使用增量学习算法，对一堆数据进行了聚类处理，然后再次输入新的样本，如何判断该样本的可靠性？
使用增量学习算法，对一堆数据进行聚类处理，然后再次输入新的样本，如何判断该样本的可靠性如何？
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 追加酬金
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
0条回答
- 2022-05-05 10:03回答 1 已采纳 可以参考https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/89037409
- 2021-10-05 19:11回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答本次提问扣除的有问必答次数，将会以问答VIP体验卡（1次有问必答机会、商城购买实体图书享受95折优惠）的形式为
- 2020-11-07 15:20回答 2 已采纳 我认为方块代表的是三类的聚类中心，X是一类，*是一类，蓝色○是一类，虚线的圆圈应该是聚类的范围
- 2023-11-15 09:00SarPro的博客 本次实验是一场聚类算法的深度探索之旅，涵盖了K-means、K-medoids、DBSCAN和凝聚聚类等引人注目的算法。K-means通过巧妙的迭代将样本点划分到K个簇，并通过聚类中心的不断更新优化结果。尽管简单高效，但对初始...
- 2021-08-12 11:03回答 4 已采纳 你这个数组是三维的啊，虽然不清楚sklearn的kmeans函数具体用法，但传入的X不是矩阵形式啊，应该是二维数组吧
- 2022-03-29 17:07回答 2 已采纳 聚类和演化算法，利用聚类分析PSO粒子分布状况聚类还可以帮助演化算法选参
- 2023-02-19 16:37回答 9 已采纳 针对日志分析可视化中使用聚类算法的问题，以下是一些思路和建议： 1.确定聚类算法：首先需要选择一种适合日志数据的聚类算法，例如k-means、层次聚类等。选择算法时需要考虑数据量、数据维度、聚类结果的
- 2021-05-10 05:10提出了一种基于聚类的支持向量机增量学习算法。先用最近邻聚类算法将训练集分成具有若干个聚类子集，每一子集用支持向量机进行训练得出支持向量集；对于新增数据首先聚类到相应的子集，然后计算其与聚类集内的支持...
- 2022-02-11 17:08回答 2 已采纳 改成np.power()试试： import numpy as np a=np.array([1,2,3,4]) b=np.array([2]) print(np.power(a,b))
- 2022-02-04 17:06回答 1 已采纳 推断是根据已知随机变量求未知随机变量条件分布的过程，例如我从一段语音推断对应的文字。预测是推断的一种，其已知变量、未知变量具有因果关系，分类、回归都属于预测问题。
- 2021-11-08 09:09回答 1 已采纳 分类： km = KMeans(n_clusters=4) km.fit_predict(data) 分完类之后得到了聚类中心，也就是km.cluster_centers_，你可以print出来：
- 2022-12-22 23:37考虑边界样本邻域归属信息的粗糙K-means增量聚类算法.pdf
- 2023-03-13 19:08回答 1 已采纳 不同的算法有不同的用途，所以必须要有很多种聚类算法。
- 2021-01-12 19:36提出利用特征增量学习和数据风格信息双知识表达约束的模糊K平面聚类(ISF-KPC)算法.为了获得更好的泛化性,聚类前利用高斯核函数对原输入特征进行增长式的特征扩维.考虑数据集中来源于同一聚类的样本具有相同的风格,以...
- 2022-06-08 17:08落花雨时的博客 发掘相同功能的基因片段聚类算法：一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类...
- 没有解决我的问题, 去提问
悬赏问题
- ¥15 stata安慰剂检验作图但是真实值不出现在图上
- ¥15 c程序不知道为什么得不到结果
- ¥40 复杂的限制性的商函数处理
- ¥15 程序不包含适用于入口点的静态Main方法
- ¥15 素材场景中光线烘焙后灯光失效
- ¥15 请教一下各位，为什么我这个没有实现模拟点击
- ¥15 执行 virtuoso 命令后，界面没有，cadence 启动不起来
- ¥50 comfyui下连接animatediff节点生成视频质量非常差的原因
- ¥20 有关区间dp的问题求解
- ¥15 多电路系统共用电源的串扰问题