KMeans算法步骤： 1. 确定聚类个数k 2. 随机选择k个质心 3. 对于所有样本点： 根据样本点到质心的距离分类 4. 分类完成后，如果所有样本点的类别没有变化，算法结束 如果有变化，重新计算质心（当前类中样本的平均值），回到步骤3几个问题： 1. 聚类个数k的确定 2. 初始时质心的选取 3. 容易出现局部最优解考虑在多维空间中将数据点分组/聚类的问题。假设有一个数据集
机器学习：Kmeans聚类算法总结及GPU配置加速demoKmeans算法介绍版本1：利用sklearn的kmeans算法，CPU上跑版本2：利用网上的kmeans算法实现，GPU上跑版本3：利用Pytorch的kmeans包实现，GPU上跑相关资料 Kmeans算法介绍算法简介该算法是一种贪心策略，初始化时随机选取N个质心，不断迭代，让周围元素到质心的误差累积和最小，从而找到质心或者说对应的簇
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2024-03-22 21:14:26
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NVIDIA GeForce NOW 的工作原理是通过在数据中心中利用 NVENC 并将结果串流至终端客户端此 SDK 包含两个硬件加速接口：用于视频编码加速的 NVENCODE API用于视频解码加速的 NVDECODE API（旧称 NVCUVID API）NVIDIA GPU 包含一个或多个基于硬件的解码器和编码器（独立于 CUDA Core），可为几种热门的编解码器提供基于硬件的
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2024-05-23 10:35:05
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聚类是信息检索、数据挖掘中的一类重要技术，是分析数据并从中发现有用信息的一种有效手段。它将数据对象分组成为多个类或簇，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别很大。作为统计学的一个分支和一种无监督的学习方法，聚类从数学分析的角度提供了一种准确、细致的分析工具。而k-means算法是最常用和最典型的聚类算法之一，k-means算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相
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2024-03-18 14:27:48
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这几天学习了无监督学习聚类算法Kmeans，这是聚类中非常简单的一个算法，它的算法思想与监督学习算法KNN（K近邻算法）的理论基础一样都是利用了节点之间的距离度量，不同之处在于KNN是利用了有标签的数据进行分类，而Kmeans则是将无标签的数据聚簇成为一类。接下来主要是我对《机器学习实战》算法示例的代码实现和理解。 首先叙述下算法项目《对地图上的俱乐部进行聚类
K-means算法通常可以应用于维数、数值都很小且连续的数据集，比如：从随机分布的事物集合中将相同事物进行分组。1.文档分类器根据标签、主题和文档内容将文档分为多个不同的类别。这是一个非常标准且经典的K-means算法分类问题。首先，需要对文档进行初始化处理，将每个文档都用矢量来表示，并使用术语频率来识别常用术语进行文档分类，这一步很有必要。然后对文档向量进行聚类，识别文档组中的相似性。 这里是用
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2024-05-10 17:22:35
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上一篇文章中，我在最后有说到，K-means算法由于初始“聚类中心”点是随机选取的，因此最终求得的簇的划分与随机选取的“聚类中心”有关，也就是说，可能会造成多种 k 个簇的划分情况。这是因为K-means算法收敛到了局部最小值，而非全局最小值。为了改进这一缺点，我们可以对算法加以改进。下面，我将为大家介绍两种改进的算法——K-means++ 和二分K-means。一）K-means++K-mean
1.基本Kmeans算法[1] [cpp] view plaincopy
1. 选择K个点作为初始质心
2. repeat
3. 将每个点指派到最近的质心，形成K个簇
4. 重新计算每个簇的质心
5. until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 时间复杂度：O(tKmn)，其中，t为迭代次数，K为簇的数目，m为记录数，n为维数 空间复
下面的demo是根据kmeans算法原理实现的demo，使用到的数据是kmeans.txt 1 1.658985 4.285136 2 -3.453687 3.424321 3 4.838138 -1.151539 4 -5.379713 -3.362104 5 0.972564 2.924086
原创
2022-06-05 01:09:08
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## Python实现KMeans的包
KMeans是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。Python提供了多个实现KMeans的包，其中最流行的是scikit-learn（或sklearn）。本文将介绍如何使用scikit-learn来实现KMeans算法，并给出相应的代码示例。
### 什么是KMeans算法
KMeans算法是一种基于距离的聚类算法，其目标是将数据集中
原创
2023-12-29 03:42:21
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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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手写算法-python代码实现Kmeans原理解析代码实现实例演示sklearn对比总结 原理解析今天，我们来讲一下Kmeans，一种无监督聚类算法，也是最为经典的基于划分的聚类方法,它的思想是：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。实现流程如下： 1、先确定数据集聚类个数k； 2、在数据集中随机选取k个数据，作为初
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2023-08-23 20:40:44
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参考了的代码。不过他的代码细节上有点问题。主要在于对于质心的处理上，他的代码中将前面的序号也作为数据进行求距离，但是这里是不用的。 kmeans基本思想就是在一个点集中随机选取k个点作为初始的质心，然后在以这K个点求点集中其他点和这质心的距离，并且按照最近的原则，将这个点集分成k个类，接着在这k个类中求其质心，接着便是迭代，一直到质心不变或者SSE小于某个阈值或者达到指定的迭代次数。不过
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2024-06-26 15:34:46
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Kmeans算法的原理 K-means聚类属于原型聚类（基于原型的聚类，prototype-based clustering）。原型聚类算法假设聚类结构能够通过一组原型进行刻画，在现实聚类任务中极为常用。通常情况下，原型聚类算法对原型进行初始化，然后对原型进行迭代更新求解。k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-
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2024-08-12 20:41:33
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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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## 使用kmeans算法实现DBI评价指标
### 什么是DBI指标
DBI（Davies-Bouldin Index）是一种用于评估聚类质量的指标。它通过比较簇内距离和簇间距离的比值来判断聚类的效果。DBI指标值越小，表示簇内越紧凑，簇间越分散，聚类效果越好。
### kmeans算法实现
kmeans是一种常见的聚类算法，它通过不断迭代更新簇中心来实现数据点的聚类。下面是一个简单的k
原创
2024-02-23 04:16:18
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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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一：Kmeans算法基本思想：k-means算法是一种很常见的聚类算法，它的基本思想是：通过迭代寻找k个聚类的一种划分方案，使得用这k个聚类的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。k-means算法的基础是最小误差平方和准则。其代价函数是：式中，μc(i)表示第i个聚类的均值。我们希望代价函数最小，直观的来说，各类内的样本越相似，其与该类均值间的误差平方越小，对所有类所得到的误差平方求和，即
Keras Xception Multi loss 细粒度图像分类
作者: 梦里茶如果觉得我的工作对你有帮助，就点个star吧关于这是百度举办的一个关于狗的细粒度分类比赛，比赛链接: http://js.baidu.com/框架KerasTensorflow后端硬件Geforce GTX 1060 6GIntel® Core™ i7-6700 CPUMe
【KMeans】Python实现KMeans算法及其可视化
原创
2024-06-16 18:06:37
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