这个算法中文名为k均值聚类算法，首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程，方便大家理解。第一步.随机生成质心由于这是一个无监督学习的算法，因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点，并随即给定两个质心，我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类，因此选取了两个质心，什么时候这一堆点能够根据这两个质心分为两堆就对了。如下图所示：第二步.根据距离进行分类红色和蓝色的点代表了我
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2024-02-10 20:44:12
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k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。k-means算法中的k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值(这种均值是一种对类簇中心的描述)，因此，k-
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2023-08-23 20:58:07
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k-均值聚类：将训练集分成k个靠近彼此的不同样本聚类。因此我们可以认为该算法提供了k-维的one-hot编码向量h以表示输入x。当x属于聚类i时，有hi=1，h的其它项为零。k-均值聚类提供的one-hot编码也是一种稀疏表示，因为每个输入的表示中大部分元素为零。one-hot编码是稀疏表示的一个极端示例，丢失了很多分布式表示的优点。one-hot编码仍然有一些统计优点(自然地传达了相同聚类中的
# Python一维K-means聚类实现
## 引言
在数据分析和机器学习中，聚类是一种无监督学习方法，用于将相似的数据样本分组成簇。K-means是聚类算法中最常用的一种方法之一。本文将教你如何使用Python实现一维K-means聚类算法。
## K-means聚类算法简介
K-means算法是一种迭代算法，用于将n个数据样本划分为k个簇。该算法的基本思想是通过不断迭代，将样本点划分
原创
2024-01-25 08:19:59
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概述聚类算法是无监督学习的代表算法之一，也叫“无监督分类”。目的是将数据分为若干有意义或有用的组，通常根据实际需求来进行划分。聚类可以用于降维和矢量量化（vectorquantization），可以将高维特征压缩到一列当中，常常用于图像，声音，视频等非结构化数据，可以大幅度压缩数据量。核心是将数据分为多个组，探索每个组的数据是否有联系。KMeans的工作原理簇与质心KMeans将数据划分称若干个无
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2024-03-06 00:00:15
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最近在学K-Means算法，感觉挺有意思。要说K-Means，得先说说什么是聚类。聚类聚类是无监督（标签）学习，不依赖于预定义的类别和标签的训练实例。在进行聚类前甚至可能不知道要样本要分几类，类别是什么。所以说，与预先样本定义好类别（如：学生 -1，老师 +1）的分类来说，是一种无监督学习。K-MeansK-Means是一种聚类算法，据说是最简单的聚类算法（没有之一）。 算法的目标：给定一个元素
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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kmeans算法未调用库，使用基本数据结构实现 1. 对于给定的图片IMGP8080.jpg，要求把河流部分划分出来。可以采用以下方法：在该图像中分别在河流部分与非河流部分画出一个窗口，把在这两个窗口中的像素数据作为训练集，用Fisher线性判别方法求得分类器参数，再用该分类器对整幅图进行分类。请用python程序实现。2.&nb
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2024-10-17 11:44:23
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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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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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使用Kmeans算法对数据进行聚类前言数据Waveform数据来自该链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/waveform/
其中每条数据已经进行了分类，分为了0，1，2类，这些标签位于每一条数据的最后。
图片数据来源网络。目标使用kmeans算法对waveform数据进行聚类。
使用kmeans算法对图片进行聚类
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2023-09-28 14:31:50
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kmeans聚类，肘部法确定聚类个数 代码对数据先进行归一化然后聚类 可设定聚类个数范围，根据肘部法选择合适的聚类个数 可求得每类的具体数据 matlab代码，备注清楚，更改为自己的数据和要求即可在数据分析和机器学习领域，聚类是一个重要的技术方法，它可以将数据集中的元素划分成几个互不重叠的子集，每个子集都包含一些相似的元素。针对聚类的问题，kmeans聚类是一种广泛应用的算法，它基于迭代优化的思想
# Python 中的一维 KMeans 聚类
KMeans 聚类是一种经典的聚类算法，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。它的基本思想是将 n 个数据点划分到 k 个簇中，使得每个数据点与它所处簇的中心（均值）之间的距离最小。本文将重点介绍如何在一维数组中应用 KMeans 聚类，并提供相应的代码示例。
## KMeans 的基本原理
KMeans 聚类的工作流程可以概括为以下几个步骤：
原创
2024-09-07 06:48:24
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概念聚类分析：是按照个体的特征将它们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大差异性无分类目标变量(Y)——无监督学习K-Means划分法、DBSCAN密度法、层次聚类法 1、导入数据 1 import pandas
2 from sklearn.cluster import KMeans
3 from sklearn.decomposi
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2024-08-22 14:12:03
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我的配制IDE:PyCharm环境:AnacondaPython包:sklearn、numpy、matplotlib一、导入需要的Python包1. K-means在sklearn.cluster中，用到K-means聚类时，我们只需：from sklearn.cluster import KMeansK-means在Python的三方库中的定义是这样的： class skle
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2024-02-01 21:37:43
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作者 | 泳鱼一、聚类简介Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息），需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起，即只是利用样本数据本身的分布规律。聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法：传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度/层
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2024-04-22 20:10:30
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算法优缺点：优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据算法思想k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去。1.首先我们需要选择一个k值，也就是我们希望把数据分成多少类，这里k值的选择对结果的影响很大，Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method，简单的说就是根据聚类的结果和k的
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2023-08-20 20:28:35
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所谓聚类分析，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个观测属性，对这些属性使用某种算法将D划分成K个子集，要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能高，而不同子集的元素相似度尽可能低。聚类分析是一种无监督的观察式学习方法，在聚类前可以不知道类别甚至不用给定类别数量。目前聚类广泛应用于统计学、生物学、数据库技术和市场营销等领域。聚类算法有很多种，如K-means（K均值聚类）、K中心聚类、密度聚类、
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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一、 什么是聚类聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类，但是究竟分成多少类，这个要取决于文档集合里文档自身的性质。下面这个图就是一个简单的例子，我们可以把不同的文档聚合为3类。另外聚类是典型的无指导学习，所谓无指导学习是指不需要有人干预，无须人为文档进行标注。二、聚类算法：from sklearn.cluster import KMeans de
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2023-08-14 14:39:04
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