阅读前提：了解K-means算法了解Python基本语句知道什么是txt文件code需要当前目录下添加一个city.txt文件。#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
#从磁盘读取城市经纬度数据
X = []
f = open('cit
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2023-08-30 15:09:29
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目录一、聚类分析1、聚类2、Scipy中的聚类算法（K-Means）3、聚类示例 完整代码：运行结果：函数使用：二、图像色彩聚类操作步骤：完整代码：运行结果：三、合并至Flask软件部分代码：运行结果：一、聚类分析1、聚类聚类是把相似数据并成一组（group）的方法。不需要类别标注，直接从数据中学习模式。2、Scipy中的聚类算法（K-Means） 随机选取K个数据点作为“种
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2023-08-09 07:28:55
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KMeans聚类是一种常用的聚类方式，根据聚类所用到的聚类，还可以有很多变种。由于本人科研需求，发现sklearn中的KMeans函数没有我所需要的距离，故此重新实现了该算法。该算法不仅可以改变距离度量，还可以对样本或特征进行聚类。代码如下：from copy import deepcopy
import numpy as np
import pandas as pd
class myKMea
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2023-07-01 09:09:56
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文章目录前言算法KMEANS-家庭消费调查DBSCAN-上网时间分布KMEANS-整图分割总结 前言对中国大学MOOC-北京理工大学-“Python机器学习应用”上的实例进行分析和修改：记录一些算法、函数的使用方法；对编程思路进行补充；对代码中存在的问题进行修改。课程中所用到的数据算法1.K-Meansfrom sklearn.cluster import KMeans
km = KMeans(
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2023-06-12 17:34:05
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[如何正确使用「K均值聚类」？1、k均值聚类模型 给定样本，每个样本都是m为特征向量，模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。用C表示划分，他是一个多对一的函数，k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数。 首先，计算样本之间的距离，这里选欧氏距离平方。 然后定义
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2024-05-29 07:07:07
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文章目录介绍KMeans()函数介绍实例导入相关包整理数据手肘法确定分类个数创建模型绘制结果分为3类的结果 作者：张双双 介绍sklearn.cluster模块提供了常用的非监督聚类算法。 该模块中每一个聚类算法都有两个变体: 一个是类(class)另一个是函数(function)。 类实现了fit方法来从训练数据中学习聚类；对类来说，训练过程得到的标签数据可以在属性 labels_ 中找到。
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2023-08-20 16:48:12
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目标了解如何在OpenCV中使用cv2.kmeans()函数进行数据聚类理解参数输入参数sample：它应该是np.float32数据类型，并且每个特征都应该放在单个列中nclusters(K)：结束条件所需的簇数criteria：这是迭代终止标准条件。满足此条件后，算法迭代将停止。实际上，它是3个参数的元组，分别是(type, max_iter, epsilon)：type 终止条件的类型，它具
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2024-04-06 12:52:08
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一、聚类分类二、k-means2.1、基本算法2.2、 算法流程2.3、算法分析2.4、结束条件2.5、散度2.6、时间和空间复杂度2.7、常见问题2.8、SAE和SAE三、层次聚类3.1、分类3.2、计算步骤3.3、lance-williams3.4、层次聚类问题四、密度聚类（DBSCAN）4.2、解释4.2、算法步骤4.3、DBSCAN优缺点4.4、变密度的簇4.5、簇评估分类4.5.1、图
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2023-06-21 22:09:52
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聚集函数有哪些函 数说 明AVG()返回某列的平均值COUNT()返回某列的行数MAX()返回某列的最大值MIN()返回某列的最小值SUM()返回某列值之和avg()函数语句：SELECT AVG(prod_price) AS avg_price FROM Products;AVG()通过对表中行数计数并计算其列值之和，求得该列的平均值。AVG()可用来返回特定数值列的所有行的平均值，也可以用
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2023-07-15 21:40:31
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Matlab聚类分析相关函数（一）pdist 使用方法：Y = pdist(X, ‘metric’) 表示用’metric’指定的方法计算矩阵X中对象间的距离。其中：矩阵X为 矩阵，可看作 个 输出的Y是包含距离信息的长度为 的行向量，由于距离的两两组合后的距离，所以由排列组合可知共有 下面是’metric’常用字符串值：字符串含义‘euclidean’欧式距离（默认）‘seuclidean
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2024-05-11 22:53:01
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聚合函数使用聚合函数查询是纵向查询，它是对 一列的值进行计算，然后返回一个单一的值；聚合函数会忽略空值。 count：统计指定列不为NULL的记录行数； sum：计算指定列的数值和； max：计算指定列的最大值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串类型不是数值类型，那么计算结果为0 排0序运算； min：计算指定列的最小值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算； avg：计
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2023-08-15 20:42:28
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## FCM聚类算法简介及Python实现
### 引言
在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种常用的数据分析技术，用于将数据集中的样本划分为不同的群组或簇。其中，模糊C均值聚类（FCM）算法是一种常见的聚类算法，它通过计算每个样本对于不同簇的隶属度，再根据隶属度来确定每个样本所属的簇。
本文将介绍FCM聚类算法的原理和实现，并使用Python编程语言进行代码示例。
### FCM聚类算
原创
2023-09-02 05:54:36
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Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。#c
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2023-07-17 16:37:22
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重点介绍下K-means聚类算法。K-means算法是比较经典的聚类算法，算法的基本思想是选取K个点(随机)作为中心进行聚类，然后对聚类的结果计算该类的质心，通过迭代的方法不断更新质心，直到质心不变或稍微移动为止，则最后的聚类结果就是最后的聚类结果。下面首先介绍下K-means具体的算法步骤。K-means算法在前面已经大概的介绍了下K-means，下面就介绍下具体的算法描述：1)选取K个点作为初
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2023-09-06 19:58:30
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1. 使用场景很多时候我们需要查找数据库中符合特定条件的数据的计数、最大值、最小值、平均值等一个数字，并需要要导出所有相关数据明细。此时就需要用到聚集函数。而返回所有数据明细会占用数据库资源和网络带宽资源。聚集函数定义（aggregate function）：运行在行组上，返回一个单一的值的函数。既，此类函数的运行对象都是行组数据，且只返回一个运算结果。一个select语句中可以有多个聚集函数。2
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2023-06-22 23:12:22
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# Python聚类连接函数实现指南
在数据科学和机器学习的领域中，聚类是一种重要的无监督学习技术，能够将相似的数据点归为同一类。本文将详细介绍如何在Python中实现聚类连接函数，包括必要的步骤、代码示例以及说明。
## 流程概述
在实现聚类连接函数之前，我们需要了解整个过程的基本步骤。以下是实现聚类的具体流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|---
原创
2024-08-12 04:26:48
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在GMM中使用EM算法聚类我们使用k个多元高斯分布的混合高斯分布GMM来对数据进行聚类，其中每一个分布代表一个数据簇。首先，随机选择k个对象代表各个簇的均值（中心），猜测每一个簇的协方差矩阵，并假定初始状态 时每个簇的概率相等； 然后，根据多元高斯密度函数求出每一个对象属于每一个簇的概率，并求出数据的似然函数值；最后，根据每一个数据点属于每一个簇的概率，来更新每一个簇的均值，协方差矩阵，
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2023-08-02 23:25:26
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算法思想聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个类或簇的数据分析问题。聚类属于无监督学习，因为只是根据样本的相似度或距离将其进行归并，而类或簇实现不知道。聚类算法有很多，这里主要介绍K均值聚类（K-means）。聚类的分类通过聚类得到的簇或类，本质是样本的子集。如果一个聚类方法假定一个样本只能属于一个类，那么该方法称为硬聚类，如果一个样本可以属于多个类，那么该方法称为软聚
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2023-08-19 21:58:25
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聚类就是将一个对象的集合（样本集合）分割成几个不想交的子集（每个子集所代表的语义需要使用者自己进行解释）,每个类内的对象之间是相似的,但与其他类的对象是不相似的. 分割的类的数目可以是指定的（例如k-means），也可以是有算法生成的(DBSCAN).聚类是无监督学习的一个有用工具。1原型聚类：原型聚类是指聚类结构能够通过一组原型刻画，即样本空间中具有代表性的点。也就是说聚类是通过具有代
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2024-05-14 22:08:38
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一、模糊矩阵的一般运算
设R、S、T是模糊矩阵，则：
1、交换律
R∪S = S∪R
R∩S = S∩R
2、结合律
（R∪S）∪T = R∪（S∪T）
（R∩S）∩T = R∩（S∩T）
3、分配率
（R∪S）∩T = （R∩T）∪（S∩T）
（R∩S）∪T = （R∪T）∩（S∪T）
4、幂等律
R∪R = R
R∩R = R
5
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2024-03-17 00:01:59
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