K-Means 算法是最简单的一种聚类算法，属于无监督学习算法。 聚类和分类最大的不同在于：分类的目标是事先已知的，而聚类则不一样，聚类事先不知道目标变量是什么，类别没有像分类那样被预先定义出来。假设我们的样本是 {x^(1), x^(2), x^(3),……, x^(m) }，每个 x^(i) ∈ R^n，即它是一个维向量。现在用户给定一个 k 值，要求将样本聚类成 k 个类簇。在这里，我们把整
1. 概述K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它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. 算法核心思想K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的
聚类模型1.K-means聚类算法K-means聚类的算法流程：一、指定需要划分的簇的个数K值（类的个数）；
二、随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是样本点）；
三、计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对象划归到距离它最近的那个中心所在的簇类中；
四、调整新类（同一个簇中的数据对象）并且重新计算出新类的中心；
五、循环步骤三和四，看中心是否收敛（不变），如果收敛
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2024-04-19 13:04:10
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KMEANS聚类1、简述一下K-means算法的原理和工作流程随机选择K个样本点作为初始质心分别计算其他样本到K个质心的距离，对于每一个样本将其划分到与其距离最近的簇内对于新的簇，计算新的簇中心重复2，3步，直到簇中心没有移动2、K-means中常用的到中心距离的度量有哪些？欧式距离 向量相减平方和开根号 &n
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2024-05-02 23:32:21
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目录K均值算法原理K均值算法的改进：K-means++numpy实现K-means K均值算法原理K均值（K-means）算法属于无监督学习中的聚类算法；聚类是根据样本特征向量之间的相似度或距离，将样本数据划分为若干个样本子集，每个子集定义为一个类；相似的样本聚集在相同的类，不相似的样本分散在不同的类。由上面的定义可知，聚类算法只使用了样本的特征向量，并没有使用样本的标签，故聚类算法属于无监督学
划分聚类、密度聚类和模型聚类是比较有代表性的三种聚类思路1：划分聚类划分（Partitioning）聚类是基于距离的，它的基本思想是使簇内的点距离尽量近、簇间的点距离尽量远。k-means算法就属于划分聚类。划分聚类适合凸样本点集合的分簇。2：密度聚类密度（Density）聚类是基于所谓的密度进行分簇密度聚类的思想是当邻域的密度达到指定阈值时，就将邻域内的样本点合并到本簇内，如果本簇内所有样本点的
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2023-10-03 19:24:43
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基于密度的聚类算法（1）——DBSCAN详解基于密度的聚类算法（2）——OPTICS详解基于密度的聚类算法（3）——DPC详解1. DPC简介2014年，一种新的基于密度的聚类算法被提出，且其论文发表Science上，引起了超级高的关注，直至今日也是一种较新的聚类算法。相比于经典的Kmeans聚类算法，其无需预先确定聚类数目，全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(clustering by
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2023-11-06 16:43:25
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十大算法 —— K均值聚类1、基本介绍（1）概述：K-均值聚类是一种动态聚类的方法。其主要适用于分类问题。该算法给出一组对象（记录），聚类或分类的目标是把这些对象分割成组或集群，使得这些对象相比于组间，在组内更趋于相似。K-均值聚类是一种无监督学习的方法，因为不需要事先标记的数据。K-均值算法在实践中容易实施和运行，速度相对较快，算法内容也非常容易修改。（2）优点[1][2][3]（3）缺点[1]
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2024-06-28 06:56:47
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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
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2024-03-17 00:01:59
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14天阅读挑战赛KMeans聚类 什么是聚类任务1 无监督机器学习的一种2 目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇3 簇内样本彼此之间越相似，不同簇的样本之间越不相似，就越好为什么叫KMeans聚类1 也可以叫K均值聚类2 K是最终簇数量，它是超参数，需要预先设定3 在算法计算中会涉及到求均值 KMeans流程1 随机选择K个簇中心点2 样本被分配到离其最近的中心点
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2023-12-26 17:01:30
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假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,步骤: 1.(初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度; 2.寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为一类(这样类的总数就少了一个); 3.重新计算新生成的这个类和各个旧类之间的相似度; 4.重复2和3直到所有的样本点都归为一类,结束 整个聚类过程其实是建立了一棵树，在建立的过程中，可以通过在第二
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2023-12-23 22:43:33
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层次聚类层次聚类：层次聚类假设类别之间存在层次结构，将样本聚到层次化的类中。层次聚类类型：自下而上（bottom-up）或称聚合(agglomerative)、自上而下(top-down)或称分裂（divisive）。谨记：层次聚类中每个样本只属于一个类，所以层次聚类属于硬聚类。（一般来说聚类分为硬聚类和软聚类，硬聚类明确一个样本只属于一个类，而软聚类的一个样本可以属于多个类）。聚合聚类开始将每个
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2024-05-30 22:33:40
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（2017-08-29 银河统计） 密度聚类算法，DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means只适用于凸样本集的聚类方法相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个
目录动态聚类法一、K—均值算法(K-means)1.1 条件及约定1.2 基本思想：1.3 基于使聚类准则函数最小化准则函数聚类准则1.4 算法步骤1.5 讨 论1.6 例题1.7 类别数目未知情况下如何使用？1.8 如何避免初始聚类中心的影响？二、ISODATA算法2.1 ISODATA算法的提出2.2 ISODATA算法2.2.1基本步骤和思路 动态聚类法 两种常用算法：K-均值算法(K-m
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2023-08-28 15:23:18
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什么是层次聚类层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，顾名思义就是要一层一层地进行聚类，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。层次聚类的原理层次聚类的合并算法通过计算两类数据点间的相似性，对所有数据点中最为相似的两个数
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2024-05-30 11:04:31
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密度聚类密度聚类方法的指导思想是，只要一个区域中的点的密度大于某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。这类算法优点在于可发现任意形状的聚类，且对噪声数据不敏感。但计算密度单元的计算复杂度大，需要建立空间索引来降低计算量。这个方法的指导思想就是，只要一个区域中的点的密度大过某个阈值，就把它加到与之相近的聚类中去。一.DBSCAN算法:它将簇定义为a密度相连的点的最大集合，所有的点被分为核心点，(密度
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2024-08-06 10:39:47
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本的紧密程度。说的通俗点就是以某个样本点为中心，以r为半径进行画圆，在圆内的范围都是邻域范围。 基本概念：其实就是画了个圈子） （2）核心对象。核心对象就是r-邻域内至少包含MinPts个样本，即|
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2024-07-30 10:47:36
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前言：基于密度聚类的经典算法 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise， 具有噪声的基于密度的空间聚类应用）是一种基于高密度连接区域的密度聚类算法。DBSCAN的基本算法流程如下：从任意对象P 开始根据阈值和参数通过广度优先搜索提取从P 密度可达的所有对象，得到一个聚类。若P 是核心对象，则可以一次标记相应对
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2023-08-07 15:37:40
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模糊动态聚类实验本实验所采用的模糊聚类分析方法是基于模糊关系上的模糊聚类法，也称为系统聚类分析法，可分为三步： 第一步：数据标准化，建立模糊矩阵 第二步：建立模糊相似矩阵 第三步：聚类 本程序读取Excel文件，再由程序读入，在数据标准化中采用了最大值规格法，然后通过夹角余弦法或最大最小法构造模糊相似矩阵，然后按lambda截集进行动态聚类，聚类完成后，采用Xie-Beni指标和F统计指标两种方式
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2024-01-30 00:11:42
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一、k-means聚类算法简介1、什么是聚类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。2、什么是k-means聚类K-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准）k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率
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2024-05-17 11:54:36
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