主要的KMeans算法的原理和应用，在学习典过程中，我们要带着以下几个问题去学习
以下问题摘自于
1、简述一下K-means算法的原理和工作流程
2、K-means中常用的到中心距离的度量有哪些？
3、K-means中的k值如何选取?
4、K-means算法中初始点的选择对最终结果有影响吗？
5、K-means聚类中每个类别中心的初始点如何选择？
6、K-means中空聚类的处理
7、K-mean
本文从互联网搬运，只用于本人学习记录。 聚类算法KMeans1. 算法1.1. 算法步骤1.2. 复杂度2. 优缺点3. 算法调优 & 改进3.1. 数据预处理3.2. 合理选择 K 值3.3. 采用核函数3.4. K-Means++3.5. KMeans代码3.6. ISODATA4. 收敛证明 K-means 是我们最常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大。
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2024-01-08 19:19:18
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K-means是一种经典的聚类算法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为c个类别，算法描述如下： （1）适当选择c个类的初始中心； （2）在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类； （3
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2023-07-23 17:13:56
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基于机器学习的K-means算法数据分析报告
## 介绍
机器学习是一种通过数据分析来构建模型和预测的方法。其中，K-means算法是一种非监督学习算法，用于将数据样本划分为K个不同的簇。在本文中，我们将使用K-means算法来对一组数据进行聚类分析，并通过可视化工具展示结果。
## K-means算法原理
K-means算法的主要思想是将数据样本划分为K个簇，使得每个样本点与所属簇的质心之间
原创
2023-09-02 13:39:34
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要: 本文介绍了如何使用开源软件迅速的搭建一个数据分析平台，包含数据导入，变形，分析，预测，可视化。
最近，国内涌现出了不少数据分析平台产品，例如魔镜和数据观。这些产品的目标应该都是self service的BI，利用可视化提供数据探索的功能，并且加入机器学习和预测的功能。它们对标的产品应该是Tableau或者SAP Lumira。因为笔者曾经为Lumira开发数据可视化的功能，对这一块
1.算法描述
K-means聚类算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数，采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类，使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，误差平方和准则函数定义为：
分析误差平
原创
2023-03-16 13:32:45
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对于零售业企业来说，大数据应用技术的使用在这个领域是优先的，例如沃尔玛等零售业巨头对于客户关系的管理，不断是在实体的企业还是在网络商业上，都相关的数据分析技术和工具的应用，也是其他零售业业企业无法比拟的，使用数据分析技术，收集客户信息，通过数据分析来了解客户的行为和消费习惯，从而进行营销管理，数据分析技术的使用将大大提高团队协作的能力和员工销售能力。下面我们就来说说优秀的零售业企业是如何将数据分
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2023-10-23 22:01:36
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最近几年大数据经常和云计算，物联网一同被IT行业追捧，这几个科技词汇经常在各个科技网站中占据头条不下，现在又多了个人工智能。通常所指的大数据分析技术是指利用多是Java技术体系的MapReduce，Spark，Hadoop，Hive，Hbase，Pig，YARN，Flume，Kafka，Zookeeper等大数据分析各个过程中发挥强大功能的项目或工具来实现对数
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2024-01-13 19:53:54
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什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机 (SVM) 是一种相对简单的监督机器学习算法，用于解决分类或回归问题。它更适合分类，但有时对回归也非常有用。SVM算法的本质是在不同的数据类型之间找到一个超平面来创建边界。在二维空间中，这个超平面是一条直线。 在 SVM算法中，我们在 N 维空间中绘制数据集中的每个数据项，其中 N 是数据中特征/属性的数量。接下来，我们找到最佳的超平面
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2023-12-19 15:22:16
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步1.标准kmeans算法kmeans算法是实际中最常用的聚类算法，没有之一。kmeans算法的原理简单，实现起来不是很复杂，实际中使用的效果一般也不错，所以深受广大人民群众的喜爱。 kmeans算法的原理介绍方面的paper多如牛毛，而且理
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2023-11-15 11:00:18
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function [U1,U2]=count(u1,u2,x)N1=0;%第一类个数N2=0;%第二类个数for i=1:210d1(i)=d
原创
2022-10-10 15:27:48
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数值计算主要研究如何利用计算机更好地解决各种数学问题，包括连续系统离散化和离散型方程求解，并考虑误差、稳定性和收敛性等问题。一、插值法插值问题是数值分析的基本问题之一，其原理就是在离散数据的基础上通过插补得到连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。利用插值法可以通过函数在有限个点处的取值状况估计出该函数在其他点处的值。1.1 拉格朗日插值法-适合给出插值节点的情况SciPy库的inte
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2023-09-21 01:09:32
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额外的MapReduce功能 图4.6 插入了Combiner的MapReduce数据流 Combiner：前面展示的流水线忽略了一个可以优化MapReduce作业所使用带宽的步骤，这个过程叫Combiner，它在Mapper之后Reducer之前运行。Combiner是可选的，如果这个过程适合于你的作业，Combiner实例会在每一个运行map任务的节点上运行。Combiner会接收
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2024-05-18 02:40:29
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种
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2024-01-15 11:50:57
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众所周知，Google开创了MapReduce，MapReduce是处理存储在存储区的非结构化数据的先驱。虽然Google不允许MapReduce被外部使用，但由于Google曾拿出MapReduce一部分相关信息与Nutch分享，以开发开源版本的Hadoop。结果Nutch被Yahoo收购，所以Yahoo也推出了Apache Hadoop项目。MapReduce的工作原理是将非结构化数据打碎并分
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2023-09-11 21:52:21
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课前一些话作业提交及命名规则： 大数据分析方法（定义）：不是随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。——《大数据时代》问题在于可能存在一些离群值，脏数据。需要先清洗。数据价值： 大数据特点：规模大，速度快（最重要是流动快，实时性高），种类多，价值密度低。大数据基本类型：数据库数据（二维表），数据仓库数据，事务数据（订单），图和网路数据，其他类型数据数据分
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2023-12-20 22:22:54
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HDFSHDFS局限性块目录节点数据节点HDFS 命名空间HDFS 存储策略副本数据数据存取策略数据存放数据读取数据复制HDFS通讯协议HDFS可靠性设计分布式文件系统的设计需求HDFS基本特征 HDFS局限性不适合低延迟数据的访问无法高校存储大量的小文件不支持多用户写入以及任意修改文件块HDFS分布式文件系统中的文件被分成快进行存储，“块”是文件处理的逻辑单元默认块是64MB，比文件系统的快大
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2024-01-01 12:30:44
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1.算法描述聚类算法也许是机器学习中“新算法”出现最多、最快的领域，一个重要的原因是聚类不存在客观标准，给定数据集总能从某个角度找到以往算法未覆盖的某种标准从而设计出新算法。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个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。众多的论文基于此都提出了各自行之有效的解决方案，新的改进算法仍然不断被提出，此类文章大家可以在WebOfScien
原创
2023-02-18 22:55:31
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大数据算法1.线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于预测数值型变量的监督学习算法，它通过拟合一个线性函数来描述输入变量和输出变量之间的关系。 2.逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于预测分类型变量的监督学习算法，它通过拟合一个逻辑函数来描述输入变量和输出变量之间的关系。 3.决策树（Decision Tree）：决策树是一种用于分类和预
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2023-09-28 16:29:26
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概述本文讲述数据结构中最常用到的三大算法：分治法、动态规划法和贪心算法，主要从这些算法的经典案例入手来对算法进行分析和理解。分治法分治法可以通俗的理解为将一条大鱼分成好几块，分别料理每一块鱼肉，然后再组成一道菜。也就是说分治法是将一个大的问题分成好多个小的问题，这些小问题解决后从而解决整个大问题，在处理过程中这些小问题的处理方法可以不尽相同。我们从下面这个案例来进行进一步的分析和理解。问题描述设a
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2024-02-29 09:30:54
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