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深度模糊聚类算法
盘点季 | 空间转录组工具合辑(下):
聚类
答:
数据在多种分辨率下进行聚类--即采用不同数量的聚类或超参数设置--从而避免了为分析预先指定单一的超参数集,用户可以自由定义使用哪种
聚类算法
。结果以两种方式可视化:用聚类图显示不同分辨率之间的聚类重叠情况;用二维数组图,其中每个点用饼图表示,表示其与不同聚类中心点的相似度。SpatialCPie的用户界面是用Shiny实现...
点云分割
算法
:NCUT | 大咖分享会第5期回顾
答:
NCUT,作为一款卓越的
聚类算法
,巧妙地融合了Flood Fill和Normalized Cut两大部分,展现出了显著优势。首先,它的计算复杂度低,速度之快犹如疾风破浪</,在大数据处理中尤为突出。其次,得益于其精准的分割策略,过分割和欠分割现象得以有效抑制,确保了结果的精确性</。让我们一起深入了解这两部分的运作...
人工智能
算法
简介
答:
(3)分层
聚类算法
(Hierarchical Clustering):单连锁聚类(Single-linkage Clustering),概念聚类(Conceptual Clustering)等。 (4)聚类分析(Cluster analysis):BIRCH算法、DBSCAN算法,期望最大化(Expectation-maximization,EM)、
模糊聚类
(Fuzzy Clustering)、K-means算法、K均值聚类(K-means Clustering)、K-medians聚类、均值漂...
KNN算法
常见问题总结
答:
1)首先,
算法
只能找到局部最优的
聚类
,而不是全局最优的聚类。而且算法的结果非常依赖于初始随机选择的聚类中心的位置。我们通过多次运行算法,使用不同的随机生成的聚类中心点运行算法,然后对各自结果C通过evaluate(C)函数进行评估,选择多次结果中evaluate(C)值最小的那一个。k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:...
哪些
算法
用于解决
深度
学习问题
答:
6、常用的无监督学习算法主要有三种:聚类、离散点检测和降维
,包括主成分分析方法PCA等,等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。简述深度学习的基本方法。深度学习算法以下三种:回归算法。回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的...
现有的图像分割的方法有哪些
答:
聚类分割是将图像中的像素点按照某种相似性度量进行聚类的方法。常见的
聚类算法
如K-means、谱聚类等,通过迭代优化聚类中心或构建像素间的相似度矩阵,将图像划分为不同的区域。
深度
学习分割是近年来发展迅速的图像分割方法,它利用深度神经网络强大的特征提取和学习能力,对图像进行像素级别的分类和分割。
10X空间转录组之利用基因表达和形态学信息划分组织区域(3D表达域构建...
答:
与分辨率为 55μm 的 10x Visium 平台相比,Slide-seqV2 可以在具有更多spot(每部分 >10,000)但每个斑点的序列
深度
更小的细胞水平分辨率下描绘空间表达。 正如预期的那样,使用具有相同参数的 Louvain
聚类算法
,STAGATE 可以很好地表征组织结构并揭示空间域,而通过 SCANPY 和 SEDR 识别的聚类缺乏清晰的空间分离。
边缘检测的三种
算法
介绍
答:
算法
比较尽管各有特色,Canny算法注重像素梯度的细节,但可能牺牲空间信息;Structured Forests强调空间连续性,但缺乏全局一致性;HED则通过多尺度融合和
深度
学习,提供更全面的边缘信息。然而,对于边缘
模糊
或不明显的图片,这些算法的表现仍有提升空间,值得进一步探讨。实例展示通过对比,Canny处理边缘颜色相近...
常用的数据挖掘
算法
有哪几类?
答:
常用的数据挖掘
算法
分为以下几类:神经网络,遗传算法,回归算法,
聚类
分析算法,贝耶斯算法。目前已经进入大数据的时代,所以数据挖掘和大数据分析的就业前景非常好,学好大数据分析和数据挖掘可以在各个领域中发挥自己的价值;同时,大数据分析并不是一蹴而就的事情,而是需要你日积月累的数据处理经验,不...
快说下什么是
深度
学习的监督学习?
答:
深度
学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。训练集只有输入没有输出是无监督,包括所有的
聚类算法
,比如k-meansPCAgmm等。深度学习只是指结构有深度的算法,可以无监督可以有监督。
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