一年一度的中国情人节又到了，广大单身狗们是不是又在发愁自己的终身大事呢？不要慌，今年有机器学习的各种算法来帮大家，我们在这里挑一款比较简单的叫做k均值聚类的算法给大家做一个示范。k均值算法如果没有接触过机器学习的话，一听这个名字k均值算法，是不是有一种很高大上的感觉呢？再看看维基百科的介绍，更蒙了：k-平均算法源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k
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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# 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
文章目录一、K均值二、Q型聚类三、R型聚类 聚类三种方法： 【说明】 1、三种方式输入矩阵行为个案，列为变量 量纲不同需要预处理，一般使用zscore() zscore()标准化为对每一列操作减去均值除以标准差2、k均值需要自己确定k取值。Q、R型聚类需要运行完以后再确定选择一、K均值matlab实现%% 数据预处理
%如果量纲不同，需要进行预处理,数据的列为属性，行为个案
clear;clc;
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2023-06-21 22:33:10
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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
--------------------
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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文章目录1. 标准C-Means1.1. 基本思路1.2. 样本在类间调整思路1.3. 具体步骤1.4. 初始化类的方法1.4.1 选择代表点1.4.2 初始类划分2. IOSDATA2.1 简介2.2 算法流程2.2.1 符号释义2.2.2 算法步骤2.2.3 分裂操作2.2.4 合并操作3. 基于样本与核相似度的动态聚类算法3.1 C-Means与IOSDATA面临的问题3.2 具体步骤3.
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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一、定义聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。聚类和分类的区别：分类是已知类别的，聚类未知。二、算法流程K-means聚类的算法流程：指定需要划分的簇[cù]的个数K值（类的个数）;随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心 （不一定要是我们的样本点）;计算其余的各个数据
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2024-05-29 10:19:59
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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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//写个简单的先练习一下,测试通过//k-均值聚类算法C语言版 #include #include #include
原创
2022-01-13 15:06:41
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一、简介 K均值聚类算法是先随机选取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。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（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，误差平
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2023-08-13 19:37:17
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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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FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。要学习模糊C均值聚类算法要先
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2023-07-23 19:00:18
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别看了 有错的 我懒得改了强推https://www.bilibili.com/video/BV18J411a7yY?t=591
看完你还不会那我也没办法了 \算法原理 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定
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2024-03-28 13:08:39
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