# 文本聚类的实现流程
## 1. 理解k-means聚类算法的原理
首先要了解k-means聚类算法的原理和步骤。k-means是一种无监督学习算法，用于将文本数据分成k个不同的簇。算法的步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 初始化 | 随机选取k个初始质心 |
| 2. 聚类 | 将每个样本点分配给最近的质心 |
| 3. 更新质心 | 对每个簇，计
原创
2023-08-08 08:33:47
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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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先随机选取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。一旦全部对象都被分配了，每个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。终止条件可以是以下任何一个：
没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。误
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2019-11-02 19:43:00
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算法简介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。 算法过程如下：
原创
2022-08-01 11:51:00
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选择k个n维base向量，权重随机初始化，这样就有了k个类 对每个数据点「n维向量」，O(kn)算到k个base向量的距离，把当前点归到最近的一类 把第i类对应的base向量更新为第i类所有点的mean 重复第一步，直到收敛
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2021-01-01 11:08:00
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何为聚类 “聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset）,这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。” ——wikipedia “聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。聚类是将数据分类到不同的类
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2021-03-14 20:38:00
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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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K-means聚类算法 K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、
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2017-02-18 15:44:00
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更多数据挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm算法介绍K-Means又名为K均值算法，他是一个聚类算法，这里的K就是聚簇中心的个数，代表数据中存在...
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2020-01-12 19:09:00
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K-means聚类算法1、K-means聚类算法有什么用2、聚类的概念3、K-m
原创
2022-11-18 16:00:30
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在实际工作中，我们很少有完整的时间段能够仔细研透一门学问。因此针对一门新学问、一套新知识、一种新方法，我们追求的是，先把它用起来，让其有实际的产出，尔后如有必要再慢慢研究其内在机理，以逐渐达到熟练自如地应用的境地。 为了快速掌握一种方法的使用，我们要搞清楚的无外乎以下几个问题： 这个方法是做什么的？我该准备些什么数据？我该如何将该方法用于已准备好的数据？该方法的输出结果如何使用？ 以上是
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2023-06-11 15:19:25
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聚类（clustering）属于无监督学习（unsupervised learning） 无类别标记 在线 demo：http://syskall.com/kmeans.js K-Means算法 数据挖掘十大经典算法之一 算法接收参数k；然后将样本点划分为k个聚类；同一聚类中的样本相似度较高；不同聚
原创
2021-08-13 09:25:10
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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。 对于聚类问题，我们事先并不知道给定的一个训练数据
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2021-07-15 09:39:31
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K-means算法是一种无监督的机器学习算法。无监督学习即事先不知道要寻找的内容。全自动分类，将相似对象归到同一个簇中。用户预先给的K个簇，每个簇通过“质心”来描述。伪代码：创建K个点作为起始质心（一般随机选择）任意一个点所属簇的结果发生改变时 对数据集中每个点 对每个质心 计算数据与质心间的距离 将数据划分到与它最近的簇 对于每个簇，
原创
2023-03-04 10:39:50
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K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集。聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y，并将同类别y的样本x放在一起。比如上面的星星，聚类后结果是一个个星团，星团里面的点相互距离比较近，星团间的星星距离就比较远了。 在.
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2012-06-21 15:09:00
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一.K-Means算法的实现思路 1.1 初始化K个中心点 对于最初的k个中心结点的选取，采用的是随机选取的方式，首先是定义一个索引列表，然后根据文档的数量来生成随机数，当随机生成的索引不在索引列表中时将其添加到索引数组中去直至找齐k个中心结点的索引为止，然后利用索引去文档中找出对应的k个中心点，代
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2021-04-20 21:22:00
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类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，
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2023-07-07 11:04:41
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聚类分析（英语：Cluster analysis，亦称为群集分析） K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。
原创
2021-07-19 15:06:49
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目录 K-means聚类算法 聚类和分类的区别 找相似 簇是什么 K-means和KNN中理解K的含义 如何量化“相似” 1) 随机选择质心%20%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E9%80%
原创
2023-11-03 14:23:09
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2013-07-26 19:22:00
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