kmeans聚类 迭代时间远比层次聚类的要少，处理大数据，kmeans优势极为突出.。对博客数据进行聚类，实验测试了: 层次聚类的列聚类（单词聚类）几乎要上1小时，而kmeans对列聚类只需要迭代4次！！ 快速极多。如图：包含两个聚类的kmean聚类过程：总思路：将所有要聚类的博客，全部用word表示成一个向量，即每篇博客都是由单词组成的，然后形成了一个单词-博客 的矩阵，矩
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2024-09-19 07:37:17
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最近看到Andrew Ng的一篇论文，文中用到了Kmeans和DL结合的思想，突然发现自己对ML最基本的聚类算法都不清楚，于是着重的看了下Kmeans，并在网上找了程序跑了下。kmeans是unsupervised learning最基本的一个聚类算法，我们可以用它来学习无标签的特征，其基本思想如下： 首先给出原始数据{x1
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2024-04-27 08:31:00
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参考url:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.11-k-means.html聚类算法直接从数据的内在性质中学习最优的划分结果或者确定离散标签类型。1、k-means简介 k-means算法在不带标签的多维数据集中寻找确定数量的簇。 最优的聚类结果需要符合以下两个假设： （１）'簇中心点'（cluster center
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2023-06-19 13:40:30
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中文文本kmeans聚类
原理：
K就是将原始数据分为K类，Means即均值点。K-Means的核心就是将一堆数据聚集为K个簇，每个簇中都有一个中心点称为均值点，簇中所有点到该簇的均值点的距离都较到其他簇的均值点更近。
实现步骤：1、给出k个初始聚类中心2、重复执行： 把每一个数据对象重新分配到k个聚类中心处，形成k个簇
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2024-03-28 14:54:04
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1.k均值聚类简介k均值聚类是一种无监督学习方法，当数据量小，数据维度低时，具有简单、快速、方便的优点，但是当数据量较大时，其速度较慢，也容易陷入局部最优。2. 步骤和以前一样，kMeans聚类的原理在网上有很多讲解，所以这里不在赘述，直接给出步骤，而通过伪代码将是一个描述步骤的不错选择：随机初始化k个聚类中心
while 有样本所属的聚类中心发生改变时：
for 每个样本i：
初始化所有簇
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2023-10-13 12:34:35
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所谓聚类分析，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个观测属性，对这些属性使用某种算法将D划分成K个子集，要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能高，而不同子集的元素相似度尽可能低。聚类分析是一种无监督的观察式学习方法，在聚类前可以不知道类别甚至不用给定类别数量。目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技术和市场营销等领域。聚类算法有很多种，如K-means（K均值聚类）、K中心聚类、密度聚类、
python实现kmeans与kmeans++方法
一.kmeans聚类：基本方法流程1.首先随机初始化k个中心点2.将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类3.更新中心点，计算每个类的平均中心点4.直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数优缺点：该方法简单，执行速度较快。但其对于离群点处理不是很好，这是可以去除离群点。kmeans聚类的主要缺点是
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2023-06-27 10:36:22
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聚类算法简介kmeans算法是无监督学习算法，它的主要功能就是把相似的类别规到一类中，虽然它和knn算法都是以k开头，但是knn却是一种监督学习算法.那我们怎样去区分样本间的相似性呢？其实计算相似性的方式有很多，其中最常用的是欧示距离。聚类算法的实现原理假设我们有个样本点，这个样本点有个分类，首先我们随机选取个样本点作为质心，我们遍历个样本点,计算与每个质心的距离，找与哪一个质心的距离最小，那么就
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2023-08-15 17:19:45
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目录1 介绍2 原理3 代码实现 1 介绍聚类算法是机器学习中经典的无监督学习算法，聚类算法有多种：Kmeans、Kmedians、Mean-shift、DBSCAN、层次聚类、EM等。 本文只介绍Kmeans原理及代码，之后会陆续更新其他聚类算法的文章。2 原理Kmeans聚类原理比较简单，在一些简单的聚类任务中也能达到不错的效果。算法步骤：1 随机初始化几个聚类质心点，聚类中心的个数需自己估
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2023-10-11 19:24:56
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算法优缺点：优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据算法思想k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。1.首先我们需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的
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2023-08-20 20:28:35
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作者 | 泳鱼一、聚类简介Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息），需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起，即只是利用样本数据本身的分布规律。聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法：传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度/层
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2024-04-22 20:10:30
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k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。k-means算法中的k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值(这种均值是一种对类簇中心的描述)，因此，k-
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2023-08-23 20:58:07
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我的配制IDE:PyCharm环境:AnacondaPython包:sklearn、numpy、matplotlib一、导入需要的Python包1. K-means在sklearn.cluster中，用到K-means聚类时，我们只需：from sklearn.cluster import KMeansK-means在Python的三方库中的定义是这样的： class skle
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2024-02-01 21:37:43
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Kmeans聚类算法1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，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k个类别，算法描述如下： （1）适当选择k个类的初始中心，最初一般为随机选取； （2）在每次迭
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2023-08-12 15:14:24
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本文为大家分享了Python机器学习之K-Means聚类的实现代码，供大家参考，具体内容如下1.K-Means聚类原理K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。其基本思想是：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。各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚
在数据挖掘和机器学习中，聚类是一种常见的数据分析技术，它将数据分组成具有相似特征的类别。k均值（k-means）是一种常用的聚类算法，它通过迭代将数据点分配到K个类别中，并且通过更新聚类中心来优化类别的划分。
另一种常见的聚类算法是高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM），它假设数据是由多个高斯分布组成的混合模型。在实际应用中，有时候我们可以利用k均值的聚类中心作为G
原创
2024-05-02 07:53:09
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K-means算法的优点是：首先，算法能根据较少的已知聚类样本的类别对树进行剪枝确定部分样本的分类；其次，为克服少量样本聚类的不准确性，该算法本身具有优化迭代功能，在已经求得的聚类上再次进行迭代修正剪枝确定部分样本的聚类，优化了初始监督学习样本分类不合理的地方；第三，由于只是针对部分小样本可以降低总的聚类时间复杂度。K-means算法的缺点是：首先，在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这
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2023-09-21 07:37:32
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这个算法中文名为k均值聚类算法，首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程，方便大家理解。第一步.随机生成质心由于这是一个无监督学习的算法，因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点，并随即给定两个质心，我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类，因此选取了两个质心，什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了。如下图所示：第二步.根据距离进行分类红色和蓝色的点代表了我
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2024-02-10 20:44:12
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之前一直用R，现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项、使用技巧)聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次(系统)聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。.一、scikit-lea
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2024-01-23 17:13:22
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理论Python实现
原创
2022-11-02 09:43:44
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