# Python聚类：K均值算法深入解析
聚类是一种数据分析技术，它将相似的数据点分组为同一类，使得同类数据之间的相似度最大，而异类数据之间的相似度最小。K均值（K-means）聚类是一种广泛使用的聚类算法，其基本思想是通过定义数据点的中心点（簇心）来实现对数据的划分。本文将深入探讨K均值算法的原理、应用场景以及Python实现，并附带示例代码。
## K均值算法原理
K均值算法的核心思想是
主要参考 K-means 聚类算法及 python 代码实现 还有 《机器学习实战》 这本书，当然前面那个链接的也是参考这本书，懂原理，会用就行了。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，
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2023-06-21 21:47:14
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文章目录前言Scipy库简单入门1.cluster模块2. constants模块3. fftpack模块4. integrate 模块5. interpolate 模块6. linalg模块7. ndimage模块8. optimize模块9. stats模块10. ord模块总结 前言scipy是一个python开源的数学计算库，可以应用于数学、科学以及工程领域，它是基于numpy的科学计算
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2023-10-24 10:18:33
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最近看到Andrew Ng的一篇论文，文中用到了Kmeans和DL结合的思想，突然发现自己对ML最基本的聚类算法都不清楚，于是着重的看了下Kmeans，并在网上找了程序跑了下。kmeans是unsupervised learning最基本的一个聚类算法，我们可以用它来学习无标签的特征，其基本思想如下： 首先给出原始数据{x1
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2024-04-27 08:31:00
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算法说明K均值聚类算法其实就是根据距离来看属性，近朱者赤近墨者黑。其中K表示要聚类的数量，就是说样本要被划分成几个类别。而均值则是因为需要求得每个类别的中心点，比如一维样本的中心点一般就是求这些样本的算术平均数。这里存在一个问题了，在最开始我并不知道哪个样本属于哪个类别，那么我怎么能求出中心点呢？如何去划分类别呢？既然是无监督的算法，肯定是没有结果来做训练的。算法思想首先最开始的类别数K我们需要先
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2024-03-28 17:09:21
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python的输出对象到excel文件中，对数据进行标准化，进行kemans聚类。
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2021-06-09 17:18:01
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数据分析1480今天给大家分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚
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2023-09-07 11:30:11
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作者：俊欣。分享一篇关于聚类的文章，10种聚类介绍和Python代码。聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。相反，最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中，你将发现如何在 python 中安装和使用顶级聚类算法。完成本教程后，你将知道：聚类是在输入数据
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2024-04-30 11:11:54
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K-means是一种广泛使用的聚类算法，常用于数据分析中对相似数据分类处理。本文将详细描述如何使用Python实现K-means算法，分为背景描述、技术原理、架构解析、源码分析和案例分析等部分，以系统、直白的方式展示实现过程。
在数据科学的实际应用中，K-means聚类算法能够帮助我们将大量的数据点按照相似性分组，便于后续的数据分析与处理。K-means算法的核心在于通过最小化不同数据点与其所在
1.KMeans文本聚类算法1.1 文本聚类概述在NLP领域，一个很重要的应用方向是文本聚类，文本聚类有很多种算法，例如KMeans、DBScan、BIRCH、CURE等。这里我们着重介绍最经典的KMeans算法。KMeans算法是一种无监督学习的算法，它解决的是聚类问题。将一些数据通过无监督的方式，自动化聚集出一些簇。文本聚类存在大量的使用场景，比如数据挖掘、信息检索、主题检测、文本概况等。文本
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2024-05-29 09:50:20
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏） python数据挖掘系列教程本文使用层次聚类为文档进行分组，层次聚类为不给定聚类数目的情况下对数据对象进行聚类。形成一个对聚类二叉树。每个树节点的左右子树都具有最佳相似性。层次聚类算法层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，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
原创
2022-03-27 16:50:59
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# 层次聚类方法在文档分类中的应用
在大数据时代，信息的激增使得我们需要有效的技术来对文档进行分类和聚类。层次聚类（Hierarchical Clustering）是一种常用的聚类方法，它的工作原理是通过构建一个树形结构来反映数据之间的相似性。在本文中，我们将探讨层次聚类的基本概念，并通过 Python 示例演示其在文档分类中的应用。
## 什么是层次聚类？
层次聚类是一种基于距离的聚类方法
划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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尽管基于划分的聚类算法能够实现把数据集划分成指定数量的簇，但是在某些情况下，需要把数据集划分成不同层上的簇：比如，作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，例如，职员簇可以进一步划分为子簇：高级职员，一般职员和实习人员。所有的这些簇形成了层次结构，可以很容易地对各层次上的数据进行汇总或者特征化。另外，使用基于划分的聚类算法(
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2024-06-28 07:38:10
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菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有：（1）随机选取（2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。（3）使用层次聚类等算法更新出初
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2023-07-20 14:40:48
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目录一、聚类分析1、聚类2、Scipy中的聚类算法（K-Means）3、聚类示例 完整代码：运行结果：函数使用：二、图像色彩聚类操作步骤：完整代码：运行结果：三、合并至Flask软件部分代码：运行结果：一、聚类分析1、聚类聚类是把相似数据并成一组（group）的方法。不需要类别标注，直接从数据中学习模式。2、Scipy中的聚类算法（K-Means） 随机选取K个数据点作为“种
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2023-08-09 07:28:55
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1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Wed Jan 10 19:18:56 2018
4
5 @author: markli
6 """
7 import numpy as np;
8 '''
9 kmeans 算法实现
10 算法原理
11 1、随机选择k个点作为聚类中心点，进行聚类
12 2、求出聚类后的各类的 中心点
1
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2023-06-21 21:57:49
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一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/13
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, name, id):
self.x = x # 横坐标
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2023-07-18 13:43:45
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层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计算方法常用的有三种：1.单连接聚类(Single-linkage cl
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2023-08-18 22:27:43
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阅读前提：了解K-means算法了解Python基本语句知道什么是txt文件code需要当前目录下添加一个city.txt文件。#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
#从磁盘读取城市经纬度数据
X = []
f = open('cit
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2023-08-30 15:09:29
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