数据介绍：有三列，一列是name，即样本的名字，另外两列是数值数据，对name进行聚类，再根据聚类的标签（从0开始），然后建立交叉表。代码：from sklearn.cluster import KMeans #k均值聚类import pandas as pddf = pd.read_csv('XXXX.csv')#print(df.head)#print(df.colum...
原创
2022-01-11 16:44:11
743阅读
# 如何实现k均值聚类Python代码
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现k均值聚类的Python代码。首先，让我们来看一下整个流程，然后逐步介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码。
## 流程概述
以下是k均值聚类的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 选择k个初始聚类中心 |
| 2 | 计算每个样本点到聚类中心的距离，并将其划分到最
原创
2024-02-24 06:48:33
60阅读
k-均值聚类算法Kmeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。K-Means算法如何工作？输入：样本集D，簇的数目k，最
转载
2023-08-24 15:06:13
100阅读
K均值聚类算法（K-means）聚类分析主要过程Kmeans.mkmeans1.mK_means2.mK_means.m表格资料全部资料 聚类分析主要过程（1）将数据展绘
% 随机生成3个中心以及标准差
s = rng(5,'v5normal');
mu = round((rand(3,2)-0.5)*19)+1;
sigma = round(rand(3,2)*40)/10+1;
X = [m
转载
2023-10-11 15:38:22
148阅读
一.系统聚类法 1.基本思想
将模式样本按距离准则逐步分类，类别由多到少，直到获得合适的分类要求为止。算法：第一步：设初始模式样本共有N个，每个样本自成一类，即建立N类，。计算各类之间的距离（初始时即为各样本间的距离），得到一个N*N维的距离矩阵D(0)。这里，标号(0)表示聚类开始运算前的状态。第二步：假设前一步聚类运算中已求得距离矩阵D(n)，n为逐次聚类合并的次数，则求D(n)中的
转载
2023-12-15 23:00:14
59阅读
K-means聚类前言一、K-means的算法思路二、代码实现1. 读取excel文件2.对一个数据规范化3. 对数据集规范化4. 计算样本间距离5. K-means算法部分6. 聚类结果可视化完整代码运行结果总结 前言 k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，
转载
2023-09-28 14:15:06
73阅读
文章目录初步认识初值选取小批 初步认识k-means翻译过来就是K均值聚类算法，其目的是将样本分割为k个簇，而这个k则是KMeans中最重要的参数：n_clusters，默认为8。下面做一个最简单的聚类import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
from sklear
转载
2023-07-28 10:21:42
125阅读
# 实现k聚类的Java代码
## 1. 简介
在机器学习中，聚类是一种无监督学习方法，通过将相似的数据点分组为簇来发现数据的内在结构。K-均值聚类（K-means clustering）是聚类算法中最常用的一种方法。本文将介绍如何使用Java编写K-均值聚类算法。
## 2. 实现步骤
下面是实现K-均值聚类算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
| 1. 初始化
原创
2023-08-04 08:52:19
27阅读
1、概述本篇博文为数据挖掘算法系列的第一篇。现在对于Kmeans算法进行简单的介绍，Kmeans算法是属于无监督的学习的算法，并且是最基本、最简单的一种基于距离的聚类算法。下面简单说一下Kmeans算法的步骤：选随机选取K的簇中心（注意这个K是自己选择的）计算每个数据点离这K个簇中心的距离，然后将这个点划分到距离最小的簇中重新计算簇中心，即将每个簇的所有数据点相加求均值，将这个均值作为对应簇的新簇
转载
2023-08-01 21:46:07
109阅读
根据训练样本是否包含标签信息，机器学习可以分为监督学习和无监督学习（这里我们不考虑半监督学习）。聚类算法是典型的无监督学习算法，它是对事务自动归类的一种算法，在聚类算法中利用样本的标签，将具有相似属性的事物聚集到一类中。 一、常用的相似性度量 K-Means算法（K-均值算法）是基
转载
2023-09-25 13:01:29
114阅读
K-means聚类算法K-means聚类算法也称k均值聚类算法，时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。该算法认为类族是由距离靠近的对象组成的，取中心点作为质心，把靠近质心的归为一类。K-means核心思想K-means聚类算法是一种迭代求解的过程，是一种自学习算法，其步骤是先设定质心的个数，随机找质心位置，把每个点离各个
转载
2024-04-01 19:50:36
52阅读
本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。无监督学习算法使用的输入数据都是没有标注过的，这意味着数据只给出了输入变量（自变量 X）而没有给出相应的输出变量（因变量）。在无监督学习中，算法本身将发掘数据中有趣的结构。人工智能研究的领军人物 Yan Lecun，解释道：
转载
2023-08-23 16:16:50
124阅读
准备说明：Python代码运行，需要有数据集，文章最后有csv格式的数据集，请自行下载。理论知识讲解：模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. A. Zadeh发表模糊集合“Fuzzy Sets”的论文， 首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即 1”的局限性，用[0,1]之间的实数来描述中间状态。很多经典的集合（即：论域U内的某个元素是
转载
2024-08-13 17:42:44
39阅读
一、python代码'''
Author: Vici__
date: 2020/5/14
'''
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):
self.x = x # 横坐标
转载
2023-08-20 10:00:57
60阅读
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
转载
2023-07-18 13:43:45
90阅读
k-means 聚类接下来是进入聚类算法的的学习，聚类算法属于无监督学习，与分类算法这种有监督学习不同的是，聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成几个不同的类别。比如说我们有一堆树叶，对于分类问题来说，我们已经知道了过去的每一片树叶的类别。比如这个是枫树叶，那个是橡树叶，经过学习之后拿来一片新的叶子，你看了一眼，然后说这是枫树
转载
2023-08-20 23:25:47
175阅读
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
转载
2023-08-09 07:28:55
352阅读
K-Means聚类算法目的：将数据分为K组基本思路随机选取K个对象作为初始的聚类中心计算每个对象与各个聚类中心之间的距离，将每个对象分配给距离它最近的聚类中心将属于同一类的对象求均值，将这个均值作为该类的新的聚类中心重复2，3步，直到求出的聚类中心满足某个条件（收敛、没有对象被重新分配）初始聚类中心的选择会对最终求出的分类结果有一定的影响，所以初始点的选取尽量离散，间隔大K-Means算法对大数据
转载
2023-05-31 23:02:50
128阅读
运用python进行层次聚类学习scipy库 很重要呀 需要引入的类import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.cluster.hierarchy as sch #用于进行层次聚类，画层次聚类图的工具包
import scipy.spatial.distance as
转载
2023-08-08 14:37:11
229阅读
## K-means聚类算法的介绍及Python实现
### 1. 什么是K-means聚类算法
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据分成K个不同的类别。该算法基于数据点之间的距离来确定类别，并通过迭代的方式不断优化聚类的结果。K-means聚类算法的核心思想是将数据点划分到离其最近的聚类中心，从而使同一类别内的数据点尽可能地相似，不同类别之间的数据点尽可能地不相似
原创
2023-10-25 17:40:15
35阅读
