今天用python实现了一下简单的聚类分析，顺便熟悉了numpy数组操作和绘图的一些技巧，在这里做个记录。from pylab import *
from sklearn.cluster import KMeans
## 利用numpy.append()函数实现matlab多维数组合并的效果，axis 参数值为 0 时是 y 轴方向合并，参数值为 1 时是 x 轴方向合并，分别对应matlab
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2024-08-14 11:46:53
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Kmeans聚类算法1 Kmeans聚类算法的基本原理 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。假设要把样本集分为k个类别，算法描述如下： （1）适当选择k个类的初始中心，最初一般为随机选取； （2）在每次迭
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2023-08-12 15:14:24
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Kmeans 是一种动态聚类方法，其基本思想是：首先随机选取 K 个点作为初始凝聚点，按照距离最近原则划分为 K 类；然后重新计算 K 个类的重心作为新的凝聚点，再按照距离最近原则重新分类；重复这一过程，直到重心不再变化为止。下面是一个简单利用 kmeans 聚类分析的例子，数据为某一年全国31个省市的居民消费支出数据：食品衣着居住家庭设备交通通讯文教娱乐医疗保健其他北京4215.561184.1
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2023-08-18 15:07:09
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0 前言K-Means是聚类算法的一种，通过距离来判断数据点间的相似度并据此对数据进行聚类。1 聚类算法 科学计算中的聚类方法
方法名称参数可伸缩性用例几何形状（使用的指标）K-Meansnumber of clustersVery large , medium with MiniBatch coden_samplesn_clustersGeneral-purpose, even clus
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2023-08-10 22:15:35
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在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，网络是通过对无标记样本的学习来揭示数据的内在性质和规律。在无监督学习中，应用最多的就是聚类。 简单的理解聚类：聚类就是把数据划分为不同的组，组内的数据具有相似的属性和特征，组间的数据具有高度不相关的属性和特征。即把相似的东西分为一组。 那么，组内相似越大，组间差别越大，那么聚类的效果就会很好。难点：如何评估（不知到分类结果到底怎么样），如何调参（
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2024-08-12 14:02:16
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k-means聚类算法K-means聚类算法是一种常用的聚类算法，它是重复移动数据类中心的过程，然后划分内部成员，其具体执行过程如下：1.首先随机选取k个样本作为初始均值向量2.计算每一个样本与均值向量之间的欧式距离，选取与当前样本欧式距离最小均值向量的类别作为当前样本的类别3.计算每一个类别的向量的均值重新作为新的均值向量4.重复2-3的过程直到均值向量没有变化或者达到一定的迭代次数结束本文采用
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2023-08-14 23:25:47
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在开始k-means算法之前，我们先了解一下什么是聚类分析？聚类分析就是将数据划分成有意义或有用的组（簇），根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。所以很明确，这个算法是为了分类数据的，一般适用于市场细分、目标顾客定位、生物种群划分等邻域所以，k-means算法怎么理解呢？其中的k是聚类算法当中类的个数。 means
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2023-08-14 23:00:23
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中文文本kmeans聚类
原理：
K就是将原始数据分为K类，Means即均值点。K-Means的核心就是将一堆数据聚集为K个簇，每个簇中都有一个中心点称为均值点，簇中所有点到该簇的均值点的距离都较到其他簇的均值点更近。
实现步骤：1、给出k个初始聚类中心2、重复执行： 把每一个数据对象重新分配到k个聚类中心处，形成k个簇
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2024-03-28 14:54:04
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一、 什么是聚类聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类，但是究竟分成多少类，这个要取决于文档集合里文档自身的性质。下面这个图就是一个简单的例子，我们可以把不同的文档聚合为3类。另外聚类是典型的无指导学习，所谓无指导学习是指不需要有人干预，无须人为文档进行标注。二、聚类算法：from sklearn.cluster import KMeans de
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2023-08-14 14:39:04
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import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn import metricsimport matplotlib.pyplot as pltx1 = np.array([1, 2, 3, 1, 5, 6, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 7, 9])x2 = np.array([1, 3, 2, 2, 8, 6
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2016-03-12 10:59:00
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一.kmeans算法的简介。 K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它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。聚类与分类的区别：聚类：物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对
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2024-05-05 17:43:11
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注意点：一定要处理异常值和去量纲导入库import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline一、数据概况异常值 缺失值二、单变量分析创建新变量airbnb['year_since_account_created']=airbnb['date_account_create
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2023-11-03 16:01:04
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python实现kmeans与kmeans++方法
一.kmeans聚类：基本方法流程1.首先随机初始化k个中心点2.将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类3.更新中心点，计算每个类的平均中心点4.直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数优缺点：该方法简单，执行速度较快。但其对于离群点处理不是很好，这是可以去除离群点。kmeans聚类的主要缺点是
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2023-06-27 10:36:22
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1.k均值聚类简介k均值聚类是一种无监督学习方法，当数据量小，数据维度低时，具有简单、快速、方便的优点，但是当数据量较大时，其速度较慢，也容易陷入局部最优。2. 步骤和以前一样，kMeans聚类的原理在网上有很多讲解，所以这里不在赘述，直接给出步骤，而通过伪代码将是一个描述步骤的不错选择：随机初始化k个聚类中心
while 有样本所属的聚类中心发生改变时：
for 每个样本i：
初始化所有簇
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2023-10-13 12:34:35
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图的遍历–广度优先遍历和深度优先遍历是遍历中最经典的算法，下面代码是图的邻接矩阵，学会了这种方法，我们做迷宫的题就不是问题了。 图的第一步才刚刚开始，还有邻接表，稍后也会研究。#include <iostream>
#define OK 1
#define ERROR 0
#define TRUE 1
#define FALSE 0
typedef int Status; /*
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2024-07-09 08:02:36
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1 聚类分析相关概念 1.1 聚类与分类 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件
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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一、基础知识一句话概括，K-means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题；其划分方法的基本思想是：给定一个有N个元组或者记录的数据集，将数据集依据样本之间的距离进行迭代分裂，划分为K个簇，其中每个簇至少包含一条实验数据。二、作业练习使用protein.txt文件内数据做k-means聚类的过程验证练习，要求：1. 在答题区提交程序脚本，并将聚类结果储存在向量（kmeans.result
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2023-09-27 09:11:11
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一，介绍 K-Means是一种经典的无监督的聚类算法。它比较简单，易于实现并且应用很广泛。二，原理 K-Means算法的思想很简单，对于给定的数据集： 1)将各个聚类内的所有样本的均值作为该聚类的代表点， 2)计算每个样本到各个均值的距离， 3)取最小距离的均值所在类别作为样本类别，从而数据集划分为K个类， 4)再重新计算每个聚类的均值，继续2）3），依次迭代，直到均值不再
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2023-08-14 14:33:59
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该算法可以将数据划分为指定的k个簇，并且簇的中心点由各簇样本均值计算所得 该聚类算法的思路非常通俗易懂，就是不断地计算各样本点与簇中心之间的距离，直到收敛为止，其具体的步骤如下： （1）从数据中随机挑选k个样本点作为原始的簇中心。 （2）计算剩余样本与簇中心的距离，并把各样本标记为离k个簇中心最近的类别。 （3）重新计算各簇中样本点的均值，并以均值作为新的k个簇中心。 （4）不断重复（2）和（3）
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2023-08-17 17:21:56
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