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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聚类算法代码
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2022-11-21 21:58:57
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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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kmeans算法原理及代码实现完整的实验代码在我的github上?QYHcrossover/ML-numpy: 机器学习算法numpy实现 (github.com) 欢迎star⭐kmeans算法原理在上一篇文章中，我们介绍了Mean Shift聚类算法的原理和代码实现。不同于Mean Shift聚类的基于密度的方法，k均值聚类是一种基于距离的聚类算法。它将数据集划分为k个簇，每个簇包含最接近它们
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2023-07-19 20:24:30
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K_means聚类算法 这一期给大家带来的是K_means算法的基础教学及代码实现，如果讲的透彻别忘了收藏，当然，如果遇到任何问题也可以在评论区留言，我将及时回复。 K_means聚类算法简单来说就是将空间中的数据按照某些特征进行分类
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2024-04-18 16:13:40
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、聚类算法二、KMeans2.1 算法原理介绍2.2 算法性能评估指标三、代码实现3.1 sklearn_api的介绍3.2 sklearn代码实现3.3 Python代码四、总结 一、聚类算法聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以
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2024-03-05 16:06:39
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一 原理基本工作原理 给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)如下: 1. 将每个对象归为一类, 共得到N类, 每类仅包含一个对象. 类与类之间的距离就是它们所包含的对象之间的距离.2.
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2023-06-13 21:31:54
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K-Means聚类算法目的：将数据分为K组基本思路随机选取K个对象作为初始的聚类中心计算每个对象与各个聚类中心之间的距离，将每个对象分配给距离它最近的聚类中心将属于同一类的对象求均值，将这个均值作为该类的新的聚类中心重复2，3步，直到求出的聚类中心满足某个条件（收敛、没有对象被重新分配）初始聚类中心的选择会对最终求出的分类结果有一定的影响，所以初始点的选取尽量离散，间隔大K-Means算法对大数据
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2023-05-31 23:02:50
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大家好久不见！之前给大家介绍了分类和聚类的区别、聚类的进一步介绍以及K-means聚类算法，大家看懂了吗？ 本期，我们将带领大家动手实践，向大家讲解之前介绍的“K-means”算法如何通过编程实现。4.1 Python的编程实现 如果您有过Python的编程经验,那么可以动手试试下面的编程实践!01、代码：数据获取#Python
import ma
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2024-07-30 20:55:52
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决策树、随机森林、逻辑回归都属于“有监督学习”。
聚类属于“无监督学习”,其作用就是将数据划分成有意义或有用的簇。
聚类的应用：
对客户信息进行分类，以实现精准营销。
可以用于降维和矢量量化（vector quantization）常常用于图像、声音、视频等非结构化数据的压缩。
聚类和分类的区别： 分类是训练数据有标签，新来一个数据判断属于哪
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2024-04-05 00:03:30
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今天来写写数学建模中的聚类模型，还是分为几个版块来写1.聚类模型简介俗话说：“物以类聚，人以群分”，所谓的聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类之后，我们可以更加准确地在每个类中单独使用统计模型进行估计，分析或者预测；也可以研究不同类之间的差异。聚类算法常见的有K-means聚类算法，系统聚类算法，DBSCAN算法2.K-means聚类算法a.算法流程：指定需要划分的簇的个数，
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2024-05-08 23:33:24
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一、K-means算法1.1 K-means 介绍 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 代表类簇个数， 代表簇内数据对象
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2024-05-16 05:39:08
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实验目的（1）理解聚类算法的基本原理。 （2）掌握kmeans聚类算法的原理与实现。实验内容1、数据见 data.mat，编程实现 K means 算法代码 K_MeansMt，并写出详细注释。测试代码如下：load 'data.mat';
[u re]=K_MeansMt(data,3); %最后产生簇标号 re
[m n]=size(re);
%最后显示聚类后的数据
figure;
hol
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2023-12-03 18:37:49
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在之前的文章中了解一些基本的聚类分析知识后，现在我们来看看用代码怎么实现它吧。 （在jupyter notebook中实现；其中使用的数据集均从UCI上下载）层次聚类 1、需要导入pandas库，用于读取文件。 （这里使用的是有关心脏病的数据集，现在取患者年龄和对应的静息血压两列进行分析）import pandas as pd
#这两行表示在jupyter中显示所有行和列
pd.set_opti
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2023-08-14 18:52:00
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目录1.作者介绍2．层次聚类算法介绍2.1 层次聚类算法原理2.2 层次聚类算法步骤2.3 层次聚类算法分类3．层次聚类算法实现(代码如下)3.1 相关包导入3.2 生成测试数据集3.3 层次聚类实现&画出树状图3.4 获取聚类结果3.5完整代码3.6 对比不同方法聚类效果4.参考链接 1.作者介绍杨金花，女，西安工程大学电子信息学院，21级硕士研究生 研究方向：基于学习方法的运动目标检
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2023-06-13 21:30:51
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1. Kmeans聚类算法原理1.1 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。 1.2 算法图示假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster，其中两
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2023-08-21 15:52:13
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CLARANS (A Clustering Algorithm based on Randomized Search，基于随机选择的聚类算法) 将采样技术（CLARA）和PAM结合起来。CLARA的主要思想是：不考虑整个数据集合，而是选择实际数据的一小部分作为数据的代表。然后用PAM方法从样本中选择中心点。如果样本是以非常随机的方式选取的，那么它应当接近代表原来的数据集。从中选出代表对象（中心点）
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2024-03-15 08:17:05
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参考链接： K means聚类Python–简介聚类算法 文章目录 聚类算法聚类算法简介认识聚类算法聚类算法的概念聚类算法与分类算法最大的区别 聚类算法api初步使用api介绍案例 聚类算法实现流程k-means聚类步骤案例练习小结 模型评估误差平方和(SSE \T
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2024-05-14 15:58:41
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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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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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