k-means算法是machine learning领域内比较常用的算法之一。 首先，我们先来讲下该算法的流程（摘自百度百科）： 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中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然 后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 以上就是k-means的算法流程了，算法的流程其实还是比较简单的，今天我着重
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2012-06-21 15:08:00
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k-means算法是一种无监督的机器学习算法，虽然是机器学习，但它简单易于实现。本篇采用python语言，自主编程实现k-menas算法，当然python用专门的库函数来实现该算法，但本次主要使用该算法阐述编程思想，所以不采用内置函数。采用自主编写的程序的方式。k-means算法思想原理本篇同样重在实现，所以对于原理简单介绍。该算法的思想很简单，通过计算数据点到聚类中心的距离来分类。什么是聚类中心
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2023-06-21 22:18:15
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1、初始化k个簇中心。 2、更新所有样本点簇归属：样本点到哪个簇中心点最近就属于哪个簇。 3、重新计算每个簇的中心点（直到簇中心点不再变化或达到更新最大次数）
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2019-06-16 12:33:00
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K-Means 二维数据 聚类分析 数据样本及聚类要求二维数据曼哈顿距离计算K-Means 算法 步骤第一次迭代 : 步骤 ( 1 ) 中心点初始化第一次迭代 : 步骤 ( 2 ) 计算距离第一次迭代 : 步骤 ( 3 ) 聚类分组第二次迭代 : 步骤 ( 1 ) 中心点初始化第二次迭代 : 步骤 ( 2 ) 计算距离第二次迭代 : 步骤 ( 3 ) 聚类分组K-Means 迭代总结K-Means 初始中心点选择方案K-Means 算法优缺点K-Means 算法变种
原创
2022-03-09 10:11:34
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一、K-均值聚类（K-means） k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标，聚类目标
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2019-06-10 10:14:00
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K-Means
原创
2021-08-19 12:53:06
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使用TensorFlow实现K-Means算法，并将其应用于分类手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库手写数字作为训练样本（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.Author: Aymeric DamienProject: https:...
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2022-02-09 18:29:53
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使用TensorFlow实现K-Means算法，并将其应用于分类
手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库
手写数字作为训练样本（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。
Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.
Author: Aymeric Damien
Project: https:...
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2021-07-15 15:12:54
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K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始质心K值是聚类结果中类别的数量。
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2017-04-11 08:43:00
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介绍K-means算法是是最经典的聚类算法之一，它的优美简单、快速高效被广泛使用。它是很典
原创
2022-08-21 00:35:17
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问题：K-所有值聚类是无监督学习算法设数据集。当中，。如果这个数据能够分为类。把这个问题模型化：，当中代表第类的聚点（中心点、均值）。该模型能够用EM算法进行训练：初始化，。E步：固定。最小化，显然。当中。M步：固定。最小化，，。直至收敛。——————————————————————————————...
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2015-07-30 16:00:00
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一、聚类分析1.1 聚类分析 聚类： 把相似数据并成一组（group）的方
原创
2018-05-28 22:05:44
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二分K-Means（Bisecting K-Means）是一种改进的聚类算法，它是K-Means算法的一种变体。与传统的K-Means算法一次性生成K个聚类不同，二分K-Means通过递归地将一个聚类分裂成两个，直到达到所需的聚类数目。
原创
2024-07-09 10:46:48
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k-means是一种迭代求解的聚类算法，是将数据分为K组，k由人为指定，随机选取一个中心点为初始的聚类中心，然后重复计算数据到之前 n 个聚类中心最远的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可
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原创
2021-10-28 14:11:40
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示了K-means算法的工作流程和优化效果。更多计算机相关内容可访问作者博客网站rn.berlinlian.cn。
一、K-means算法原理 k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标，聚类目标是使得各类的聚类平方和最小，即最小化： &nbs
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2023-06-13 21:07:32
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概念：聚类分析（cluster analysis ）：是一组将研究对象分为相对同质的群组（clusters）的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析，或者数值分类。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或者相似度将其划分成若干个组，划分的原则是组内距离最小化而组间（外部）距离最大化。聚类和分类的不同在于：聚类所要求划分的类是未知的
原创
2021-07-13 09:48:43
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K-means是比较一种流行的聚类算法，它以非监督的方式将数据分为k个聚类。具体步骤如下，随机地选择k个数据点作为初始分类的中心(+标记)计算所有数据点与k个分类中心的“距离”（e.g.欧式距离），将它们标记为最近的那个分类，如上图对每种分类数据群，重新计算他们的中心（mean point），这个中心的计算和距离一样有很多定义方法重复2-3的操作，直到分类不再改变（或是不再有大的改变）K-mean
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2021-03-18 16:53:27
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K-means算法输入input：data X输出output：data（X,S）解释：输入没有标签的数据data X，经过训练，给每一个数据添上一个标签S{s1,s2,...,sk}，对应的聚类中心为U...
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2015-07-16 19:23:00
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总结 1、二分法 2、总体中的最值 bisecting k-means ：在初始时将所有数据当成一个聚簇，然后递归地将最不紧凑的聚簇用2-means拆分为2个聚簇，直至满意
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2019-01-14 23:33:00
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