以下内容摘自百度百科。K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。k-means 算法缺点① 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。这也是 K-means 算法的一个不足。有
一、K-Means算法流程K均值算法是学习无监督学习的第一个算法，这个算法理解和实现都比较简单，算法的目的是将数据分成K组。为了达到这个目的，算法首先随机初始化k个数据点（聚类中心），然后遍历所有数据，计算出每一个数据到k个点的距离，找到最小的距离，则该点属于这个类。之后计算每一组中的平均值，然后更新聚类中心，直到中心点不再发生变化。下面是算法的运行过程：输入：没有标签的数据X，大小为m，要将数据
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2024-04-03 07:02:07
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K均值算法是聚类分析中较常用的一种算法，基本思想如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象代表一个簇的初始值或中心，对剩余的每个对象，根据其与各个簇均值的距离，将它指派到最相近的簇，然后计算每个簇的新均值。这个过程一直重复，直到准则函数收敛。关于距离，有几种不同的距离公式：求点群中心的算法一般来说，求点群中心点的算法你可以很简的使用各个点的X/Y坐标的平均值。不过，我这里想告诉大家另三个求中心点的的公式：1）Minkowski Distance 公式 ——λ 可以随意取值，可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。2）Euclidean Distance 公式—— 也就是第一个公式λ=2 的情况3）
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2013-04-16 19:55:00
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大数据聚类分析是数据科学领域中的关键技术之一，它能够帮助我们从庞大而复杂的数据集中提取有意义的信息和模式。在这篇博文中，我们将深入探讨大数据聚类分析的概念、方法、应用和挑战。1. 聚类分析的基本概念1.1 什么是聚类分析？聚类分析是一种将数据分成具有相似特征的组的技术。其目标是使组内的数据点相似度最大化，而组间的相似度最小化。这有助于发现数据中的隐藏结构和模式，为进一步的分析和决策提供基础。在聚类
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2024-02-08 09:43:47
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K均值算法是一种聚类算法，把样本分配到离它最近的类中心所属的类，类中心由属于这个类的所有样本确定。 k均值算法是一种无监督的聚类算法。算法将每个样本分配到离它最近的那个类中心所代表的类，而类中心的确定又依赖于样本的分配方案。 在实现时，先随机初始化每个类的类中心，然后计算样本与每个类的中心的距离，将其分配到最近的那个类，然后根据这种分配方案重新计算每个类的中心。...
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2018-08-21 14:55:21
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# K均值算法的Java实现
K均值算法是一种广泛使用的聚类算法，旨在将数据集划分为K个簇，使得每个簇的数据点尽可能相似，而不同簇的数据点尽可能不同。本文将介绍K均值算法的基本原理，并提供一个Java实现的代码示例。
## K均值算法的基本原理
K均值算法的步骤如下：
1. **初始化**：随机选择K个初始中心点（质心）。
2. **迭代**：
- 将每个数据点分配到距离最近的质心所
K-均值聚类（K-Means Clustering）是一种无监督的聚类方法，即最初并不知道同种类数据的特征，算法会根据数据自身特点进行分类。 算法流程如下： 1 . 选取k个初始中心点，选取方法根据具体数据特点决定，可以是随机； 2 . 遍历数据集，找到离每个数据最近的中心点，并将其归入该点； 3 . 更新中心点位置：求出归入每个中心点的数据的均值，将其更新为新的中心点； 4 . 如果中
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2024-06-10 10:32:06
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Python K-均值算法我正在寻找带有示例的k-means算法的Python实现来聚类和缓存我的坐标数据库。8个解决方案54 votesScipy的集群实施效果很好，其中包括k-means实施。还有scipy-cluster，它可以进行聚集聚类。 它的优点是您无需提前决定群集的数量。tom10 answered 2020-06-23T11:05:11Z
28 votesSciPy的kmeans2
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2024-06-10 10:42:40
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基本介绍：k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。工作过程：
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与
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2024-08-28 16:12:14
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最近在学习一些数据挖掘的算法，看到了这个算法，也许这个算法对你来说很简单，但对我来说，我是一个初学者，我在网上翻看了很多资料，发现中文社区没有把这个问题讲得很全面很清楚的文章，所以，把我的学习笔记记录下来，分享给大家。k-Means 算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题 K-Means
本文主要介绍K均值的运行原理、代价函数、聚类数量的选择等内容。1.运行原理假如有以下数据集，并且要将其分为两类。 首先使用生成两个聚类中心（图中的红蓝点）。之后该算法会计算每个样本点和两个聚类中心的距离，根据距离的远近把样本点分配给聚类中心。 第一次聚类之后的结果如下： 之后K-均值算法根据之前计算出来的距离移动聚类中心，移动之后的结果如下所示。 之后重复之前的过程，完成聚类。 通过以上例子，可知
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2024-06-10 10:45:07
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算法原理由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响，因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进，对初始中心点选取比较严格，各中心点的距离较远，这就避免了初始聚类中心会选到一个类上，一定程度上克服了算法陷入局部最优状态。二分KMeans(Bisecting KMeans)算法的主要思想是：首先将所有点作为一个簇，然后将该簇一分为二。之后选择能最大限度降低聚类代价函数（也
K-means算法是最简单的一种聚类算法。算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准）K-means聚类算法的一般步骤：初始化。输入基因表达矩阵作为对象集X，输入指定聚类类数N，并在X中随机选取N个对象作为初始聚类中心。设定迭代中止条件，比如最大循环次数或者聚类中心收敛误差容限。进行迭代。根据相似度准则将数据对象分配到最接近的聚类中心
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： （x,k,y)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): kc2） 对于样本中的数据对象，根据它们与这些聚类中心的欧氏距离，按距离最近的准则将它们分到距离它们最近的聚类中心（最相似）所对应的类； def
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2024-04-02 15:33:59
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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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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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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。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
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2024-05-31 05:29:23
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聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据分组。其目标是，组内的对象之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。K均值用于n维空间中的对象，它只需要对象之间的临近性度量，例如使用欧几里德距离，可以用于广泛的数据，但是它属于不稳定的算法。我们为了说明原理，降低复杂性，计算二维空间的K均值（平面中的点）。数据使用Excel存储，转换为CSV文件，使用numpy中的loadtxt方法进行读取
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2023-12-29 14:27:58
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为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据分组。其目标是，组内的对象之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。 K均值用于n维空间中的对象，它只需要对象之间的临近性度量，例如使用欧几里德距离，可以用于广泛的数据，但是它属于不稳定的算法。我们为了说明原理，降低复杂性，计算二维空间的K均值（平面中的点
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2023-12-28 15:56:37
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