×1km的年格点数据，为便于存储数据均为int16型，数据单位为1%。数据体命名采用年份+月份。然而，相对湿度在气候变化

 地球资源数据云
2025-07-22 15:21:55

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#服务器 #大数据 #均值算法 +2
中国土壤有机碳含量（SOC）数据

土壤有机质（Soil organic matter，SOM）概念是指通过微生物作用所形成的腐殖质、动植物残体和微生物体的合称，其中的碳元素含量即为土壤有机碳（SOC）。土壤有机碳是土壤有机质中一个重要的成分。易分解者有较高的生物利用率与损失率，难分解者则有较高的残留率，一般占土壤有机质的60%~80%。土壤有机碳是通过微生物作用所形成的腐殖质、动植物残体和微生物体的合称，是土壤极其重要的组成部分，

地球资源数据云
2025-03-31 13:10:32

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#数据库 #均值算法 #大数据 +2
【图像分割】基于自适应正则化核函数模糊 C 均值聚类ARKFCM实现磁共振图像中分割脑组织附matlab代码

摘要: 磁共振成像(MRI)技术在脑组织疾病诊断中发挥着至关重要的作用，而准确地分割脑组织是后续诊断和治疗的关键步骤。本文提出了一种基于自适应正则化核函数模糊C均值聚类(ARKFCM)算法的脑组织分割方法。该方法利用自适应正则化核函数有效地解决了传统模糊C均值聚类(FCM)算法在处理高维数据和噪声数据时易出现局部最优解以及分割精度不高的问题。通过在核函数中引入自适应正则化项，ARKFCM算法能够更

 Matlab科研辅导帮
2024-11-19 11:02:20

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#均值算法 #聚类 #matlab
【图像分割】基于自适应正则化核函数模糊 C 均值聚类ARKFCM实现磁共振图像中分割脑组织附matlab代码

摘要: 磁共振成像(MRI)技术在脑组织疾病诊断中发挥着至关重要的作用，而准确地分割脑组织是后续诊断和治疗的关键步骤。本文提出了一种基于自适应正则化核函数模糊C均值聚类(ARKFCM)算法的脑组织分割方法。该方法利用自适应正则化核函数有效地解决了传统模糊C均值聚类(FCM)算法在处理高维数据和噪声数据时易出现局部最优解以及分割精度不高的问题。通过在核函数中引入自适应正则化项，ARKFCM算法能够更

 Matlab科研工作室
2024-11-19 11:02:06

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#均值算法 #聚类 #matlab
matlab动手实现k均值聚类的图像分割

本方法实现参考冈萨雷斯《数字图像处理》第四版教程P555页均值聚类实际是将图像的所有像素划分给规定数量k的聚类，每个像素都将会被分给具有最近均值的聚类

 teidix
2021-11-06 21:38:07

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#聚类 #matlab #均值算法
【机器学习算法】聚类算法-3 K均值聚类法，PAM法，神经网络聚类法SOM

说明一下3个比较有名的划分聚类法，K-means，PAM，SOM，这3个在python等软件资源最多，

晴天qt01
2022-08-06 11:10:45

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#聚类 #机器学习 #算法 +2
增量实时计算均值及标准差

【代码】增量实时计算均值及标准差。

rockgirl
2024-11-07 14:16:34

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#均值算法 #算法
【机器学习】k均值聚类

在市场营销当中，通过观察，我们可以看到客户的大致年龄、消费行为等信息，但是我们却很难区分它们的类别，因此可以认为它们是没有标签的数据，在观察一幅图片时，我们可以看到图片中的各种颜色，每一种颜色对应着一种数据，但是没有预测的信息，即它们也是没有标签的数据。先运行"随机生成k均值聚类数据集.py"的代码，再运行"k均值聚类.py"的代码，"随机生成k均值聚类数据集.py"文件与"k均值聚类.py"文件

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2025-06-08 02:42:32

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#均值算法 #聚类 #算法 +2
全国逐年地表潜在蒸散发（PET）数据集

蒸散量数据在生态学和农业科学中有着广泛的应用。例如，它可以用于评估生态系统的水分平衡、监测植被生长状况以及优化农业灌溉管理。通过分析蒸散量数据，可以更好地理解地表碳循环过程，评估陆地生态系统的可持续发展能力。全国500米逐年蒸散量（PET）数据集是基于MODIS表蒸散发每8天500米数据产品（MOD16A2）计算获取的年度数据。该数据集的时间范围为2000年至2023年，空间分辨率为500米。该数

 地球资源数据云
2025-03-27 14:40:58

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#大数据 #服务器 #运维 +2