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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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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# Python 点自动聚类实现流程
## 1. 简介
在介绍实现Python点自动聚类的具体步骤之前，我们先来了解一下什么是点自动聚类。点自动聚类是一种机器学习算法，用于将数据点划分为不同的类别，以便更好地理解数据的结构和模式。
在Python中，我们可以使用一些库和算法来实现点自动聚类，例如scikit-learn库中的K-Means算法。下面是实现点自动聚类的详细流程。
## 2.
原创
2023-10-22 14:41:08
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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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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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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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本文主要内容：聚类算法的特点聚类算法样本间的属性(包括，有序属性、无序属性)度量标准聚类的常见算法，原型聚类(主要论述K均值聚类)，层次聚类、密度聚类K均值聚类算法的python实现，以及聚类算法与EM最大算法的关系参考引用先上一张gif的k均值聚类算法动态图片，让大家对算法有个感性认识：其中：N=200代表有200个样本，不同的颜色代表不同的簇(其中 3种颜色为3个簇)，星星代表每个簇的簇心。算
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2023-08-01 20:07:57
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## Java 聚类实现流程
### 1. 理解聚类分析
在开始实现Java聚类之前，首先要理解聚类分析的概念和目的。聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的数据点组合到同一类别或簇中。聚类分析可以帮助我们理解数据集中的内在结构，发现相似的数据点并进行数据分组。
### 2. 聚类算法选择
接下来，我们需要选择合适的聚类算法。常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。不
原创
2023-11-10 08:00:25
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Java的类集框架可以使程序处理对象的方法标准化，类集接口是构造类集框架的基础，使用迭代方法访问类集可以使对类集的操作更高效。认识类集框架在基础应用中，通常我们可以通过数组来保存一组具有相同属性的对象或者基本类型的数据，但使用数组的弊端在于其大小是不可更改的，因此出于灵活性的考虑，可以使用链表来实现动态的数组。任何事情都有两面性，灵活性的代价就是操作上的繁琐。在计算机世界里，处理繁琐问题的常用方法
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2024-05-29 01:31:56
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1、用途：聚类算法通常用于数据挖掘，将相似的数组进行聚簇2、原理：网上比较多，可以百度或者google一下3、实现：Java代码如下package org.algorithm;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;
/**
* K均值聚类算法
*/
public class Kmeans {
private int k;
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2023-06-21 22:31:52
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聚类的意思很明确，物以类聚，把类似的事物放在一起。 聚类算法是web智能中很重要的一步，可运用在社交，新闻，电商等各种应用中，我打算专门开个分类讲解聚类各种算法的java版实现。 首先介绍kmeans算法。 kmeans算法的速度很快，性能良好，几乎是应用最广泛的，它需要先指定聚类的个数k，然后根据k值来自动分出k个类别集合。 举个例子，某某教练在得到全队的数据后，想把这些球员自动分成不
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2023-10-05 12:34:22
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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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聚类分析（层次聚类分析（Q型聚类和R型聚类）、快速聚类分析）聚类分析的实质：是建立一种分类方法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不同类之间具有明显的区别。 聚类分析的特点：聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。1.层次聚类分析
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2023-08-14 06:51:50
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聚类分析是我们数据挖掘中常用的算法，常常用于没有分类，但又有相关相似性的样本研究当中，包括了K-Means、K-中心点和系统聚类三种算法，各自有各自的特点和适用环境。今天我们大圣众包根据网络资源详细介绍下K-Means聚类算法。 首先，先看看K-Means聚类算法是什么？一般来说，K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用距离作
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2023-12-26 14:27:33
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Clustering 聚类谱聚类上文我们引入了是聚类，并介绍了第一种聚类算法K-means。今天，我们来介绍一种流行的聚类算法——谱聚类（Spectral Clustering），它的实现简单，而且效果往往好于传统的聚类算法，如k-means，但是其背后的原理涉及了很多重要而复杂的知识，如图论，矩阵分析等。别担心，今天小编就带你一举攻克这些难关，拿下谱聚类算法。 Q：什么是谱聚类？A：谱
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2023-07-28 15:44:17
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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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1、K-Means算法java实现：public class BasicKMeans {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
double[] p = { 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 100, 150, 200, 1000 };
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2023-06-13 22:20:09
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广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。顺便说一下，对于任意矩阵只存在奇异值分解，不存在特征值分解。对于正定的对称矩阵，奇异值就是特征值，奇异向量就是特征向量。传统的聚类算法，如K-Means、EM算法都是建立在凸球形样本空间上，当样本空间不为凸时，算法会陷入局部最优，最终结果受初始参数的选择影响比较大。而谱聚类可以在任意形状的样本空间
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2023-08-21 15:36:30
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