文本聚类算法介绍分类和聚类都是文本挖掘中常使用的方法，他们的目的都是将相似度高的对象归类，不同点在于分类是采用监督学习，分类算法按照已经定义好的类别来识别一篇文本，而聚类是将若干文本进行相似度比较，最后将相似度高的归为一类。在分类算法中，训练集为已经标注好的数据集，但是微博文本具有的大数据特性及不确定性决定了标注数据的难度，因此本文选择聚类算法对大量且随机的微博文本进行处理。大量文本建模后还需要对
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2024-07-05 21:18:26
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上两篇文章分别用朴素贝叶斯算法和KNN算法对newgroup文本进行了分类測试。本文使用Kmeans算法对文本进行聚类。1、文本预处理文本预处理在前面两本文章中已经介绍，此处（略）。2、文本向量化package com.datamine.kmeans;
import java.io.*;
import java.util.*;
import java.util.Map.Entry;
/**
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2024-10-08 13:03:53
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Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法，给定聚类的数目N，Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心，从而将样本数据分为N个类别。下面简要介绍Kmeans聚类原理，并附上自己写的Kmeans聚类算法实现。一、Kmeans原理 1. 输入：一组数据data，设定需要聚类的类别数目ClusterCnt，设定迭代次数IterCnt，以及迭代截止精度eps 输出：数据da
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2024-01-08 15:47:26
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目录 目录 1 一、研究背景与目的 2 二、实习招聘信息数据的获取与说明 2 三、文本聚类提取技能要求 4 （一）职位描述文本的预处理 4 1.分句 5 2.分词 5 去除停用词指过滤文本中的特殊字符和对文本含义无意义的词语。例如 6 （二）文本预处理效果 6 （三）文本聚类 7 3.NMF 聚类 10 （四）聚类方法的比较 11 1.聚类效果 11 四、文本聚类量化技能要求 11 （一）专业技能
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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机器学习-文本聚类实例-kmeans import os import gensim import jieba from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec from sklearn.cluster import KMeans TaggededDocument
原创
2022-06-10 19:24:38
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理论Python实现
原创
2022-11-02 09:43:44
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[聚类算法]K-means优缺点及其改进 K-means聚类小述大家接触的第一个聚类方法，十有八九都是K-means聚类啦。该算法十分容易理解，也很容易实现。其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点。那么K-means的缺点是什么呢?
总结为下：
(1)对于离群点和孤立点敏感；
(2)k值选择;
(3)初始聚类中心的选择；
(4)只能发现球状簇。
对于这4点呢的原因，读
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2023-07-05 22:36:42
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Kmeans算法及简单案例Kmeans算法流程选择聚类的个数k.任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成k个中心。对每个点确定其聚类中心点。再计算其聚类新中心。重复以上步骤直到满足收敛要求。（通常就是确定的中心点不再改变。）Kmeans算法流程案例将下列数据点用K-means方法进行聚类（这里使用欧式距离作为度量，K取值为2） P1~P15这15个数据点的二维坐标图如下：指定P1、P2为初
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2023-08-25 16:25:56
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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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聚类算法在实际工作中经常被使用，尤其是在数据规模较大的情况下，会先用kmeans做下聚类，分一下组。吴恩达 机器学习课程 中对kmeans讲的很清楚。K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成n个组，其方法为:首先选择个随机的点，称为聚类中心（cluster centroids）；对于数据集中的每一个数据，按照距离个中心点的距离，将其与距离最近的中心点关联起来，与同一个中心点关
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2023-11-02 07:52:50
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1. Kmeans聚类算法原理1.1 概述K-means算法是集简单和经典于一身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。 1.2 算法图示假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster，其中两
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2023-08-21 15:52:13
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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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无监督学习：【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：Kmeans聚类算法的应用及密度聚类DBSCAN【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：高斯聚类GaussianMixture【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：7种异常和新颖性检测方式聚类是典型的无监督学习的一种，它将相似的元素聚集在一起。 聚类的应用有很多，比如降维，将一群实例点集聚成K类，每个实
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2024-05-07 19:51:07
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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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K-means聚类算法（事先数据并没有类别之分！所有的数据都是一样的） K-means聚类1 概述2 核心思想3 算法步骤4 代码实现 1 概述K-means算法是集简单和经典于一身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。2 核心思想通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，
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2024-04-05 13:00:09
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Kmeans算法流程从数据中随机抽取k个点作为初始聚类的中心，由这个中心代表各个聚类 计算数据中所有的点到这k个点的距离，将点归到离其最近的聚类里 调整聚类中心，即将聚类的中心移动到聚类的几何中心（即平均值）处，也就是k-means中的mean的含义 重复第2步直到聚类的中心不再移动，此时算法收敛 最后kmeans算法时间、空间复杂度是： 时间复杂度：上限为O(tKmn)，下限为Ω（Kmn）其中，
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2024-07-16 11:24:28
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K-meansK-means算法简述K-means算法思考常用的几种距离计算方法KMean算法的算法优缺点与适用场景优点缺点代码2D数据3D数据 K-means算法简述K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，一般作为掌握聚类算法的第一个算法。这里的K为常数，需事先设定，通俗地说该算法是将没有标注的 M 个样本通过迭代的方式聚集成K个簇。在对样本进行聚集的过程往往是以样本之间的距离作为指标
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2024-04-15 13:37:58
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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、输入原始图片 2、代码实现：#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
Mat src = imread("C:/Users/lzg/Desktop/opencv_test/Project1/1
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2023-06-21 22:01:24
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