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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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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1 K-means聚类算法k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。其处理过程如下： 1.随机选择k个点作为初始的聚类中心； 2.对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇 3.对每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心 4.重复2、3直到聚类中心不再发生改变 2 K-means的应用2.1 数据介绍现有1999年全国31个
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2024-05-29 07:09:19
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前言聚类问题是无监督学习的问题，算法思想就是物以类聚，人以群分，聚类算法感知样本间的相似度，进行类别归纳，对新输入进行输出预测，输出变量取有限个离散值。本次我们使用两种方法对鸢尾花数据进行聚类。无监督就是没有标签的进行分类K-means 聚类算法K-means聚类算法（k-均值或k-平均）聚类算法。算法思想就是首先随机确定k个中心点作为聚类中心，然后把每个数据点分配给最邻近的中心点，分配完成后形成
原创
2022-07-03 00:39:49
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前言 聚类问题是无监督学习的问题，算法思想就是物以类聚，人以群分，聚类算法感知样
原创
2022-09-02 21:39:12
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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 聚类算法简要介绍 1.1 聚类是什么 聚类是机器学习中的一种重要的无监督算法，可以将数据点归为一系列的特定组合。聚类算法可以将数据点聚成不同的类，揭示数据集中蕴含的不为人知的规律，从而指导我们的生产和生活。简单地说，聚类就是将对象进行分组，使得相似的对象归为一类。对于聚类其实我们并不陌生，我们常说的“物以类聚，人以群分”指的就是聚类。1.2
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2023-10-11 08:33:33
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K-means入门学习一、算法概述二、算法思想三、算法实现步骤四、算法图解五、算法优缺点六、k-means算法python实现6.1 sklearn聚类6.2 各省份消费数据聚类6.3 常规方法python实现七、相关参数调整八、优化算法K-means++8.1 kmeans不足之处8.2 kmeans++8.3 层次聚类 一、算法概述K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是集简单和经典于一
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2023-08-11 09:26:59
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以下内容摘自下面链接： http://blog.pluskid.org/?p=17http://www.mathworks.cn/help/toolbox/stats/kmeans.htmlhttp://www.mathworks.cn/products/p_w_picpath/demos.html?file=/products/demos/shipping/p_w_picpaths/ipexhi
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2013-11-14 17:15:38
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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
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2021-07-13 09:48:43
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聚类算法是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法，是一种无监督学习方法。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相似度将他们划分为若干组，划分的原则是组内样本最小而组间距离最大化。常用的聚类方法有：常见的聚类分析算法有：这里主要介绍一下最常用的K-Means聚类算法一、K-Means聚类算法简介K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误
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2023-08-07 21:29:48
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K-means即为1967年MacQueen首次提出的K均值聚类算法，在许多实践应用中取得了很好的效果，下面对k-means算法做简要介绍。
设数据集由n个对象组成，预备分成k类，初始化时，从n个数据对象 中随机选取k个作为簇的初始均值，对剩余数据对象，计算其与各个簇均值的距离，从而将其指派到最相似的簇。指派完毕后，重新计算各个簇的均值，并对各个数据对象重新进行指派。如此重复直至准则函数式（所有
原创
2012-01-02 19:13:19
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文章目录聚类分析介绍K-Means聚类
聚类分析介绍关键词：没有先验知识、亲密程度、相似性个体、自动分类；
K-Means聚类 K均值聚类是一种动态聚类法，为了改进之前的算法在样品个数很大时内存和时间都消耗极大的缺点；即一种动态聚类法，先粗略分一下类，然后按照某种最优原则进行修正，直到分类比较合理为止；思想： 先假定样本可分为C类，选定C个初始聚类中心，然后根据最小距离原则将
原创
2022-01-02 14:50:06
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目录聚类分析 | MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析k-均值聚类简介数据下载程序设计学习小结参考资料致谢聚类分
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2022-12-15 15:15:17
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1、 问题描述及实验要求K-means算法对data中数据进行聚类分析（1）算法原理描述（2）算法结构（3）写出K-means具体功能函数（
原创
2023-01-16 19:58:48
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实例背景：聚类分析是一种无监督学习方法，通常用于数据的分组。在本示例中，我们将使用K-means聚类算法对iris数据集进行聚类，尝试将鸢尾花数据集分为不同的簇，来进行聚类分析。目标：使用K-means算法进行聚类评估聚类效果可视化聚类结果步骤 1: 加载数据并准备数据# 加载数据集
data(iris)
# 只选择数值型变量进行聚类
iris_data <- iris[, 1:4]
#
1.简介 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。2. 算法大致流程为： 1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属
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2023-06-13 19:59:24
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k-means聚类分析已知如下数据，对表中数据点运用K-means方法进行聚类分析XYP100P212P331P488P5910P6107 选取初值k=2，也就是p1和p2俩点。 计算距离：P1P2P33.162282.23607P411.31379.21954P513.453611.3137P612.206610.2956我们发现所有点离p2更近一些，于是重新分组。A：P1B：P2、P3、P4
原创
2022-01-14 11:25:30
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一，配制说明
1 ,建表 :
CREATE TABLE KMEANS( ID NUMBER  
原创
2009-03-06 18:40:48
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说明：
这里只对研究的表，进行数据提取，分析因子，数据转化，数据标准化；
下面是相应的建表和处理的存储过程：
-----------------------数据准备-------------------------------------------
--------------------------原数据库表-------
原创
2009-03-15 22:46:51
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