聚類算法的案例
159基于matlab的基于密度的噪聲應用空間聚類(DBSCAN)算法對點進行聚類 ￥15.5
基于matlab的基于密度的噪聲應用空間聚類(DBSCAN)算法對點進行聚類，聚類結果效果好，DBSCAN不要求我們指定集群的數量，避免了異常值，并且在任意形狀和大小的集群中工作得非常好。它沒有質心，聚類簇是通過將相鄰的點連接在一起的過程形成的。優于kmeans。程序已調通，可直接運行。
8超像素分割，SLIC利用了簡單的聚類（貪婪）算法，初始時，每一個聚類的中心被平均的分布在圖像中 ￥29.9
超像素分割，SLIC利用了簡單的聚類（貪婪）算法，初始時，每一個聚類的中心被平均的分布在圖像中，而超像素的個數，可以基本由這些中心點來決定。每一步迭代，種子像素合并周圍的像素，形成超像素。基于MATLAB平臺，程序已調通可直接運行。
266 基于matlab的FCM+KFCM模糊C均值聚類分析算法 ￥25.9
基于matlab的FCM+KFCM模糊C均值聚類分析算法，輸入分割對象，對分割對象進行參數設置，包括分割類別數，核參數。輸出分割結果。具有GUI操作界面。程序已調通，可直接運行。
超像素分割，SLIC利用了簡單的聚類（貪婪）算法 ￥29.9
超像素分割，SLIC利用了簡單的聚類（貪婪）算法，初始時，每一個聚類的中心被平均的分布在圖像中，而超像素的個數，可以基本由這些中心點來決定。每一步迭代，種子像素合并周圍的像素，形成超像素。基于MATLAB平臺，程序已調通可直接運行。標價為程序價格，不包含售后。程序保證可直接運行。
基于遺傳模擬退火算法的聚類算法-matlab
源碼如下： %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %功能：遺傳模擬優化初始聚類中心示例 %環境：Win7，Matlab2015b %Modi: C.S %時間：2022-07-09 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% 清空環境 clc clear all close all tic load X m=size(X,2);% 樣本特征維數 % 中心點范圍[lb;ub] lb=min(X); ub=max(X); %% 模糊C均值聚類參數 % 設置冪指數為3，最大迭代次數為20，目標函數的終止容限為1e-6 options=[3,20,1e-6]; % 類別數cn cn=4; %% 模擬退火算法參數 q =0.8; % 冷卻系數 T0=100; % 初始溫度 Tend=99.999; % 終止溫度 %% 定義遺傳算法參數 sizepop=10; %個體數目(Numbe of individuals) MAXGEN=100; %最大遺傳代數(Maximum number of generations) NVAR=m*cn; %變量的維數 PRECI=10; %變量的二進制位數(Precision of variables) pc=0.7; pm=0.01; trace=zeros(NVAR+1,MAXGEN); %建立區域描述器(Build field descriptor) FieldD=[rep([PRECI],[1,NVAR]);rep([lb;ub],[1,cn]);rep([1;0;1;1],[1
展開 AI自動設計的芯片誕生了，不輸工程師
由于集成電路結構復雜，求解空間大，需要大量的數據來學習設計決策過程，傳統的強化學習算法難以收斂。因此，我們設計了一個稱為關系歸納神經網絡的架構，它可以快速有效地學習集成電路內部數據之間的規律，從而達到設計任意復雜集成電路的目的。更具體地說，集成電路形狀被定義為一組參數化網格，當每個網格發生變化時，由標準的CAE軟件包（如ADS或ANSYS EM）計算出結果，然后，使用聚類算法對這些結果的變化進行分類，最后交由強化學習神經網絡進行決策。
集成電路AI背后的算法
AI學會設計集成電路，靠的是什么手段？答案是，一個基于聚類和異步的優勢行動者評論家算法模型。
圖 1 | 關系歸納神經網絡架構. a, 聚類算法的數據集，即網格模型的S參數變化矩陣。B，聚類算法。C、網格化的模型和S參數矩陣訓練深度強化學習模型。d，以c為輸入，以動作的概率向量π和價值標量v為輸出的深度強化學習模型。
基于關系歸納神經網絡的微波集成電路模型設計框架如圖1所示，其包含兩部分：聚類算法（圖1b）和強化學習神經網絡模型（圖1d）。在本框架中，聚類算法用來對網格化的集成電路的設計動作進行劃分，即對集成電路的多個設計動作聚成幾個典型的動作類，類似于經驗豐富的集成電路模型設計師對模型的參數化設置；強化學習模型(采用A3C算法)基于聚類算法劃分的典型動作簇作為策略網絡輸出的動作類別，預測當前集成電路模型的設計動作，然后再由價值網絡評估該設計動作的好壞，以找出最優策略，從而達到自動設計微波集成電路的技術功效。
最后看下
人類的設計和AI的設計有何區別吧！
通過對人類工程師設計的集成電路模型與AI設計的集成電路模型的對比（見圖2），可以看出人類工程師設計的集成電路是規則的，其參數數量是有限的。
展開 17個機器學習的常用算法
12.聚類算法聚類，就像回歸一樣，有時候人們描述的是一類問題，有時候描述的是一類算法。聚類算法通常按照中心點或者分層的方式對輸入數據進行歸并。所以的聚類算法都試圖找到數據的內在結構，以便按照最大的共同點將數據進行歸類。常見的聚類算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法（Expectation Maximization， EM）。
13. 關聯規則學習關聯規則學習通過尋找最能夠解釋數據變量之間關系的規則，來找出大量多元數據集中有用的關聯規則。常見算法包括 Apriori算法和Eclat算法等。
14. 人工神經網絡人工神經網絡算法模擬生物神經網絡，是一類模式匹配算法。通常用于解決分類和回歸問題。人工神經網絡是機器學習的一個龐大的分支，有幾百種不同的算法。（其中深度學習就是其中的一類算法，我們會單獨討論），重要的人工神經網絡算法包括：感知器神經網絡（Perceptron Neural Network）, 反向傳遞（Back Propagation）， Hopfield網絡，自組織映射（Self-Organizing Map, SOM）。學習矢量量化（Learning Vector Quantization， LVQ）。
15. 深度學習深度學習算法是對人工神經網絡的發展。在近期贏得了很多關注， 特別是百度也開始發力深度學習后， 更是在國內引起了很多關注。在計算能力變得日益廉價的今天，深度學習試圖建立大得多也復雜得多的神經網絡。很多深度學習的算法是半監督式學習算法，用來處理存在少量未標識數據的大數據集。
展開 243 基于matlab的模糊C均值算法（FCM）及其改進算法將空間鄰域項引入FCM的目標函數(FCM_S) ￥19.89
基于matlab的模糊C均值算法（FCM）及其改進算法將空間鄰域項引入FCM的目標函數(FCM_S),廣義的模糊C均值(GFCM)算法，基于核的改進的模糊c均值聚類算法（KFCM）,基于核的廣義模糊c均值聚類算法KGFCM的圖像分割方法。程序已調通，可直接運行。
關于“人工智能與機器學習”python-深度學習
代碼和案例實踐：
1.原始數據和特征提取
2.調用開源庫函數完成SVM
3.葡萄酒數據分類
4.數字圖像的手寫體識別
5.MNIST手寫體識別
6.SVR用于時間序列曲線預測
7.SVM、Logistic回歸、隨機森林三者的橫向比較
第
五
節
聚類算法
1.無監督學習之聚類算法
（1）聚類的基本概念
（2）聚類的評價
（3）扁平聚類及 k-Means、k-Means++算法
（4）層次聚類及 HAC 算法
（5）其他聚類算法(DBSCAN/SOM/譜聚類)
代碼和案例實踐：
1.鳶尾花聚類分析
2.社交網絡人群分析
3.銀行客戶分組與畫像
第
六
節
卷積神經網絡CNN
1.神經網絡結構，濾波器，卷積
2.池化，激活函數，反向傳播
3.目標分類與識別、目標檢測與追蹤
4.AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet
5.Inception-V3/V4
6.ResNet、DenseNet
代碼和案例實踐：
1．數字圖片分類
2．卷積核與特征提取
3．以圖搜圖
4．人證合一
5．卷積神經網絡調參經驗分享
第
七
節
圖像視頻的定位與識別
1.視頻關鍵幀處理
2.物體檢測與定位
3.RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，MaskRCNN
4.YOLO
5.FaceNet
代碼和案例實踐：
1．遷移學習
2．人臉檢測
3．OCR字體定位和識別
4．睿客識云
5．氣象識別
展開 激光雷達：點云語義分割算法
LiDARSeg網絡結構圖
3.2 自底向上的方法
在這類方法中沒有物體檢測模塊，實例分割是通過對底層語義分割結果進行聚類得到的。聚類算法假設同一個實例上的點具有較大的相似度，因此如何學習更具有區分能力的點特征，以及如何將點組合成物體是這類方法研究中的重點。
SGPN[12]是這個方向早期的一個典型工作。它首先通過PointNet++來學習點的特征，這些特征作為后續三個分支的輸入。語義分割的分支比較直觀，就是通過點特征來預測每個點的語義標簽。另外還有兩個分支，一個用來生成相似度矩陣，用來得到每個點周圍的聚類，另一個生成每個點的置信度，用來過濾不屬于物體實例的聚類。
這個方法的關鍵在于相似度矩陣的這個分支。它首先要學習更具有區分性的點特征，然后以此為基礎生成相似度矩陣。損失函數分為三個部分，分別對應三種不同的點對：屬于相同語義且相同實例的點對，屬于相同語義但是不同實例的點對，以及不屬于相同語義的點對。特征學習的目標則是要使第一類點對的特征相似度較高，第二類和第三類則相對較低（這兩類的權重也不盡相同）。最后，將通過相似度矩陣得到的聚類進行后處理（合并和過濾），以得到最終的實例分割結果。
SGPN由于要計算每兩個點之間的相似度，計算復雜度（O(n*n)）會隨著點數量的增加而急劇增加，因此只適用于室內小規模的點云處理。這其實也是這一類方法的一般性問題：聚類算法對于點云規模的擴展性較差。因此，對于自動駕駛場景中的大規模點云分割，一般還是會采用自頂向下的方式。
SGPN網絡結構圖
4. 全景分割
全景分割可以看作語義分割和實例分割的結合。基于LiDAR點云的全景分割研究處于剛起步的階段，其主要需求來源于自動駕駛，機器人等領域。
展開 基于matlab機器學習圖像處理的傳統模擬儀表數字讀取系統
算法實現與驗證：
在Matlab環境中實現上述算法，并通過仿真結果驗證指針提取的準確性。確保指針提取結果與實際指針高度擬合，滿足系統的識別要求。
指針提取算法的設計考慮了實際生產中圖像的復雜性，通過一系列圖像處理技術，有效地從背景中提取出指針，為準確讀取儀表的示數提供了基礎。
圖像預處理
表盤提取
指針識別
圖3 指針提取與識別結果圖
示數讀取算法設計
示數讀取算法是本研究中將圖像信息轉換為可讀數值的核心部分。以下是對示數讀取算法設計的概述：
圖4 示數讀取算法流程框圖
起始、終止刻度線的提取：
主刻度線的初步提取：利用霍夫變換檢測直線，初步確定表盤上的主刻度線，這些刻度線是識別起始和終止刻度線的基礎。
表盤圓心的確定：
K-means聚類算法：通過計算所有檢測到的線段的延長線交點，使用K-means聚類算法對交點進行分類，找出數量最多的簇中心，以此確定表盤的圓心。
起始、終止刻度線的確定：
根據圓心和主刻度線的位置，通過計算角度和距離，篩選出起始和終止刻度線。這通常通過測量線段相對于圓心的角度，并找出角度差最大的線段來實現。
角度法計算儀表示數：
極坐標轉換：將表盤圓心、指針位置、起始刻度和終止刻度的坐標轉換為極坐標系統下的角度值。
角度范圍計算：計算起始刻度、終止刻度和指針位置之間的角度差，確定指針覆蓋的總角度范圍。
指針偏移量計算：計算指針位置相對于起始刻度的角度偏移量。
最終示數計算：根據指針的偏移量和總角度范圍的比例，結合儀表的量程，計算出指針的實際示數。
算法實現與驗證：
在Matlab環境中實現上述算法，并通過仿真結果驗證算法的準確性。
展開 
飛機及其工裝零件智能化檢測規劃技術
對此我們采用了聚類算法與改進模擬退火算法相結合的混合優化算法優化選擇測量方向：首先通過聚類算法合并具有相同許用測量方向的測量點以大幅減小問題規模，然后再采用改進的模擬退火算法優化選擇測量必需的最少測量方向。
基于上述技術方法我們開發了一個面向坐標測量機應用的飛機及其工裝零件智能化檢測規劃原型系統。用戶可以自行定義形狀特征及其檢測知識并將其存入檢測知識庫。系統能夠采用統一的特征識別算法自動識別用戶自定義的任意類型的形狀特征，并引用用戶定義的檢測知識自動完成采樣點分布和測量方向優選等工作，最后生成測量程序，控制坐標測量機自動完成工件檢測。該系統能夠滿足諸如飛機結構件一類的大型復雜零件需要檢測復雜形狀特征以及便于拓展形狀特征檢測范圍的迫切需求，并已在多個重大航空產品的研制中得到應用。自系統投入使用以來，平均每人每年完成的檢測規劃任務量由應用系統前的182.5項提高到1125.4項，顯著提升了飛機及其工裝零件檢測規劃的自動化和智能化程度以及檢測規劃和實際測量的效率，為縮短飛機研制周期、降低研制成本做出了貢獻。
展開 飛機及其工裝零件智能化檢測規劃技術
對此我們采用了聚類算法與改進模擬退火算法相結合的混合優化算法優化選擇測量方向：首先通過聚類算法合并具有相同許用測量方向的測量點以大幅減小問題規模，然后再采用改進的模擬退火算法優化選擇測量必需的最少測量方向。
基于上述技術方法我們開發了一個面向坐標測量機應用的飛機及其工裝零件智能化檢測規劃原型系統。用戶可以自行定義形狀特征及其檢測知識并將其存入檢測知識庫。系統能夠采用統一的特征識別算法自動識別用戶自定義的任意類型的形狀特征，并引用用戶定義的檢測知識自動完成采樣點分布和測量方向優選等工作，最后生成測量程序，控制坐標測量機自動完成工件檢測。該系統能夠滿足諸如飛機結構件一類的大型復雜零件需要檢測復雜形狀特征以及便于拓展形狀特征檢測范圍的迫切需求，并已在多個重大航空產品的研制中得到應用。自系統投入使用以來，平均每人每年完成的檢測規劃任務量由應用系統前的182.5項提高到1125.4項，顯著提升了飛機及其工裝零件檢測規劃的自動化和智能化程度以及檢測規劃和實際測量的效率，為縮短飛機研制周期、降低研制成本做出了貢獻。
展開 【技術】DTEmpower核心功能技術揭秘（1） - HierachicalStratify分層分類技術
HierachicalStratify分層分類技術模塊解構
HierachicalStratify分層分類技術模塊采用無監督聚類算法、有監督分類算法和回歸算法作為組合解決方案，其中數據處理的順序如下：
第一步，采用無監督聚類算法用于前置分割用戶提供的數據集，根據用戶指定的參數配置，形成相應的數據子集分割方案；
第二步，采用有監督分類算法作為中段的分類器，用于判別新進數據樣本的子類歸屬，從而決定要激活的回歸模型；
最后，使用機器學習回歸算法，在用戶提供的數據集上驗證HierachicalStratify分層分類技術是否可以有效地提升當前建模效果。
展開 為什么西門子是自動駕駛仿真行業的NO.1?
黃漢知：目前我們的自動駕駛數字開發工具，在國內的客戶群體可以劃分為這么幾類。一類是少數的頭部OEM，他們順應自主研發還有軟件定義汽車這些潮流，建立了自己的自動駕駛系統，包括算法，軟件，甚至是計算平臺的設計能力。這些公司對仿真工具的應用是比較有特色的，對數字孿生應用的需求涵蓋面廣。比方說：
第一，對不同場景下傳感器環境感知聚類算法的研發。
第二，從原始數據級別開始做感知的融合。
第三，在實現公司自定義的ODD（設計運營區域）時，需要的環境感知傳感器配置的評估，或者能力、組合、數量、可用性的分析。
第四，對控制規劃決策算法的訓練和測試優化。
第五，結合汽車底盤動力學的物理學極限，去設計自動駕駛規劃和控制算法，這是應用最全面的一類客戶。
第二類客戶對數字孿生的應用就有一些局限性，也是比較多的OEM客戶所面臨的情況。他們也意識到數字孿生技術所需要的應用，但是自己的技術積累可能還需要一步一步的推進。目前很多的OEM會用數字孿生的工具做硬件在環測試，我們大多數硬件在環測試，有的只是側重功能驗證上，有的只是側重在狀態機邏輯的確認上。第二類客戶應用的范圍就會稍窄一點。
第三類客戶是傳感器企業。近幾年來，國內涌現出眾多出色的視覺、毫米波雷達和激光雷達科技公司。這些公司就會用到我們非常精細的PreScan的環境感知傳感器的模型，用于做他們傳感器本體設計的優化，目標聚類算法的訓練測試和優化等等。
第四類客戶是一些科技公司。他們也意識到未來是要走全云化的自動駕駛數字孿生方案，所以不管是海量的場景庫，還是系統的仿真數字孿生平臺，以及最終測試性能指標的評價，都要走向全云化。
展開 