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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（1）实验题目： K-means算法是经典的聚类算法，其基本思想是：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（2）在第I次迭代中，对任意一个样本，求其到K个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类（3）利用均值方式更新该类的中心值（4）对于所有
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2023-10-12 21:06:55
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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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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
文章目录一、kMeans是什么？二、算法步骤三、实现代码 一、kMeans是什么？kMeans算法是最常用的聚类算法，该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中。kMeans算法十分简单易懂而且非常有效，但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。同时，因为每次分簇是我们是依据每个散点到中心点的平均距离来确定的，因此任意选取点总是围绕中心点为一定半径范围内，因此k
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2023-08-21 11:48:19
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kmeans算法的流程：
EM思想很伟大，在处理含有隐式变量的机器学习算法中很有用。聚类算法包括kmeans，高斯混合聚类，快速迭代聚类等等，都离不开EM思想。在了解kmeans算法之前，有必要详细了解一下EM思想。 Kmeans算法属于无监督学习中的一种，相比于监督学习，能节省很多成本，省去了大量的标签标注。每个数据点都有自己的隐
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2023-09-15 17:14:28
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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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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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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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一、K-means算法的前置知识k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。算法首先随机地选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心。对剩余的每个对象根据其与各个簇中心的距离，将它赋给最近的簇。然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复，直到准则函数收敛。聚类就是将数据对象分组成多个类或簇，划分的原则是在
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2023-09-01 10:54:52
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1.K-means算法简述以及代码原型数据挖掘中一个重要算法是K-means，我这里就不做详细介绍。如果感兴趣的话可以移步陈皓的博客： 讲得很好 总的来讲，k-means聚类需要以下几个步骤： ①.初始化数据  
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2023-11-09 05:50:04
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K-MEANS算法: 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。 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，则根据它们与这些聚类
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2023-09-04 15:29:47
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1. Mahout简介Apache项目下的开源的基于hadoop分布式系统的数据挖掘工具，mahout源代码由maven项目管理工具管理。2. $MAHOUT_HOME/bin/mahou
# K-Means聚类算法在Java中的实现指南
K-Means是一种简单而有效的聚类算法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。本文将引导你逐步实现K-Means聚类算法的Java代码，并解释每个步骤的细节。
## 实现流程概述
以下是实现K-Means算法的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
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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这几天在一个项目上需要用到K均值聚类算法，以前都是直接利用百度老师copy一个Kmeans算法代码，这次想自己利用已知的算法思想编写一下，编写才知道，虽然熟悉了算法思想，真正实现时，还是遇到不少bug，这就是小学老师说的"眼高手低"，还是需要亲自动手实现一下，才算真正的掌握思想。回顾一下Kmeas算法思想，将若干元素聚为k类，使之，每一类内的元素相似度较高，类间的元素相似度较低，达到将若干元素划分
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2024-07-22 14:41:46
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目录一、KMP算法介绍二、KMP算法——字符串匹配问题需求示例三、KMP算法——字符串匹配问题思路分析图解四、介绍《部分匹配表》怎么产生的五、KMP算法——代码示例 一、KMP算法介绍KMP是一个解决模式串在文本串是否出现过，如果出现过，最早出现的位置的经典算法Knuth-Morris-Pratt 字符串查找算法，简称为 “KMP算法”，常用于在一个文本串S内查找一个模式串P 的出现位置，这个算
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2023-09-22 17:25:55
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1. K-means算法介绍先放着，日后补上！2. java实现代码代码说明： 1. 测试数据的输入维度必须都相等才能运行！ [1,2,3,3]和[2,3,4,4] 这样维度相同，都是4维，可以运行。 [1,2,3,3]和[2,3,4] 这样维度不相同，不能运行。 2. 输入数据的点，尽量不要重复！ 输入的数据点[1,2,3]和[1,2,3] 这样的数据点是重复的
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2024-06-23 12:41:34
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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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