刚刚研究了Kmeans。Kmeans是一种十分简单的聚类算法。可是他十分依赖于用户最初给定的k值。它无法发现随意形状和大小的簇。最适合于发现球状簇。他的时间复杂度为O(tkn)。kmeans算法有两个核心点：计算距离的公式&推断迭代停止的条件。一般距採用欧式距离等能够随意。推断迭代停止的条件能够有：1） 每一个簇的中心点不再变化则停止迭代2）全部簇的点与这个簇的中心点的误差平方和（SSE）
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2023-05-26 23:49:52
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并对其内容进行了补充和完善，使代码可以直接运行，运算的原始数据由随机数产生。图示为3个簇，1000个二维变量的分类结果主程序：import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import
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2023-06-01 10:33:55
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# Java 中 K-Means 聚类算法的简单实现
K-Means 是一种广泛应用的无监督学习算法，用于数据的聚类分析。其主要思想是将数据集分为 K 个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点尽可能不同。在这篇文章中，我们将通过 Java 示例来讲解 K-Means 聚类算法的基本实现，并用相应的图示来展示其工作原理。
## K-Means 算法的基本步骤
K-Means 算法的工作
Kmeans原理介绍聚类介绍聚类kmeans 算法是一个无监督学习过程。一般是用来对数据对象按照其特征属性进行分组。经常被应用在客户分群、欺诈检测、图像分析领域。K-means是最有名并且最经常使用的聚类算法算法介绍：KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇，然后按照平均法重新计算各个簇的质心，从而确定簇心，一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定
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2023-12-31 16:58:50
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上了斯坦福Andrew NG 课，把所有的练习用matlab 做完一遍之后感觉意犹未尽，因此决定用pyton 将课内算法逐一实现一遍，以加深理解，同时也避免自己成为调包侠，哈哈，话不多说，进入正题。 Kmeans 是一个经典的无监督聚类算法，算法内容比较容易理解。有兴趣的同学可以百度相关论文研读其内容，这里不再赘述。 Kmeans 算法流程如下： Input: -K (聚类数目，即所需分类的
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2023-10-13 11:43:28
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1.MATLAB函数Kmeans使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…)各输入输出参数介绍：X: N*P的数据矩阵，N为数据个数，P为单个数
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2024-01-15 19:11:21
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线性回归算法是一种有监督的算法。聚类是一种无监督的机器学习任务，他可以自动将数据划分成类cluster.因此聚类分组不需要提前被告知所划分的组应该是什么样的。因为我们针织可能都不知道我们在寻找什么，所以聚类是用于知识发现而不是预测 KMeans聚类的原理以及聚类流程随机找K个样本(中心点)计算空间中所有的样本与这K个样本的距离统计每一个样本与K个样本的距离大小，距离哪一个样本最近，那么这
简单来讲，聚类就是在还没有类别的情况下，将物体经过算法自动归为不同的类。而分类是已知类别的情况下，将物体分到不同的类中。这个类别就是标签，所以聚类也可以视作无监督分类算法，这个监督就是指有没有提前认为分好类别。概述KMeans算法也叫K均值算法，是最常用的聚类算法，主要思想是：在给定K值和随机初始K个中心点的情况下，把每个点(假设是二维数据)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
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2023-12-12 11:53:52
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# 使用Python实现K-Means算法的指南
K-Means是一种常用的聚类算法，它可以将数据分成若干个不同的组。若你是一名刚入行的开发者，下面将带你逐步了解如何在Python中实现K-Means算法。我们将首先概述整个流程，并在接下来的部分中逐步解析每个步骤所涉及的代码。
## K-Means算法实现流程
以下表格展示了实现K-Means算法的主要步骤：
| 步骤 | 描
import matplotlib.pyplot as plt #画图用 import random import copy import operator #判断列表相等 k=2 #簇数量 data=[(1,2),(2,3),(2,4),(3,3),(10,16)] def show(x): fo
原创
2022-09-10 00:59:19
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1. Kmeans聚类算法原理1.1 概述K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法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。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 1.2 算法图示假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster，其中两
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2023-08-21 15:52:13
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K-means算法简介K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。K-menas的优缺点：优点：原理简单速度快对大数据集有比较好的伸缩性缺点：需要指定聚类 数量K对异常值敏感对初始值敏感K-means的聚类过程其聚类过程类似于梯度下降算法，建立代价函数并通过
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2024-08-29 22:46:57
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KMeans算法思想基本聚类方法 算法伪代码：算法时间复杂度：时间复杂度：O(T*n*k*m)空间复杂度：O(n*m)n:元素个数，k:第一步中选取的元素个数，m:每个元素的特征项个数，T:第5步中迭代的次数。算法代码：# 注意，这里采用的是完全随机初始化，这样的效果不是很好。因为可能会存在有病态的初始化结果。 # 正确方法应该是从样本中随机选择k个点作为初始点。算法损失函数：平方误差：
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2023-12-13 16:24:50
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Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法，给定聚类的数目N，Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心，从而将样本数据分为N个类别。下面简要介绍Kmeans聚类原理，并附上自己写的Kmeans聚类算法实现。一、Kmeans原理 1. 输入：一组数据data，设定需要聚类的类别数目ClusterCnt，设定迭代次数IterCnt，以及迭代截止精度eps 输出：数据da
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2024-01-08 15:47:26
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聚类算法简介kmeans算法是无监督学习算法，它的主要功能就是把相似的类别规到一类中，虽然它和knn算法都是以k开头，但是knn却是一种监督学习算法.那我们怎样去区分样本间的相似性呢？其实计算相似性的方式有很多，其中最常用的是欧示距离。聚类算法的实现原理假设我们有个样本点，这个样本点有个分类，首先我们随机选取个样本点作为质心，我们遍历个样本点,计算与每个质心的距离，找与哪一个质心的距离最小，那么就
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2023-08-15 17:19:45
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代码是在weka上二次开发的，但没有使用原来的kmeans代码，只是用了它的数据类Intances，先说下与它相关的几点东西。一、KMeans算法简介输入
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2013-12-06 19:12:00
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目前最快速Kmeans算法，并由java实现！面对很大的K值表现依然很好。代码地址： https://github.com/Jethu1/fastKmeans#1.这是一个由java实现的的，多线程Kmeans聚类算法；#2.在聚类的选种阶段分别实现了Kmeans++算法和NIPS 2016的文章“Fast and Probably Good Seedings for k-Means”中提出了AF
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2023-06-13 21:10:29
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算法优缺点：优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据算法思想k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。1.首先我们需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的
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2023-08-20 20:28:35
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k-means法与k-medoids法都是基于距离判别的聚类算法。本文将使用iris数据集，在R语言中实现k-means算法与k-medoids算法。 k-means聚类 首先删去iris中的Species属性，留下剩余4列数值型变量。再利用kmeans()将数据归为3个簇 names(iris)
iris2 <- iris[,-5] #删去species一列
kme
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2023-11-03 12:00:52
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Kmeans++算法Kmeans++算法，主要可以解决初始中心的选择问题，不可解决k的个数问题。Kmeans++主要思想是选择的初始聚类中心要尽量的远。做法：1. 在输入的数据点中随机选一个作为第一个聚类中心。2. 对于所有数据点，计算它与已有的聚类中心的最小距离D(x)3. 选择
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2023-12-07 15:41:20
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