1、如何理解K-Means算法？ 2、如何寻找K值及初始质心？ 3、如何应用K-Means算法处理数据？K-means聚类的算法原理K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始
文章目录DBSCAN聚类算法基本思想基本概念工作流程参数选择DBSCAN的优劣势代码分析==Matplotlib Pyplot====make_blobs====StandardScaler====axes类使用====plt.cm.Spectral颜色分配====python numpy 中linspace函数====enumerate()函数====plt.scatter（）绘制散点图==整
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2023-12-10 20:28:11
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# ISODATA聚类算法Python代码
聚类算法是一种将数据集中的样本划分为若干个组或“簇”的无监督学习方法。ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）聚类算法是一种经典的聚类算法，它通过迭代的方式不断优化聚类结果。本文将介绍ISODATA聚类算法的基本原理，并提供一个Python代码示例。
## ISODATA聚类
原创
2024-07-18 09:31:26
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在之前的K-Means算法中，有两大缺陷： （1）K值是事先选好的固定的值 （2）随机种子选取可能对结果有影响 针对缺陷（2），我们提出了K-Means++算法，它使得随机种子选取非...
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2016-08-05 10:53:00
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在之前的K-Means算法中，有两大缺陷： （1）K值是事先选好的固定的值 （2）随机种子选取可能对结果有影响 针对缺陷（2），我们提出了K-Means++算法，它使得随机种子选取非...
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2016-08-05 10:53:00
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1. 与K-均值算法的比较–K-均值算法通常适合于分类数目已知的聚类，而ISODATA算法则更加灵活；–从算法角度看， ISODATA算法与K-均值算法相似，聚类中心都是通过样本均值的迭代运算来决定的；–ISODATA算法加入了一些试探步骤，并且可以结合成人机交互的结构，使其能利用中间结果所取得的经验更好地进行分类。 2. ISODATA算法基本步骤和思路（1） 选择某些初始
一、原理DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，这类密度聚类算法一般假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定。同一类别的样本，他们之间的紧密相连的，也就是说，在该类别任意样本周围不远处一定有同类别的样本存在。 通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别，则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。x1是核心对象，x2由x1密度直达，x3由x1密度可
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2023-09-06 20:24:32
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## Python ISODATA聚类实现流程
### 1. 理解ISODATA聚类算法
ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm）聚类是一种迭代式自组织数据分析技术算法，用于将数据集划分为不同的类别。它通过不断合并和拆分类别来优化聚类结果，具有较高的灵活性和自适应性。
### 2. 数据预处理
在进
原创
2023-11-28 05:35:00
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ISODATA算法是在k-均值算法的基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。迭代次数会影响最终结果，迭代参数选择很重要。
①初始化
设定控制参数：
c：预期的类数；
Nc：初始聚类中心个数（可以不等于c）；
TN：每一类中允许的最少样本数目（若少于此数，就不能单独成为一类）；
TE：类内各特征分量分布的相对标准差上限（大于此数就分裂）；
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2023-07-21 18:23:07
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聚类算法watermelon4.0.csv 西瓜数据集LVQ.pyK-means.pyGMM.pyAGNES.py（初始化30个不同颜色的簇）AGNES.py watermelon4.0.csv 西瓜数据集1,0.697,0.460
2,0.774,0.376
3, 0.634,0.264
4,0.608,0.318
5,0.556,0.215
6,0.403,0.237
7,0.481,0.1
第一部分是本科时候学数据挖掘时积累的。一.数据挖掘基础1.数据挖掘三个研究方向：统计学、数据库和机器学习。2.数据库系统和文件系统区别：都有存储，但前者查询处理和事务处理（原子性）以及并发控制；在磁带盘上的话只能顺序访问。3.并不是所有的东西都是数据挖掘,比如查询处理，专家系统、统计程序或者小型的数...
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2013-05-29 11:04:00
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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
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2024-04-21 14:40:28
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数据聚类 | Matlab基于ISODATA改进算法的负荷场景曲线聚类
原创
2024-06-14 07:19:15
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1. 知识点总结 文章目录1. 知识点总结2. 分题题解2.1 1100 Mars Numbers2.2 1101 Quick Sort2.3 1102 Invert a Binary Tree2.4 1103 Integer Factorization 本次耗时：2h(卡点狂魔) 本次得分：100/100主要涉及：字符串处理、基础数学、数组技巧、二叉树的invert遍历、DFS以及简单剪枝题目
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2024-01-02 15:25:44
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本文主要介绍聚类算法的原理、聚类分析的两个基本问题：性能度量和距离计算，聚类分析中类个数的确定方法与原则，以及进行聚类分析前的数据中心化和标准化变换处理。一、概述聚类（Clustering）是一种无监督学习（Unsupervised Learning），即训练样本的标记信息是未知的。聚类既可以通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，找寻数据内在的分布结构，也可以作为分类等其他学习任务
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2023-11-23 18:40:53
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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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一、聚类：聚类也称之为自动分类，是一种无监督的学习方法。算法的原则是基于度量数据对象之间的相似性或相异性，将数据对象集划分为多个簇；相比较于分类技术，聚类只需要较少的专家知识(领域知识)，就可以自动发掘数据集中的群组。二、基本的聚类方法包括：1、划分方法：该方法通常基于距离使用迭代重定位技术，通过将一个对象移入另外一个簇并更新簇心，典型的算法有K-均值算法和K-中心点算法(二者的主要区别在于计算簇
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2023-11-09 06:20:04
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ISODATA算法是在k-均值算法的基础上,增加对聚类结果的'合并'和'分裂'两个操作,并设定算法运行控制参数的一种聚类算法. 全称:Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm 即:迭代自组织数据分析算法 '合并'操作:当聚类结果某一类中样本数太少,或两个类间的距离太近时,进行合并. '分裂'操作:当聚类结果某一类中样本某
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2023-11-01 09:09:52
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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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聚类算法代码
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2022-11-21 21:58:57
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