目录一、聚类分析1、聚类2、Scipy中的聚类算法（K-Means）3、聚类示例 完整代码：运行结果：函数使用：二、图像色彩聚类操作步骤：完整代码：运行结果：三、合并至Flask软件部分代码：运行结果：一、聚类分析1、聚类聚类是把相似数据并成一组（group）的方法。不需要类别标注，直接从数据中学习模式。2、Scipy中的聚类算法（K-Means） 随机选取K个数据点作为“种
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2023-08-09 07:28:55
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阅读前提：了解K-means算法了解Python基本语句知道什么是txt文件code需要当前目录下添加一个city.txt文件。#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
#从磁盘读取城市经纬度数据
X = []
f = open('cit
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2023-08-30 15:09:29
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写在前面：健忘星人自学笔记，仅供参考简单易懂的阅读资料 层次聚类-概念全解 - 万勇's
前面的文章我们分别介绍了 K-means , 密度聚类，谱聚类，其中谱聚类的难度比较大，要求有一定的矩阵学习基础，今天不妨轻松一下，学习一个较为简单的“层次聚类”。正文：一、层次聚类基本原理层次的聚类方法（Hierarchical Clustering），从字面上理解，其
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2023-12-08 10:00:59
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文章目录介绍KMeans()函数介绍实例导入相关包整理数据手肘法确定分类个数创建模型绘制结果分为3类的结果 作者：张双双 介绍sklearn.cluster模块提供了常用的非监督聚类算法。 该模块中每一个聚类算法都有两个变体: 一个是类(class)另一个是函数(function)。 类实现了fit方法来从训练数据中学习聚类；对类来说，训练过程得到的标签数据可以在属性 labels_ 中找到。
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2023-08-20 16:48:12
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KMeans聚类是一种常用的聚类方式，根据聚类所用到的聚类，还可以有很多变种。由于本人科研需求，发现sklearn中的KMeans函数没有我所需要的距离，故此重新实现了该算法。该算法不仅可以改变距离度量，还可以对样本或特征进行聚类。代码如下：from copy import deepcopy
import numpy as np
import pandas as pd
class myKMea
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2023-07-01 09:09:56
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文章目录前言算法KMEANS-家庭消费调查DBSCAN-上网时间分布KMEANS-整图分割总结 前言对中国大学MOOC-北京理工大学-“Python机器学习应用”上的实例进行分析和修改：记录一些算法、函数的使用方法；对编程思路进行补充；对代码中存在的问题进行修改。课程中所用到的数据算法1.K-Meansfrom sklearn.cluster import KMeans
km = KMeans(
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2023-06-12 17:34:05
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[如何正确使用「K均值聚类」？1、k均值聚类模型 给定样本，每个样本都是m为特征向量，模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。用C表示划分，他是一个多对一的函数，k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数。 首先，计算样本之间的距离，这里选欧氏距离平方。 然后定义
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2024-05-29 07:07:07
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之前一直用R，现在开始学python之后就来尝试用Python来实现Kmeans。之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项、使用技巧)聚类分析在客户细分中极为重要。有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次(系统)聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。.一、scikit-lea
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2024-01-23 17:13:22
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# Python聚类连接函数实现指南
在数据科学和机器学习的领域中，聚类是一种重要的无监督学习技术，能够将相似的数据点归为同一类。本文将详细介绍如何在Python中实现聚类连接函数，包括必要的步骤、代码示例以及说明。
## 流程概述
在实现聚类连接函数之前，我们需要了解整个过程的基本步骤。以下是实现聚类的具体流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|---
原创
2024-08-12 04:26:48
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## FCM聚类算法简介及Python实现
### 引言
在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种常用的数据分析技术，用于将数据集中的样本划分为不同的群组或簇。其中，模糊C均值聚类（FCM）算法是一种常见的聚类算法，它通过计算每个样本对于不同簇的隶属度，再根据隶属度来确定每个样本所属的簇。
本文将介绍FCM聚类算法的原理和实现，并使用Python编程语言进行代码示例。
### FCM聚类算
原创
2023-09-02 05:54:36
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from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.externals import joblib
import numpy
import time
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == '__main__':
## step 1: 加载数据
print("step 1: load
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2023-05-29 15:52:45
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聚类算法的评估数据的聚类依赖于实际需求， 同时也依赖于数据的特征度量以及评估数据相似性的方法。相比于监督学习， 非监督学习通常没有标注数据，** 模型、 算法的设计**直接影响最终的输出和模型的性能。 为了评估不同聚类算法的性能优劣， 我们需要了解常见的数据簇的特点。以中心定义的数据簇：这类数据集合倾向于球形分布， 通常中心被定义为质心， 即此数据簇中所有点的平均值。 集合中的数据到中心的距离相比
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2024-04-29 17:49:49
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一、分类 有监督学习的两大应用之一，产生离散的结果。分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。 从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数据对象与类标识间对应的知识。 要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，此 外，训练
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2024-09-09 10:16:27
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层次聚类层次聚类层次聚类，又称为系统聚类。聚类首先要清晰地定义样本之间的距离关系，距离较近的为一类，较远的则属于不同的一类。层次聚类的计算步骤是首先将每个样本单独作为一类，然后将不同类之间最近的进行合并，合并后重新计算类间距。这个过程一直持续到将所有样本归为一类为之。 在计算类间距时有6中不同的常用方法： 最短距离、最长距离、类平均、重心、中间距离、离差平方和法。R中实现的函数是stats包中
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2023-12-06 18:51:25
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运行环境说明Equipment environment: system: Win10 64 python version: 3.7.10 matplotlib version: 3.4.2 numpy version: 1.20.3 sklearn version: 0.21.3 pandas version: 1.2.4 seaborn version: 0.11.1 sklearn versi
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2023-08-16 16:02:48
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# R语言中的K-Means聚类预测：基础与实践
K-Means聚类是一种广泛应用的数据分析技术，在市场研究、社交网络分析等多个领域发挥着重要作用。这种算法通过将数据划分为多个簇（clusters），使得同一簇内的数据点相似度高，而不同簇间的数据点相似度低。本文将为您介绍K-Means聚类的基本原理，并提供一个R语言实现的代码示例。
## K-Means聚类原理
K-Means聚类的基本步骤
原创
2024-08-01 11:27:31
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简单实现和测试## 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/361357925
import math
import numpy as np
import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy im
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2024-09-15 18:55:54
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划分聚类Kmeans原理(1)任意选择k个对象作为初始的簇中心；(2)根据距离（欧式距离）中心最近原则，将其他对象分配到相应类中；(3) 更新簇的质心，即重新计算每个簇中对象的平均值；(4) 重新分配所有对象，直到质心不再发生变化 调包实现import time
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
da
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2023-07-28 13:11:42
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1 前言这段时间不断收到有人私信问没有标签的数据集怎么做预测，因此在这篇文章中笔者就来简单说说处理这类问题方法。在正式解决这个问题我们先来探究一下他们为什么会这么问呢？仔细想想问题应该是出在“没有标签”上，试想一下如果是
原创
2021-12-28 16:32:55
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1 前言这段时间不断收到有人私信问没有标签的数据集怎么做预测，因此在这
原创
2022-01-18 09:59:00
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