实验目的（1）理解聚类算法的基本原理。 （2）掌握kmeans聚类算法的原理与实现。实验内容1、数据见 data.mat，编程实现 K means 算法代码 K_MeansMt，并写出详细注释。测试代码如下：load 'data.mat';
[u re]=K_MeansMt(data,3); %最后产生簇标号 re
[m n]=size(re);
%最后显示聚类后的数据
figure;
hol
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2023-12-03 18:37:49
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一、概述K-means聚类采用类内距离和最小的方式对数据分类，MATLAB中自带K-means算法，最简单的调用如下：idx=kmeans(x,k)将n-by-p数据矩阵x中的数据划分为k个类簇。x的行对应数据条数，x的列对应数据的维度。注意：当x是向量时，kmeans将其视为n乘1数据矩阵，而不管其方向如何。kmeans返回一个n乘1向量idx，其中包含每个点的簇索引。默认情况下，kmeans使
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2024-04-15 13:32:25
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【人工智能】4 聚类算法
聚类是一种无监督学习。无监督学习指的是，在我们缺乏足够的先验知识，难以人工标注类别的情况下，借助计算机来进行自动分类。1. 聚类算法的分类 聚类是将数据对象的集合分成相似的对象类的过程，使得同一个簇中的个体间具有较高的相似性，不同簇间的对象具有较高的相异性。按照聚类的尺度，聚类算法可以被分为：基于 距离
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2023-07-24 18:31:02
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1 定义Affinity Propagation (AP) 聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离);也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等。这些相似度组成N×N的相似度矩阵S(其中N为有N个数据点)。AP算法不需要事先指定聚类数目,相反它将所有
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2024-05-07 17:30:12
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matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体需要进行如下过程处理： （1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist
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2024-03-11 10:56:35
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OPTICS算法的难点在于维护核心点的直接可达点的有序列表。
DBSCAN有一些缺点，如：参数的设定，比如说阈值和半径 这些参数对结果很敏感，还有就是该算法是全局密度的，假若数据集的密度变化很大时，可能识别不出某些簇。如下图： 核心距离：假定P是核心对象，人为给定一个阈值Ａ，然后计算关于Ｐ点满足阈值Ａ的最小的半径Ｒ，即在Ｒ内，Ｐ
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2024-04-24 14:54:26
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AP聚类算法是基于数据点间的"信息传递"的一种聚类算法。与k-均值算法或k中心点算法不同，AP算法不需要在运行算法之前确定聚类的个数。AP算法寻找的"examplars"即聚类中心点是数据集合中实际存在的点，作为每类的代表。 算法描述： 假设$\{ {x_1},{x_2}, \cdots ,{x_n}\} $数据样本集，数据
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2024-05-10 17:10:25
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1. 聚类概述Everitt 在 1974 年对聚类分析做出如下定义：同一簇内的对象之间相似性高，不同簇内的对象之间相似性低，同一簇内的任意两个对象间的距离小于不同簇内的任意两个对象间的距离[2]。簇可以这样描述：“它是一个密度相对较高的数据对象集”。(1) 基于划分的聚类方法，如K-means、K-medoids (2) 基于层次的聚类方法，如CURE (3) 基于网格的聚类方法，如STING
LeetCode高频题互联网大厂笔试题：手撕k-means聚类算法：python代码实现 提示：本题是系列LeetCode的150道高频题，你未来遇到的互联网大厂的笔试和面试考题，基本都是从这上面改编而来的题目互联网大厂们在公司养了一大批ACM竞赛的大佬们，吃完饭就是设计考题，然后去考应聘人员，你要做的就是学基础树结构与算法，然后打通任督二脉，以应对波云诡谲的大厂笔试面试题！你要是不扎实学习数据结
1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通
原创
2021-07-21 15:26:48
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文章目录一：K-means聚类算法二：实例分析三：原理与步骤四：Matlab代码以及详解 一：K-means聚类算法聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根
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2024-01-04 00:12:50
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聚类算法代码
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2022-11-21 21:58:57
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文章目录聚类算法1.聚类算法的概念2.聚类算法实现流程3.模型评估3.1 误差平⽅和(SSE \The sum of squares due to error)3.2 “肘”⽅法 (Elbow method) — K值确定3.3 轮廓系数法（Silhouette Coefficient）3.4 CH系数（Calinski-Harabasz Index）4.k-means算法⼩结5. 特征降维5.
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2023-08-06 12:36:16
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* s(i,j)：数据点i与数据点j的相似度值，一般使用欧氏距离的的负值表示，即s(i,j)值越大表示点i与j的距离越近，AP算法
原创
2023-11-06 11:47:01
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kmeans算法原理及代码实现完整的实验代码在我的github上?QYHcrossover/ML-numpy: 机器学习算法numpy实现 (github.com) 欢迎star⭐kmeans算法原理在上一篇文章中，我们介绍了Mean Shift聚类算法的原理和代码实现。不同于Mean Shift聚类的基于密度的方法，k均值聚类是一种基于距离的聚类算法。它将数据集划分为k个簇，每个簇包含最接近它们
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2023-07-19 20:24:30
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一、算法简介Affinity Propagation聚类算法简称AP，是一个在07年发表在Science上的聚类算法。它实际属于message-passing algorithms的一种。算法的基本思想将数据看成网络中的节点，通过在数据点之间传递消息，分别是吸引度(responsibility)和归属度(availability)，不断修改聚类中心的数量与位置，直到整个数据集相
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2023-07-24 15:48:16
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一 原理基本工作原理 给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)如下: 1. 将每个对象归为一类, 共得到N类, 每类仅包含一个对象. 类与类之间的距离就是它们所包含的对象之间的距离.2.
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2023-06-13 21:31:54
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K_means聚类算法 这一期给大家带来的是K_means算法的基础教学及代码实现，如果讲的透彻别忘了收藏，当然，如果遇到任何问题也可以在评论区留言，我将及时回复。 K_means聚类算法简单来说就是将空间中的数据按照某些特征进行分类
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2024-04-18 16:13:40
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、聚类算法二、KMeans2.1 算法原理介绍2.2 算法性能评估指标三、代码实现3.1 sklearn_api的介绍3.2 sklearn代码实现3.3 Python代码四、总结 一、聚类算法聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以
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2024-03-05 16:06:39
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""" 聚类是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法，聚类模型可以将 无标记的数据聚类为多个簇，分别视为一类，是一种非监督的学习算法。在商业上，聚类可以帮助 市场分析人员从消费者库中区分出不同的消费群体，并概括出每一类消费者的消费模式或消费习惯。 同时，聚类也可以作为其它机器学习算法的一个预处理步骤，如异常值识别、连续型特征离散化等聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根
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2024-05-12 18:15:56
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