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
注意，即使在数据上聚类特征最明显，也并不意味着聚类结果就是有效的，因为这里的聚类结果用来分析使用，不同类别间需要具有
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2023-12-16 11:48:44
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1 前言聚类常用于数据探索或挖掘前期，在没有做先验经验的背景下做的探索性分析，也适用于样本量较大情况下的数据预处理等方面工作。例如针对企业整体用户特征，在未得到相关知识或经验之前先根据数据本身特点进行用户分群，然后再针对不同群体做进一步分析；例如将连续数据做离散化，便于做后续分类分析应用。KMeans是聚类方法中非常常用的方法，并且在正确确定K的情况下，KMeans对类别的划分跟分类算
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2024-01-18 14:13:12
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利用Java实现的K-means聚类：k-means cluster关键词：从K近邻到最近邻，监督学习，数据带lable，效率优化（从线性搜索到kd树搜索），缺点是需要存储所有数据，空间复杂度大。可以利用kd数来优化k-means算法。 学习了kNN和K-means算法后，仔细分析比较了他们之间的异同以及应用场景总结成此文供读者参阅。 首先，kNN是分类算法，其主要任务是将实例数据划分到合适的分类
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2024-08-11 20:24:15
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转载请注明出处，该文章的官方来源：KMeans | Teaching MLk-means、k-means++以及k-means||算法分析本文会介绍一般的k-means算法、k-means++算法以及基于k-means++算法的k-means||算法。在spark ml，已经实现了k-means算法以及k-means||算法。 本文首先会介绍这三个算法的原理，然后在了解原理的基础上分
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2024-06-21 18:19:38
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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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目录1 Kmeans模型理论1.1 K-均值算法(K-means)算法概述1.2 距离度量1.3 K-means算法流程1.4 K值的选择1.5 K-means的优点1.6 K-means的缺点1.7 聚类的评价指标2 代码解释3 实操 3.1 构建聚类数目为3的KMeans模型3.2 占比饼图3.3 轮廓系数值3.4 使用fo
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2023-12-21 09:30:40
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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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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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轮廓系数确定kmeans的K值方法： 1，计算样本i到同簇其他样本的平均距离ai。ai 越小，说明样本i越应该被聚类到该簇。将ai 称为样本i的簇内不相似度。 簇C中所有样本的a i 均值称为簇C的簇不相似度。 2，计算样本i到其他某簇Cj 的所有样本的平均距离bij，称为样本i与簇Cj 的不相似度。定义为样本i的簇间不相似度：bi =min{bi1, bi2, …, bik} bi越大，说明样本
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2022-07-18 19:14:28
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确定 K 值是 K-means 聚类分析的一个重要步骤。不同的 K 值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的 K 值非常重要。以下是一些常见的方法来选择 K 值：手肘法：该方法基于绘制聚类内误差平方和（SSE）与 K 值之间的关系图。随着 K 值的增加，SSE会逐渐降低，但降低幅度逐渐减小。手肘法的目标就是找到 SSE 下降的速度开始变慢的“拐点”，这个点就是最佳的 K 值。轮廓系数法：该方法基
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2024-02-24 11:22:38
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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
K-Means聚类算法目的：将数据分为K组基本思路随机选取K个对象作为初始的聚类中心计算每个对象与各个聚类中心之间的距离，将每个对象分配给距离它最近的聚类中心将属于同一类的对象求均值，将这个均值作为该类的新的聚类中心重复2，3步，直到求出的聚类中心满足某个条件（收敛、没有对象被重新分配）初始聚类中心的选择会对最终求出的分类结果有一定的影响，所以初始点的选取尽量离散，间隔大K-Means算法对大数据
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2023-05-31 23:02:50
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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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如有错误，恳请指出。任务：无监督聚类西瓜数据集（30样本），数据集如下所示：西瓜书的聚类部分，有一个题目是用30个无标签的西瓜数据集来进行聚类分出3类，这里直接贴上代码。参考代码："""
writing by: Clichong
theme: 机器学习聚类算法的实现
data: 2022/4/27
"""
import numpy as np
import pandas a
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2023-10-07 13:36:54
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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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并且，当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k
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2024-03-08 08:23:38
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Kmeans均值聚类算法Kmeans白话理解Kmeans原理详解聚类与分类原理介绍工作流程评价指标Kmeans代码实现聊一聊Kmeans的优缺点及优化Kmeans实战演练 Kmeans白话理解Kmeans，又作K-means，顾名思义，K均值聚类算法。Kmeans算法将数据集分为K个簇，使每个簇簇内距离小，簇间距离大。Kmeans原理详解聚类与分类聚类，是将一堆没有标签的数据分成几簇，我们并不关
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2024-09-11 18:17:27
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Kmeans算法中K值的确定是很重要的。下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K值选择数据集自制数据集，格式如下：维度为3。①手肘法手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和)，其中，Ci是第i个簇，p是Ci中的样本点，mi是Ci的质心（Ci中所有样本的均值），SSE是所有样本的聚类误差，代表了聚类效果的好坏。手肘法的核心思想是：随着聚
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2024-02-25 13:30:59
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1. 最简单的方法：K≈sqrt(N/2) 2. 拐点法：把聚类结果的F-test值（类间Variance和全局Variance的比值）对聚类个数的曲线画出来，选择图中拐点 3. 基于Information Critieron的方法：如果模型有似然函数（如GMM），用BIC、DIC等决策；即使没有似然函数，如KMean，也可以搞一个假似然出来，例如用GMM等来代替 4. 基于信息论的方
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2024-07-10 15:06:52
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