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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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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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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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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基于划分的聚类方法主要包括K-均值和K-中心点方法，本文为大家总结了K-均值算法及其拓展，连同程序一并献上。 一、K-均值算法 算法如下： 例如：给定数据集合D，任取K = 2个对象作为初始聚类中心。计算各个对象到K个中心点的距离（如欧式距离），并将每个对象赋给最近的中心点。然后，更新簇的平均值, 即重新计算每个簇中对象的平均值作为簇的中心点。
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2024-06-10 10:46:22
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J.B.MacQueen 在 1967 年提出的K-means算法[22]到目前为止用于科学和工业应用的诸多聚类算法中一种极有影响的技术。它是聚类方法中一个基本的划分方法，常常采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，误差平方和准则函数定义为：(3-1) 其中， 是类 中数据对象的均值，即 ，(j=1,2,…，n)， 是K个聚类中心，分别代表K个类。 K-means算法的工作原理：算法首先随机从数
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2023-09-19 02:40:32
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一．K-均值聚类（K-means）概述1.聚类“类”指的是具有相似形得几何。聚类是值将数据集划分为若干类，是的类内之间得数据最为相似
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2022-05-23 17:13:52
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一 经典的k-均值聚类 思路： 1 随机创建k个质心（k必须指定，二维的很容易确定，可视化数据分布，直观确定即可）； 2 遍历数据集的每个实例，计算其到每个质心的相似度，这里也就是欧氏距离；把每个实例都分配到距离最近的质心的那一类，用一个二维数组数据结构保存，第一列是最近质心序号，第二列是距离； 3 根据二维数组保存的数据，重新计算每个聚簇新的质心； 4 迭代2 和
