K均值（K-means）算法——非监督、聚类
1、K均值（K-means）算法K均值算法，是一种广泛使用的非监督聚类算法。该算法通过比较样本之间的相似性，将较为相似的样本划分到同一个类别中。由于K均值算法简单、易于实现的特点而得到广泛应用。K均值算法的缺点： K值是用户给定的，在进行数据处理前，K值未知，不同的K值得到的结果也不一样；对初始簇
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2023-06-21 22:18:00
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1、聚类是一种无监督学习，他讲相似的对象放到同一簇下，有点像自动分类。聚类方法几乎可以用到任何对象上，簇内的对象越相似，聚类结果就越好。2、K均值聚类的优点 算法简单容易实现 缺点： 可能收敛到局部最小值，在大规模数据上收敛速度较慢3、K-均值算法算法流程以及伪代码 首先随机选择k个初始点作为质心。然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来说，遍历数据集计算数据与质心之间的距离找到最小的
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2023-06-07 16:48:54
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在《多元统计分析——聚类分析——K-均值聚类（K-中值、K-众数）》当中，我们理解了K-均值聚类的原理，也简单的介绍了K-均值聚类的两个应用场景：发现异常情况：如果不对数据进行任何形式的转换，只是经过中心标准化或级差标准化就进行快速聚类，会根据数据分布特征得到聚类结果。这种聚类会将极端数据单独聚为几类。这种方法适用于统计分析之前的异常值剔除，对异常行为的挖掘，比如监控银行账户是否有洗钱行为、监控P
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2023-08-14 20:12:27
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K均值聚类参考博客：opencv K均值聚类(python)Kmeans图像分割实践聚类能够将具有相似属性的对象划分到同一个集合（簇）中。聚类方法能够应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类算法的效果越好。K均值聚类的基本步骤K均值聚类是一种将输入数据划分为k个簇的简单的聚类算法，该算法不断提取当前分类的中心点（也称为质心或重心），并最终在分类稳定时完成聚类。从本质上说，K均值聚类是一种迭代算法。在
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2023-08-10 21:56:40
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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
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2023-08-24 15:06:13
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K均值算法K均值算法是一个经典的，被广泛使用的聚类算法。算法过程K均值算法中首先选择K个初值。K是用户指定的参数，即希望聚成的簇的个数。每个点指派到最近的质心，指派到一个质心的点集为一个簇。然后更新每个簇的质心，直到簇不发生变化，或质心不发生变化（二者等价），结束算法。算法： K均值
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选择K个点作为初始质心。 （STEP 1）
repeat
将每
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2024-03-21 10:07:56
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前言：有三维聚类图，我只是一个代码的搬运工。。。 文章目录k-均值（k-means）聚类1、k-均值算法2、k-均值算法的代价函数3、k-均值算法步骤4、初始化聚类中心点和聚类个数5、sklearn实现k-means算法 k-均值（k-means）聚类1、k-均值算法k-均值算法是一种无监督学习，是一种“基于原型的聚类”（prototype-based clustering）方法，给定的数据是不含
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2024-08-02 21:35:41
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1、前面一篇文章算法——K均值聚类算法（Java实现）简单的实现了一下K均值分类算法，这节我们对于他的应用进行一个扩展应用2、目标为对对象的分类3、具体实现如下1）首先建立一个基类KmeansObject，目的为继承该类的子类都可以应用我们的k均值算法进行分类，代码如下package org.cyxl.util.algorithm;
/**
* 所有使用k均值分类算法的对象都必须继承自该对象
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2024-06-24 13:11:04
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k-均值聚类算法一.聚类分析概述1.簇的定义2.常用的聚类算法二.K-均值聚类算法1.k-均值算法的python实现1.1 导入数据集1.2 构建距离计算函数1.3 编写自动生成rand质心的函数1.4 K-means聚类函数的实现 一.聚类分析概述聚类分析是无监督类机器学习算法中常用的一类，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（也被称为簇）。组 内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的
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2024-03-18 19:36:03
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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。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。终止条件可以是没有（
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2024-02-29 13:35:53
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k均值聚类（K-Means Clustering）算法由J.MacQueen(1967)和J.A.Hartigan还有M.A.Wong三人在1975左右提出的。简单的说，k-means聚类算法就是根据你的数据对象的属性特征将你的数据对象进行分类或者分组。再简单点儿说，k-mean聚类就是将你的数据分类用的。K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成 n 个组，其方法为: 首先选择
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2024-04-29 22:45:11
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K-Means聚类算法有很多种（几十种），K-Means是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快；但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。在下面 ，我们描述一下K-means算法的过程，为了尽量不用数学符号，所以描述的不是很严谨：首先输入k的值，即我们希望将数据集经过聚类得到k个分组。从数据集中随机选择k个数据点作为初始大哥（
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2024-04-16 21:22:40
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在数据挖掘中，聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。
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2021-07-07 14:35:35
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证券投资书中对K线分了12种，对于输入的股票开盘，收盘，最高，最低好像不太适合完全套用，毕竟不是机器说了算，也是人为分的，总觉得不靠谱（一个屌丝程序员中的毒^_^）。所以还是想要让机器自己判断。之前一直用scikit-learn直接实现，最近一个前端的朋友也想研究，就用javascript帮忙写了一下，算是记录一下心得吧。首先介绍一下K均值聚类算法的原理吧。摘要一下百度百科：K均值聚类算法是先随机
原创
2018-01-06 15:18:31
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#1.用python实现K均值算法
#K-means是一个反复迭代的过程，算法分为四个步骤：
import numpy as np
x = np.random.randint(1,50,[20,1])
y = np.zeros(20)
k = 3
#1） 选取数据空间中的K个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心；
def initcenter(x,k):
return x[:k]
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2023-06-21 22:00:44
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机器学习的研究方向主要分为三大类：聚类，分类与回归。MeanShift作为聚类方法之一，在视觉领域有着广泛的应用，尤其是作为深度学习回归后的后处理模块而存在着。接下来，我们先介绍下基本功能流程，然后会用代码的形式来分析。一、算法原理： MeanShift，顾名思义，由Mean（均值）和shift（偏移）组成。也就是有一个点x，周围有很多点xi，我们计算点x移动到每个点所需
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2024-04-01 16:38:06
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K均值聚类算法介绍：K-Means算法思想简单，效果却很好，是最有名的聚类算法。它的基本思想是：通过迭代寻找k个聚类的一种划分方案，使得用这k个聚类的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。 k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是： 式中，μc(i)表示第i个聚类的均值。我们
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2024-07-11 15:26:19
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# R语言的K均值聚类算法
K均值聚类（K-Means Clustering）是一种常用的无监督学习算法，主要用于数据的聚类分析。K均值聚类的目标是将数据分成K个簇，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇之间的数据点则相对较为离散。本文将介绍K均值聚类的基本原理，以及如何在R语言中实现该算法，并提供代码示例与可视化结果。
## K均值聚类基本原理
K均值聚类的主要步骤如下：
1. **选择
目录K均值算法原理K均值算法的改进：K-means++numpy实现K-means K均值算法原理K均值（K-means）算法属于无监督学习中的聚类算法；聚类是根据样本特征向量之间的相似度或距离，将样本数据划分为若干个样本子集，每个子集定义为一个类；相似的样本聚集在相同的类，不相似的样本分散在不同的类。由上面的定义可知，聚类算法只使用了样本的特征向量，并没有使用样本的标签，故聚类算法属于无监督学
K均值K均值案例（python）背景介绍算法定义K值的选取案例实现（python）数据集代码实现运行结果总结参考文献 K均值案例（python）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，在这一章里，你将使用有效的数据集对k-means聚类算法进行分析，并了解到数据挖掘中的若干重要概念。背景介绍k均值算法群集中的每个点都应靠近该群集的中
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2024-02-03 23:04:45
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