1、Xshell登录服务器。 2、利用VIM命令打开nginx配置文件（如果出现警告，按ENTER）。 vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf 3、按INSERT进入编辑状态（底部会有INSERT字样，如图）。 4、按ESC退出编辑状态&…

我是土豪，不想看步骤，使用3积分直接下载： xshell和xftp下载链接 随着xshell5出现评估期已过的问题，发现好多人不知道怎么下载免费版的Xshell，在这里我将详细告诉大家如何下载和安装最新的Xshell6远程管理工具。 1.进…

有时候，在使用xshell时，发现左侧小窗口不见了，如下： 解决方案： 查看-会话管理器（选中）

对于一些linux的初学者来说，在没有自己的服务器时可以选择使用虚拟机来代替（如ubuntu、centos等）进行相关的学习。下面介绍下如何使用xshell来远程连接虚拟机。 注意：下面我以Ubuntu来举例说明。 1、创建虚拟机 虚拟机的创建网络…

最近想给公司的服务器安装一个 Matlab 试一下， 因此写这篇博客把主要过程记录下来。 我是通过 xshell 远程连接的服务器， 然后通过 xftp 新建了一个 Softwares 文件夹， 并通过 xftp 把 Matlab 的镜像文件上传到了服务器上，也就是…

1. K-means算法的核心思想 将样本之间的距离作为分类标准，实现设定好聚类值k，再通过聚类中心的合理选择，使的同类别中的样本距离尽可能小。属于无监督学习。无监督学习：在进行分析前，不知道真实的结果，通过…

01.导入模块，生成对象 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.feature import VectorAssembler from pyspark.ml.clustering import KMeans,KMeansSummary spark SparkSession.builder.config("spark.driver.host","192.168.1.4&q…

文章目录 一、kMeans是什么？二、算法步骤三、实现代码 一、kMeans是什么？ kMeans算法是最常用的聚类算法，该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中。 kMeans算法十分简单易懂而且非常有效，但是合理的确定K值和K个初始…

kmeans聚类生成anchors 说明 使用yolo系列通常需要通过kmeans聚类算法生成anchors， 但kmeans算法本身具有一定的局限性，聚类结果容易受初始值选取影响。 因此通过改进原kmeans_for_anchors.py实现 kmeans聚类生成anchors。具体实现如下： i…

kmeans原理 1.初始化k个起始中心点；2.计算所有样本点到这些中心点的距离，对于单个样本点，把它归类成和距离最近的中心点一类；3.聚类好所有样本点后，对聚到同一类的点，计算坐标均值，更新中心点&…

目录 一、算法概述1、原理概述2、实现流程3、参考文献二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、聚类结果四、测试数据一、算法概述 经典Kmeans算法原理介绍见：PCL Kmeans点云聚类。 由于传统Kmeans算法是随机选取聚类中心点，可能会出现聚类失败的现象。因此对选点策略进行改进…

kmeans算法是较为常见的聚类算法，不仅可以对二维的坐标点进行聚类，还可以对高维的图像信息进行聚类。Kmeans算法对初始质心的选择比较敏感，Kmeans算法针对初始质心的选择做了改进，使得几个初始质心尽可能的远。 在使用kmeans算法对…

目录 0、环境准备1、聚类 vs 分类2、K-Means2.1、数据拟合和预测2.2、画出决策边界2.3、硬聚类 vs 软聚类2.4、K-Means 算法详解2.5、K-Means 易变性2.6、Inertia2.7、K-Means2.8、K-Means 加速2.9、Mini-Batch K-Means2.10、如何确定最优的聚类数2.11、K-Means 的局限性 在介绍…

1. 前言 作为无监督聚类算法中的代表——K均值聚类（Kmeans）算法，该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中。所谓的监督算法，就是输入样本没有对应的输出或标签。聚类（clustering）试图将数据集中的…

基本思想 K-Means聚类是最常见的一种聚类算法。在K-Means聚类中，算法试图把观察值分到k个组中，每个组的方差都差不多。分组的数量k是用户设置的一个超参数。具体来讲，K-Means算有如下几个步骤： 随机创建k个分组（即clu…

kmeans 函数原型 double cv::kmeans(InputArray data,int K,InputOutputArray bestLabels,TermCriteria criteria,int attempts,int flags,OutputArray centers noArray() )参数说明 Parameters data待聚类的数据集，数据集的每一个样本是一个N维的点&…

文章目录 1、概述1.1 无监督学习与聚类算法1.2 sklearn中的聚类算法 2、KMeans2.1 KMeans是如何工作的？2.2 簇内误差平方和的定义和解惑 3、sklearn.cluster.KMeans3.1 重要参数n_clusters3.2 聚类算法的模型评估指标3.2.1当真实标签已知时3.2.2 当真实标签未知时&a…

kmeans算法及其优化改进 kmeans聚类算法 算法原理 kmeans的算法原理其实很简单 我用一个最简单的二维散点图来做解释 如上图，我们直观的看到该图可聚成两个分类，我们分别用红点和蓝点表示 下面我们模拟一下Kmeans是怎么对原始的二维散点图做聚类的 …

代码（如果不能理解的话，可以先运行看看各结果的值） clc,clear; %% 将两个随机数矩阵竖直拼接一起，1000行2列 x[randn(500,2)*0.75ones(500,2);randn(500,2)*0.5-ones(500,2)]; %% idx为点的分类,C为中心点 [idx, C] kmeans(x,2,…

K-means聚类的建模与求解 1.建模前准备 建模前，我们小组通过阅读文献，研究讨论了K-means的实现原理和应用场景，认为K-means算法在求解用户出行分区信息上具有可行性。 2.模型建立 通过对问题的分析，我们将k-means聚类模型建立如…