背景与原理：聚类问题与分类问题有一定的区别，分类问题是对每个训练数据，我给定了类别的标签，现在想要训练一个模型使得对于测试数据能输出正确的类别标签，更多见于监督学习；而聚类问题则是我们给出了一组数据，我们并没有预先的标签，而是由机器考察这些数据之间的相似性，将相似的数据聚为一类，是无监督学习的一个典型应用。而k-means算法则是非常常见的聚类算法，其思想是如果我们想把这些数据聚为k类，那么我们预
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2024-06-07 11:49:21
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K均值聚类参考博客：opencv K均值聚类(python)Kmeans图像分割实践聚类能够将具有相似属性的对象划分到同一个集合（簇）中。聚类方法能够应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类算法的效果越好。K均值聚类的基本步骤K均值聚类是一种将输入数据划分为k个簇的简单的聚类算法，该算法不断提取当前分类的中心点（也称为质心或重心），并最终在分类稳定时完成聚类。从本质上说，K均值聚类是一种迭代算法。在
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2023-08-10 21:56:40
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一、简介 K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，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。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平
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2023-08-13 19:37:17
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聚类的基本思想俗话说"物以类聚，人以群分"聚类(Clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning)，简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。定义：给定一个有个对象的数据集，聚类将数据划分为个簇，而且这个划分满足两个条件：(1)每个簇至少包含一个对象；(2)每个对象属于且仅属于一个簇。基本思想：对给定的，算法首先给出一个初始的划分方法
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2023-08-11 12:23:49
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K均值聚类算法（K-means）聚类分析主要过程Kmeans.mkmeans1.mK_means2.mK_means.m表格资料全部资料 聚类分析主要过程（1）将数据展绘
% 随机生成3个中心以及标准差
s = rng(5,'v5normal');
mu = round((rand(3,2)-0.5)*19)+1;
sigma = round(rand(3,2)*40)/10+1;
X = [m
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2023-10-11 15:38:22
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k-均值聚类算法Kmeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。K-Means算法如何工作？输入：样本集D，簇的数目k，最
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2023-08-24 15:06:13
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代码是在weka上二次开发的，但没有使用原来的kmeans代码，只是用了它的数据类Intances，先说下与它相关的几点东西。一、KMeans算法简介输入
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2013-12-06 19:12:00
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1.案例数据探索案例采用著名的鸢尾花iris数据集，按鸢尾花的三个类别（刚毛，变色，佛吉尼亚），每一类50株，共测得150株鸢尾花的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性数据。1.1 浏览数据与变量数据上传SPSSAU后，在 “我的数据”中查看浏览一下原始数据，前10行数据如下：图1 “我的数据”查看浏览数据集花瓣、花萼长宽为连续型变量，已知的鸢尾花分类数据是类别型变量。1.2 箱线图观察
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2023-11-25 20:18:21
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数据介绍：有三列，一列是name，即样本的名字，另外两列是数值数据，对name进行聚类，再根据聚类的标签（从0开始），然后建立交叉表。代码：from sklearn.cluster import KMeans #k均值聚类import pandas as pddf = pd.read_csv('XXXX.csv')#print(df.head)#print(df.colum...
原创
2022-01-11 16:44:11
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# 如何实现k均值聚类Python代码
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现k均值聚类的Python代码。首先，让我们来看一下整个流程，然后逐步介绍每个步骤需要做的事情以及相应的代码。
## 流程概述
以下是k均值聚类的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 选择k个初始聚类中心 |
| 2 | 计算每个样本点到聚类中心的距离，并将其划分到最
原创
2024-02-24 06:48:33
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文章目录1. 标准C-Means1.1. 基本思路1.2. 样本在类间调整思路1.3. 具体步骤1.4. 初始化类的方法1.4.1 选择代表点1.4.2 初始类划分2. IOSDATA2.1 简介2.2 算法流程2.2.1 符号释义2.2.2 算法步骤2.2.3 分裂操作2.2.4 合并操作3. 基于样本与核相似度的动态聚类算法3.1 C-Means与IOSDATA面临的问题3.2 具体步骤3.
# 均值聚类：一种有效的数据聚类技术
均值聚类（Mean Shift Clustering）是一种非参数的聚类方法，旨在通过向数据的密集区域移动来寻找数据的不同聚类。该方法在图像处理、语音识别、市场细分等多个领域都有广泛应用。本文将通过一个简单的 Python 伪代码示例来阐明均值聚类的基本概念和实现过程，帮助读者理解其工作原理。
## 均值聚类的基本原理
均值聚类的基本思想是：
1. 在
k-均值聚类算法一.聚类分析概述1.簇的定义2.常用的聚类算法二.K-均值聚类算法1.k-均值算法的python实现1.1 导入数据集1.2 构建距离计算函数1.3 编写自动生成rand质心的函数1.4 K-means聚类函数的实现 一.聚类分析概述聚类分析是无监督类机器学习算法中常用的一类，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（也被称为簇）。组 内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的
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2024-03-18 19:36:03
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一.系统聚类法 1.基本思想
将模式样本按距离准则逐步分类，类别由多到少，直到获得合适的分类要求为止。算法：第一步：设初始模式样本共有N个，每个样本自成一类，即建立N类，。计算各类之间的距离（初始时即为各样本间的距离），得到一个N*N维的距离矩阵D(0)。这里，标号(0)表示聚类开始运算前的状态。第二步：假设前一步聚类运算中已求得距离矩阵D(n)，n为逐次聚类合并的次数，则求D(n)中的
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2023-12-15 23:00:14
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1、聚类是一种无监督学习，他讲相似的对象放到同一簇下，有点像自动分类。聚类方法几乎可以用到任何对象上，簇内的对象越相似，聚类结果就越好。2、K均值聚类的优点 算法简单容易实现 缺点： 可能收敛到局部最小值，在大规模数据上收敛速度较慢3、K-均值算法算法流程以及伪代码 首先随机选择k个初始点作为质心。然后将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来说，遍历数据集计算数据与质心之间的距离找到最小的
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2023-06-07 16:48:54
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K-means聚类前言一、K-means的算法思路二、代码实现1. 读取excel文件2.对一个数据规范化3. 对数据集规范化4. 计算样本间距离5. K-means算法部分6. 聚类结果可视化完整代码运行结果总结 前言 k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，
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2023-09-28 14:15:06
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# 模糊C均值聚类：一种智能的数据分析技术
模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）聚类是一种常用的无监督学习技术，旨在将数据集中的样本归类到多个簇中。与传统的K均值聚类不同，FCM允许一个样本同时属于多个簇，其隶属度表示样本归属某个簇的可能性。这种特性使得FCM在处理复杂数据时更具灵活性和准确性。
## FCM算法简介
FCM的基本思想是：给定一个数据集D和簇数C，使用迭代的方法
原创
2024-09-19 08:15:30
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目录1.K-means算法1.1算法流程1.2程序实现1.3实验结果原始数据集聚类结果2.FCM算法2.1算法流程2.2程序设计FCM子函数主函数2.3实验结果原始数据集聚类结果目标函数J的变化 在科学计算领域，聚类算法一般都是作为其他算法分析的基础，对数据进行聚类可以从整体上分析数据的一些特性。聚类有很多的算法，K-means是最简单最实用的一种算法，FCM算法则是K-means算法融合模糊
机器学习的研究方向主要分为三大类：聚类，分类与回归。MeanShift作为聚类方法之一，在视觉领域有着广泛的应用，尤其是作为深度学习回归后的后处理模块而存在着。接下来，我们先介绍下基本功能流程，然后会用代码的形式来分析。一、算法原理： MeanShift，顾名思义，由Mean（均值）和shift（偏移）组成。也就是有一个点x，周围有很多点xi，我们计算点x移动到每个点所需
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2024-04-01 16:38:06
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一、Mean Shift算法概述Mean Shift算法，又称为均值漂移算法，Mean Shift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的，在后来由Yizong Cheng对其进行扩充，主要提出了两点的改进：定义了核函数；增加了权重系数。核函数的定义使得偏移值对偏移向量的贡献随之样本与被偏移点的距离的不同而不同。权重系数使得不同样本的权重不同。Mean Shift算法在聚类，图
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2023-10-24 22:28:57
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