肘部法则–Elbow Method我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions)，那么，对于一个簇，它的畸变程度越低，代表簇内成员越紧密，畸变程度越高，代表簇内结构越松散。 畸变程度会随着类别的增加而降低，但对于有一定区分度的数据，在达到某个临界点时畸变程度会得到极大改善，之后缓慢下降，这个临界点就可
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2023-10-30 15:02:22
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文章目录K-Means算法介绍K-Means算法计算过程K-Means算法损失函数肘部法则寻找最优K值轮廓系数法寻找最优K值K-Means++算法:初始化质心的优化方法 K-Means算法介绍K-Means算法是一种无监督的聚类算法，其中K表示类别数，Means表示均值。它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
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2024-05-30 09:19:59
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K-means聚类算法（事先数据并没有类别之分！所有的数据都是一样的）1、概述K-means算法是集简单和经典于一身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。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。2、核心思想通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。k
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2023-08-25 17:25:47
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RAYW，互联网数据分析。对于KMeans算法聚类数k的选取非常重要，下面介绍两种常用的选择方法。手肘法手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和)：其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。 随着聚类数K的增大，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐
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2024-04-02 15:53:22
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Kmeans均值聚类算法Kmeans白话理解Kmeans原理详解聚类与分类原理介绍工作流程评价指标Kmeans代码实现聊一聊Kmeans的优缺点及优化Kmeans实战演练 Kmeans白话理解Kmeans，又作K-means，顾名思义，K均值聚类算法。Kmeans算法将数据集分为K个簇，使每个簇簇内距离小，簇间距离大。Kmeans原理详解聚类与分类聚类，是将一堆没有标签的数据分成几簇，我们并不关
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2024-09-11 18:17:27
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1 k值的选择手肘法手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和)，其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。手肘法的核心思想是：随着聚类数k的增大，样本划分会更加精细，每个簇的聚合程度会逐渐提高，那么误差平方和SSE自然会逐渐变小。并且，当k小于真实聚类数时，由
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2024-09-08 23:53:42
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数学建模——熵权+TOPSIS+肘部法则+系统聚类
原创
2024-09-24 13:41:17
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想给N、R、Z、W做K-means聚类分析，首先看看分成几类，用肘部法则： #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @author: Suyue @file: zhoubufaze.py @time: 2025/10/03 @desc: 肘部法 ...
本文讲解Kmeans的简单理解和小应用《老王开超市》以及肘部法则有很多聚类方法，我们这里是最基本的Kmeans聚类什么是Kmeans聚类，俗话讲‘物以类聚，人以群分’。数据也是如此与分类不同的是：聚类是无监督算法，而分类是有监督算法是带标签的。 聚类可以简单的理解为根据数据的各个特征把一堆数据聚集为多个群体。然后针对不同群体的数据进行不同的操作。例如： 老王想要在村子里开几个个超市，那么开超市的可
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2024-06-23 05:07:01
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Kmeans之K值的选取 一般而言，没有所谓最好的选择聚类数的方法，通常情况下是需要根据不同的问题，人工进行选择的。选择的时候思考我们运用 K-means 算法聚类的动机是什么，然后选择能最好服务于该目的标聚类数。当人们在讨论选择聚类数目的方法时，有一个可能会谈及的方法叫作“肘部”观察法，下面就来详细介绍这种方法。（1）原理思路“肘部”观察法用于粗略预估相对合理的类个数。思路：因为 K-mean
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2024-09-03 18:28:49
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文章目录一、什么是GIL？二、GIL工作原理三、GIL与Lock的区别四、GIL的特点 一、什么是GIL？定义：'''
In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple
native threads from executing Python bytecodes at once.
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2024-09-08 09:40:46
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在机器学习中，“肘部法”是一种常用的选择聚类个数的技术。通过绘制不同聚类个数的 SSE（误差平方和）与聚类个数之间的关系图，可以直观地识别出最佳聚类数。在 Python 中实现肘部法，能够帮助我们更好地选择模型参数。为了便于理解和实现相关的技术细节，本文将以“肘部法python”为主题，从多个方面深入探讨，包括：版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南、性能优化。
### 版本对比
划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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主要参考 K-means 聚类算法及 python 代码实现 还有 《机器学习实战》 这本书，当然前面那个链接的也是参考这本书，懂原理，会用就行了。1、概述K-means 算法是集简单和经典于一身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。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。说白了就是无监督的聚类，大家都是同
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2023-07-07 23:55:52
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在之前的文章里，介绍了比较传统的K-Means聚类、Affinity Propagation(AP)聚类、比K-Means更快的Mini Batch K-Means聚类以及混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM)等聚类算法，今天介绍一个比较近代的一类算法——Spectral Clustering 中文通常称为“谱聚类”。Spectral Clustering(谱聚类，有时
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2023-11-30 18:07:57
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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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2023-09-05 22:44:28
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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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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1 实验环境部署1.1 主机环境 处理器 Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU 2.80GHz内存 8.00GB操作系统 WIN7SP1 64bit1.2虚拟机环境VMware® Workstation 10.0.2 build-1744117处
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2023-12-15 15:38:31
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