机器学习练习 7 - K-means实现K-means聚类，并使用它来压缩图像。 我们将从一个简单的2D数据集开始，以了解K-means是如何工作的，然后我们将其应用于图像压缩。 我们还将对主成分分析进行实验，并了解如何使用它来找到面部图像的低维表示。kmeans实施和应用K-means到一个简单的二维数据集，以获得一些直观的工作原理。 K-means是一个迭代的，无监督的聚类算法，将类似的实例组
一、理论准备1.1、图像分割图像分割是图像处理中的一种方法，图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合，其实质可以看成是一种像素的聚类过程。通常使用到的图像分割的方法可以分为：基于边缘的技术基于区域的技术基于聚类算法的图像分割属于基于区域的技术。1.2、K-Means算法K-Means算法是基于距离相似性的聚类算法，通过比较样本之间的相似性，将形式的样本划分到同一个类别中，K-Means算
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2023-07-05 22:37:06
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机器学习--聚类一、无监督学习二、KMeans聚类2.1 概览2.2 理论介绍2.2.1 模型2.2.2 策略2.2.3 算法2.3 案例讲解2.4 Python实现2.4.1 导入数据处理相关库以及读取数据2.4.2 查看相关数据并进行可视化展示2.4.3 导入sklearn并训练模型2.4.4 评估模型三、常用的其他聚类算法3.1 均值漂移聚类（Meanshift）3.2 DBSCAN算法（
我将TFIDF应用于文本文档，其中我得到不同长度的n维向量，每个向量对应于一个文档。texts = [[token for token in text if frequency[token] > 1] for text in texts]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for
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2023-06-21 22:00:02
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1、问题导入假如有这样一种情况，在一天你想去某个城市旅游，这个城市里你想去的有70个地方，现在你只有每一个地方的地址，这个地址列表很长，有70个位置。事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用
算法简述K-means 算法原理我们假定给定数据样本 X ，包含了 n 个对象 ，其中每一个对象都具有 m 个维度的属性。而 K-means 算法的目标就是将 n 个对象依据对象间的相似性聚集到指定的 k 个类簇中，每个对象属于且仅属于一个其到类簇中心距离最小的类簇中。对于 K-means 算法，首先需要初始化 k 个聚类中心 , 然后通过计算每一个对象到每一个聚类中心的欧式距离，如下式
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2024-10-11 12:15:48
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聚类（Clustering）指的是一种学习方式，即把物理或抽象对象的集合分组为由彼此类似的对象组成的多个类的分析过程。注：本文中用到的Python及其模块安装教程参见#K-Means算法在聚类中K-Means算法是很常用的一个算法，也是基于向量距离来做聚类。算法步骤如下：从n个向量对象中选择任意k个向量作为初始聚类中心。根据在步骤1中设置的k个向量（中心对象向量），计算每个对象与这k个中心对象各自
以上包括了高斯混合模型的原理，公式推导过程，完整的代码实现，以及高斯概率密度公式的例子解析。 02—二维高斯分布聚类数据生成在此不再将完整的代码黏贴上，有需要的请参考上个推送或者在微信或QQ群中和我要Jupyter NoteBook的实现代码。下面仍然借助sklearn的高斯分布的数据簇生成功能，注意参数n_features的含义是生成2维（2个特征）的数据集。 x,label =
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2024-04-23 16:28:53
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# 多维数据表如何进行KMeans聚类
KMeans聚类是一种常见的无监督学习方法，用于将数据集划分为多个簇（Clusters）。在这里，我们将展示如何使用Python及其相关库对多维数据表进行KMeans聚类，并解决具体的问题。
## 问题背景
假设我们有一个旅游公司，想基于客户的消费行为数据对客户进行分类，以便于进行更加精准的市场营销。我们的数据集包含多个维度，例如客户年龄、年收入、消费
原创
2024-10-24 03:28:20
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K-means算法-JAVA实现
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从D中随机取k个元素，作为k个簇的各自的中心。
分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度，将这些元素分别划归到相异度最低的簇。
根据聚类结果，重新计算k个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数。
将D中全部元素按照新的中心重新聚类。
重复第4步，直到聚类结果不再变化。
将结果输出。**
一.编程实现
%% Kmeans算法
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2024-05-08 20:18:52
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十大算法 —— K均值聚类1、基本介绍（1）概述：K-均值聚类是一种动态聚类的方法。其主要适用于分类问题。该算法给出一组对象（记录），聚类或分类的目标是把这些对象分割成组或集群，使得这些对象相比于组间，在组内更趋于相似。K-均值聚类是一种无监督学习的方法，因为不需要事先标记的数据。K-均值算法在实践中容易实施和运行，速度相对较快，算法内容也非常容易修改。（2）优点[1][2][3]（3）缺点[1]
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2024-06-28 06:56:47
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在进一步讨论如何在有限空间内实现多维分析的预汇总之前，我们有必要再了解一下预汇总方案还有什么功能上的不足，也就是要搞清还有什么查询需求很可能无法通过预汇总数据获取。1. 非常规聚合预汇总方案是将测度聚合值先计算好并存储起来，那么，显然，在预汇总阶段没有想到的测度聚合值就无法直接从预总汇的数据中查询出来了。比如，如果我们只存储了销售额的合计值，而没有存储最大值，那就无法直接查询出来了。SQL 提供了
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2024-05-16 11:03:27
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多维数据模型1. 多维数据分析模型概述1. 以字段或记录作为数据的引用、操作、计算的基本单位的数据
2. 维度和度量：维度一般文本型（时间、用户、支付状态），度量一般数值型（单价、数量）
3. 透视透视：需要三个元素：维度，度量，汇总计算规则
4. 连接零散数据和人类认知的方法：1. 数据透视 2. 零散数据深入规则的发掘（2.3级涉及）
5. 维度表：只包含维度信息；事实表：既有维度又有数值
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2023-10-13 19:57:19
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k-means是一种聚类算法，这种算法是依赖于点的邻域来决定哪些点应该分在一个组中。当一堆点都靠的比较近，那这堆点应该是分到同一组。使用k-means，可以找到每一组的中心点。当然，聚类算法并不局限于2维的点，也可以对高维的空间（3维，4维，等等）的点进行聚类，任意高维的空间都可以。  
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2024-01-05 23:28:05
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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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Kmeans算法是最常用的聚类算法。 主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。其训练数据的流程是：根据上面的流程图来实现具体代码： 数据集提取链接链接
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2023-05-26 11:34:53
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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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k-means算法此次的作业是要求我们利用所学知识实现利用python实现k-means算法，首先我们先来简单的介绍一下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”来进行计算的。算法实现思路k-means算法是一种基于
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2023-08-11 22:14:29
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原标题：Kmeans算法的Python实现Kmeans聚类kmeansK-means算法是很典型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。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。
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2023-08-21 19:27:01
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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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