一、K-均值聚类（K-means） k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标，聚类目标
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2019-06-10 10:14:00
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SparkMLlib实现K-means引言之前写过一篇关于kmeans的博客，里面详细的介绍
原创
2022-11-18 15:58:01
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使用TensorFlow实现K-Means算法，并将其应用于分类手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库手写数字作为训练样本（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.Author: Aymeric DamienProject: https:...
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2022-02-09 18:29:53
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使用TensorFlow实现K-Means算法，并将其应用于分类
手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库
手写数字作为训练样本（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。
Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.
Author: Aymeric Damien
Project: https:...
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2021-07-15 15:12:54
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K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means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。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始质心K值是聚类结果中类别的数量。
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2017-04-11 08:43:00
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介绍K-means算法是是最经典的聚类算法之一，它的优美简单、快速高效被广泛使用。它是很典
原创
2022-08-21 00:35:17
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问题：K-所有值聚类是无监督学习算法设数据集。当中，。如果这个数据能够分为类。把这个问题模型化：，当中代表第类的聚点（中心点、均值）。该模型能够用EM算法进行训练：初始化，。E步：固定。最小化，显然。当中。M步：固定。最小化，，。直至收敛。——————————————————————————————...
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2015-07-30 16:00:00
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最近看了K-means算法的原理，想用python实现一下，发现网上大部分教程都是调
原创
2022-08-11 17:35:28
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二分K-Means（Bisecting K-Means）是一种改进的聚类算法，它是K-Means算法的一种变体。与传统的K-Means算法一次性生成K个聚类不同，二分K-Means通过递归地将一个聚类分裂成两个，直到达到所需的聚类数目。
原创
2024-07-09 10:46:48
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问题导读：1、如何理解K-Means算法？2、如何寻找K值及初始质心？3、如何应用K-Means算法处理数据？K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means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。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始质心K值是聚类结果中类
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2023-06-21 21:45:37
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public class KMeansCluster {private int k;//簇的个数private int num =100000;//迭代次数private List datas;//原始样本集private String address;//样本集路径private List dat...
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2015-06-27 14:24:00
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引入 作为练手，不妨用matlab实现K means 要解决的问题：n个D维数据进行聚类（无监督），找到合适的簇心。 这里仅考虑最简单的情况，数据维度D=2，预先知道簇心数目K（K=4） 理论步骤 关键步骤： （1）根据K个簇心(clusters，下标从1到K)，确定每个样本数据Di(D为所有数据整
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2016-09-30 19:45:00
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示了K-means算法的工作流程和优化效果。更多计算机相关内容可访问作者博客网站rn.berlinlian.cn。
k-means是一种迭代求解的聚类算法，是将数据分为K组，k由人为指定，随机选取一个中心点为初始的聚类中心，然后重复计算数据到之前 n 个聚类中心最远的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可
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2021-10-28 14:11:40
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K-means是比较一种流行的聚类算法，它以非监督的方式将数据分为k个聚类。具体步骤如下，随机地选择k个数据点作为初始分类的中心(+标记)计算所有数据点与k个分类中心的“距离”（e.g.欧式距离），将它们标记为最近的那个分类，如上图对每种分类数据群，重新计算他们的中心（mean point），这个中心的计算和距离一样有很多定义方法重复2-3的操作，直到分类不再改变（或是不再有大的改变）K-mean
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2021-03-18 16:53:27
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K-means算法输入input：data X输出output：data（X,S）解释：输入没有标签的数据data X，经过训练，给每一个数据添上一个标签S{s1,s2,...,sk}，对应的聚类中心为U...
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2015-07-16 19:23:00
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总结 1、二分法 2、总体中的最值 bisecting k-means ：在初始时将所有数据当成一个聚簇，然后递归地将最不紧凑的聚簇用2-means拆分为2个聚簇，直至满意
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2019-01-14 23:33:00
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