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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1.MATLAB函数Kmeans使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…)各输入输出参数介绍：X: N*P的数据矩阵，N为数据个数，P为单个数
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2024-01-15 19:11:21
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一、背景煤矿地磅产生了一系列数据： 我想从这些数据中，取出最能反映当前车辆重量的数据（有很多数据是车辆上磅过程中产生的数据）。我于是想到了聚类算法KMeans，该算法思想比较简单。二、算法步骤1、从样本中随机取出k个值，作为初始中心2、以k个中心划分这些数据，分为k个组3、重新计算出每个组的中心，作为新中心4、如果初始中心和新中心不相等，则把新中心作为初始中心，重复2，3。反之，结束注意
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2023-08-06 10:30:13
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Kmeans算法Kmeans是简单的聚类分析算法。其常用在数据分析与人工智能中。简单说，Kmeans算法就是把一个集合中的东西分为若干子集，这几个子集内的元素具有空间相近或者特点相近。做法：1. 随机选取K各中心点，生成对应的k个簇。2. 遍历所有的数据点，依据“距离’”将每一个数据点划分到最近的中心点所在
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2024-02-11 08:17:53
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目录Kmeans聚类算法介绍：1.聚类概念：2.Kmeans算法：定义：大概步骤： Kmeans距离测定方式： 3.如何确定最佳的k值(类别数)：手肘法：python实现Kmeans算法： 1.代码如下： 2.代码结果展示： 聚类可视化图： 手肘图： 运行结果： 文章参考： 手肘法：K-means聚类最优k值
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2023-08-09 16:52:50
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一. 概述 首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是未知的， 能保证
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2021-11-19 15:03:59
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一. 概述
首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。
聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可能保证数据完整的前提下，减少数据的量级，以便后续处理。也可以对聚类数据结果直接应用或分析。
而Kmean
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2021-08-17 14:50:08
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Python | 学习笔记环境：Python 3.9.71. 简介针对有一定开发经验快速学习Python语法。2. 注释# 这个是注释内容
print("hello world") # 注意print不是线程安全的3. 基本类型注意：任何运算中只要有一方是浮点数，结果必然是浮点数。Python浮点数也有精度问题。3.1. 字符串当然也能使用\t\n...之类转义字符# 打印message字符串
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2024-07-16 14:41:07
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算法原理KMeans算法是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地选取任意k个对象作为初始聚类中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离赋
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2023-08-06 10:29:44
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前言日常生活中，从人脸识别、语音识别到搜索引擎，我们看到越来越多人工智能领域的算法逐渐走向落地。尽管全球每日新增数据量以PB或EB级别增长，但是大部分数据属于无标注甚至非结构化。所以相对于监督学习，不需要标注的无监督学习蕴含了巨大的潜力与价值。聚类算法KMeans是无监督学习的杰出代表之一。本文是记录自己过去学习KMeans算法的系统小结，将从“KMeans简介，优缺点与优化策略，结合EM算法解释
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2023-08-10 12:57:00
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第十章 利用k-均值聚类算法对未标注的数据进行分组一．导语聚类算法可以看做是一种无监督的分类方法，之所以这么说的原因是它和分类方法的结果相同，区别它的类别没有预先的定义。簇识别是聚类算法中经常使用的一个概念，使用这个概念是为了对聚类的结果进行定义。聚类算法几乎可以用于所有的对象，并且簇内的对象越相似，效果越好。二．K-均值聚类算法的基本概念K-均值聚类算法它的目的是将数据分成k个簇。它的
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2023-11-21 08:59:18
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题目描述：现在有部分餐饮客户的消费数据存于数据文件：consumption.xls 其中R表示最近一次消费时间间隔，F表示消费频率，M表示消费总金额编程实现K-Means聚类算法，将客户分类成3类客户群，并评价这些客户群的价值 数据集如下：解题思路：这是一个使用 K-Means 聚类算法的 Python 程序。简单来说，K-Means 算法是一种聚类算法，它的目的是将数据集划分成 K 个聚类，使得
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2024-04-10 14:56:59
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先放一段其他大神的理解，讲的已经很清楚了，后面结合代码说说我的理解 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K
Kmeans 是一种动态聚类方法，其基本思想是：首先随机选取 K 个点作为初始凝聚点，按照距离最近原则划分为 K 类；然后重新计算 K 个类的重心作为新的凝聚点，再按照距离最近原则重新分类；重复这一过程，直到重心不再变化为止。下面是一个简单利用 kmeans 聚类分析的例子，数据为某一年全国31个省市的居民消费支出数据：食品衣着居住家庭设备交通通讯文教娱乐医疗保健其他北京4215.561184.1
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2023-08-18 15:07:09
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Kmeans++算法Kmeans++算法，主要可以解决初始中心的选择问题，不可解决k的个数问题。Kmeans++主要思想是选择的初始聚类中心要尽量的远。做法：1. 在输入的数据点中随机选一个作为第一个聚类中心。2. 对于所有数据点，计算它与已有的聚类中心的最小距离D(x)3. 选择
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2023-12-07 15:41:20
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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）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，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。k
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2023-08-25 17:25:47
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【KMeans】Python实现KMeans算法及其可视化
原创
2024-06-16 18:06:37
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K-means是聚类算法中的一种，由于其原理简单，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、模式识别等领域有着广泛的应用。本文先引出K-means的基础概念，比如：闵可夫斯基距离、曼哈顿距离、欧氏距离等；接着介绍K-means的原理，重点阐述了如何确定K值、如何选取初始中心点等；然后介绍K-means的Python实现、K-means的Sklearn实现、泰坦尼克号的聚类具体应用；最后对K-means进行
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2023-11-24 05:48:39
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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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题记：凌晨3点半的不眠，是这个时代太聒噪，还是内心的不安kmeans知识体系从代码中梳理知识体系sklearn中kmeans源码源码结构kmeans算法属于cluster包的k_means.py文件。使用的过程中通过from sklearn.cluster import Kmeans导入 在使用常规（不含大批量数据的情况下）kmeans算法的实现过程如上图所示，Kmeans主类，包含若干的内部函数
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2023-12-17 19:22:57
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