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 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Wed Jan 10 19:18:56 2018
4
5 @author: markli
6 """
7 import numpy as np;
8 '''
9 kmeans 算法实现
10 算法原理
11 1、随机选择k个点作为聚类中心点，进行聚类
12 2、求出聚类后的各类的 中心点
1
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2023-06-21 21:57:49
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k-means算法原理上可以说蛮简单的，面试上也会经常问到，但一旦面试官问到如何用python写出来，有些同学可能一时半会还不知道咋下手，导致写的磕磕绊绊，影响面试体验。今个我们就来彻底学懂它！先介绍原理：
先给定样本data和聚类数k；
（1） 初始化。随机选取k个样本点作为初始聚类中心；
（2）对样本进行聚类。计算样本
到每个聚类中心的距离，将该样本指派到与
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2023-08-31 20:49:58
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题记：最近有幸参与了一个机器学习的项目，我的主要工作是帮助进行数据预处理，期间用Python实现了K-means聚类算法，感觉收获很多特此记录下来和大伙儿分享。 一
机器学习项目的主要流程
机器学习项目的主要流程有五步： 1.数据提取 2.数据清洗 3.特征工程 4.训练模型 5.验证模型并优化 之前讲到的PYTHON爬虫可以算是第一步数据提取里面的内容，
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2024-08-30 21:20:39
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#-*- coding:utf-8 -*-
import logging
import logging.config
import ConfigParser
import numpy as np
import random
import codecs
import os
from collections import OrderedDict
#获取当前路径
path = os.getcwd()
#
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2024-07-06 08:50:12
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PythonGMM（高斯混合模型）聚类是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为多个类别。在本文中，我将向你详细介绍如何使用Python的scikit-learn库来实现GMM聚类，并获取聚类中心。
整体流程如下所示：
步骤|操作
-|-
第一步|导入所需的库和数据集
第二步|创建GMM聚类模型
第三步|训练模型并进行预测
第四步|获取聚类中心
接下来，让我们逐步进行操作。
第一步：导入所需
原创
2024-01-05 10:10:05
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SOMSOM算法是一种无监督学习的神经网络算法。由输入层和竞争层（输出层）组成。SOM是一种聚类方法。算法步骤初始化竞争层；竞争层一行代表一个坐标点（x，y）。根据竞争层的尺寸初始化权重矩阵；权重矩阵一行代表竞争层中一个点的权重，一列代表样本的一个属性。对样本集进行归一化处理从样本集中选取一个样本作为输入的向量，然后计算该输入向量与权重矩阵中的哪个权重向量距离最小（使用欧氏距离）。距离最小的向量所
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2023-08-09 17:11:11
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FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。1 模糊集基本知识 首先说明隶属度函数的概念。隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数，
常用的分类算法包括： 决策树分类法 朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier) 基于支持向量机(SVM)的分类器 神经网络法 k-最近邻法(k-nearest neighbor，kNN) 模糊分类法下文出处 常见的聚类算法包括： ①基于划分的聚类算法 k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中
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2023-12-21 09:35:00
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1.简述分类与聚类的联系与区别？ 分类是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。区别是分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预
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2023-12-12 14:44:24
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# Python 聚类中心点的实现指南
在数据分析和机器学习领域，聚类是常用的无监督学习技术之一。聚类能够帮助我们发现数据中的模式以及相似性。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 实现聚类，并集中于如何找到聚类的中心点。
## 一、流程概述
首先，我们需要了解整个实现的流程。以下是实现聚类中心点的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。在数据科学中，我们可以使用聚类分析从我们的数据中获得一些有价值的见解。在这篇文章中，我们将研究5种流行的聚类算法以及
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2023-11-26 11:19:08
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最近看到Andrew Ng的一篇论文，文中用到了Kmeans和DL结合的思想，突然发现自己对ML最基本的聚类算法都不清楚，于是着重的看了下Kmeans，并在网上找了程序跑了下。kmeans是unsupervised learning最基本的一个聚类算法，我们可以用它来学习无标签的特征，其基本思想如下： 首先给出原始数据{x1
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2024-04-27 08:31:00
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# 密度聚类（DBSCAN）解决异常点检测问题
在数据挖掘和异常点检测领域，密度聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN）是一种非常常用的算法。DBSCAN算法将数据点分为核心点、边界点和噪声点，并根据每个核心点的密度将其聚类在一起。
## 算法原理
DBSCAN算法的核心思想是通过在数据空间中
原创
2023-08-02 10:26:33
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1.问题定义 在日常银行、电商等公司中，随着时间的推移，都会积累一些客户的数据。在当前的大数据时代、人工智能时代，数据就是无比的财富。并且消费者需求显现出日益差异化和个性化的趋势。随着我国市场化程度的逐步深入，以及信息技术的不断渗透，对大数据的分析已是必然趋势。本案例就是使用机器学习聚类算法对客户进行分组，为销售人员进行精准营销提供帮助。2.数据收集本数据是
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2023-08-28 11:04:30
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K中心点算法（K-medoids）前面介绍了k-means算法，并列举了该算法的缺点。而K中心点算法（K-medoids）正好能解决k-means算法中的 “噪声”敏感这个问题。如何解决的呢？首先，我们得介绍下k-means算法为什么会对“噪声”敏感。还记得K-means寻找质点的过程吗？对某类簇中所有的样本点维度求平均值，即获得该类簇质点的维度。当聚类的样本点中有“噪声”（离群点）时，
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2024-09-18 22:30:40
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聚类
俗话说：“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行
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2023-12-16 22:23:52
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一、栅格数据
1、栅格数据:栅格数据结构实际就是像元阵列，每个像元由行列确定它的位置。由于栅格结构是按一定的规则排列的，所表示的实体位置很容易隐含在网络文件的存储结构中，且行列坐标可以很容易地转为其它坐标系下的坐标。在网络文件中每个代码本身明确地代表了实体的属性或属性的编码。
2、栅格数据的优点：在栅格数据结构中，点实体表示为一
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2024-04-29 20:21:31
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一、划分聚类 1.K-means 经典算法，指定k为最后分裂保留的簇的个数。 ①n个样本，随机选择k个样本作为初始簇的中心。 ②计算每个样本距离k个簇中心的距离，把它加入到距离自己最近的簇中去。(如果相同，考虑优先级等合并规则) ③重新计算每个簇的平均值，更新为新的簇中心。 ④重复②③，直到簇稳定或者到达迭代上限次数。优点: 可以处理规模较大的数据、时间复杂度低、空间复杂度低缺点: k值需要人为指
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2024-07-09 05:17:35
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kmeans聚类 迭代时间远比层次聚类的要少，处理大数据，kmeans优势极为突出.。对博客数据进行聚类，实验测试了: 层次聚类的列聚类（单词聚类）几乎要上1小时，而kmeans对列聚类只需要迭代4次！！ 快速极多。如图：包含两个聚类的kmean聚类过程：总思路：将所有要聚类的博客，全部用word表示成一个向量，即每篇博客都是由单词组成的，然后形成了一个单词-博客 的矩阵，矩
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2024-09-19 07:37:17
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