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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k-means是什么
原创
2022-06-18 23:55:37
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一、K-means算法原理 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，聚类目标是使得各类的聚类平方和最小，即最小化： &nbs
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2023-06-13 21:07:32
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聚类的基本思想俗话说"物以类聚，人以群分"聚类（Clustering）是一种无监督学习(unsupervised learning)，简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。定义：给定一个有个对象的数据集，聚类将数据划分为个簇，而且这个划分满足两个条件：每个簇至少包含一个对象每个对象属于且仅属于一个簇。基本思想：对给定的，算法首先给出一个初始的划分方法，以后通过反复
原创
2021-03-04 14:58:28
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在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几
原创
2021-08-11 16:09:41
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在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几
原创
2021-08-11 16:09:43
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k：初始中心点个数，计划聚类树 >想聚集的个数，中心点也可叫做质点，可以任意选择点数 means:求中心点到其他数据点距离的平均值 >采用欧氏距离 方法： 1.确定K，选择k个质心，求每个点到各个质心的距离，判断离哪个最近就归到哪一个 如俩图所示，呈现第一次做完之后的结果，与我们想象的聚类不太一样， ...
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2021-10-08 14:42:00
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K-means算法具体步骤1. 数据预处理：剔除离群点、数据归一化、数据标准化2. 初始化：随机选取K个中心点3. 定义损失函数：规定行进方向4. 迭代收敛对于每个样本点，将其分配到距离最近的簇对于每个簇，重新计算聚类质心...
原创
2023-11-04 04:43:48
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简单总结一波k-means
原创
2022-08-23 09:59:46
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表示每个点到中心点的距离（期望。无监督问题：我们手里没有标签。要得到簇的个数，需要指定K值。聚类：相似的东西分到一组。难点：如何评估，如何调参。，即向量各维取平均即可。
原创
2024-06-16 21:26:57
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K-means算法是很典型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。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将
原创
2014-10-14 19:12:30
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K-means算法 在聚类问题中，给定数据集{x(1), . . . , x(m)}，想要把这些数据划分成几个紧密联系的簇（clusters）。通常情况下，这里的x(i)∈ Rn，而标签y(i)是未知的。因此这是一个非监督式学习（unsupervised learning）问题。 最简单的聚类算法是
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2018-11-04 16:28:00
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最近在学习一些数据挖掘的算法，看到了这个算法，也许这个算法对你来说很简单，但对我来说，我是一个初学者，我在网上翻看了很多资料，发现中文社区没有把这个问题讲得很全面很清楚的文章，所以，把我的学习笔记记录下来，分享给大家。在数据挖掘中，k-Means 算法是一种cluster analysis的算法，其...
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2015-09-17 04:46:00
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from numpy import concatenate,column_stack,row_stackimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#%matplotlib inlinefrom sklearn.datasets.samples_generator import make
原创
2023-01-13 00:33:25
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1. [代码][C/C++/Objective-C]代码 001#include <
原创
2023-07-26 11:06:15
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也同时将确定，为了优化目标函数，k-means采用迭代求解的方法，首先固定。分配每个样本点到其最近的中心点所在的簇。首先初始化簇中心,固定。
原创
2023-12-21 10:33:35
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1.K-Means算法 K-Means算法，也被称为K-平均或K-均值算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是聚焦于相似的无监督的算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。之所以被称为K-Means是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。2.聚类的概念 聚
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2023-06-13 21:41:24
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最近研究数据挖掘的相关知识，总是搞混一些算法之间的关联，俗话说好记性不如烂笔头，还是记下了以备不时之需。首先明确一点KNN与Kmeans的算法的区别：1.KNN算法是分类算法，分类算法肯定是需要有学习语料，然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集，将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类2Kmeans算法是聚类算法，聚类算法与分类算法最大的区别是聚类算法没有学习语料集合。K-m
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2023-06-13 21:41:14
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K-Means算法实例：本文的是上一篇的实例部分以下代码均是在Matlab中实现。1.初始化中心点function centroids = kMeansInitCentroids(X, K)centroids = zeros(K, size(X, 2));% 初始化centroids为一个K by n 的矩阵m = size(X,1);rands = randperm(m,K);% 从1到m中随
原创
2022-01-02 14:00:36
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