最近看了K-means算法的原理，想用python实现一下，发现网上大部分教程都是调
原创
2022-08-11 17:35:28
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SparkMLlib实现K-means引言之前写过一篇关于kmeans的博客，里面详细的介绍
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2022-11-18 15:58:01
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public class KMeansCluster {private int k;//簇的个数private int num =100000;//迭代次数private List datas;//原始样本集private String address;//样本集路径private List dat...
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2015-06-27 14:24:00
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引入 作为练手，不妨用matlab实现K means 要解决的问题：n个D维数据进行聚类（无监督），找到合适的簇心。 这里仅考虑最简单的情况，数据维度D=2，预先知道簇心数目K（K=4） 理论步骤 关键步骤： （1）根据K个簇心(clusters，下标从1到K)，确定每个样本数据Di(D为所有数据整
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2016-09-30 19:45:00
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文章目录K-means聚类算法代码实现实验目的实验步骤数据准备KMeans算法实现设置参数，调用函数，得到结果实验结果K-means聚类算法特点对初始化敏感。初始点选择的不同，可能会产生不同的聚类结果最终会收敛。不管初始点如何选择，最终都会收敛算法思想选择K个点作为初始质心repeat将每个点指派到最近的质心，形成K个簇重新计算每个簇的质心until簇不发生变化或达到最大迭代次数12345代码实现
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2020-07-01 14:55:54
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使用 Python实现 K_Means聚类算法： 【完整源码】：点我获取 【测试文件】：点我获取
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2018-03-31 16:37:00
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function [mu,mask]=kmeans(ima,k)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% kmeans image segmentation%% Input:% ima: grey color image% k: Number of classes% Output:% mu: vector of ...
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2010-12-25 21:01:00
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问题导读：1、如何理解K-Means算法？2、如何寻找K值及初始质心？3、如何应用K-Means算法处理数据？K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始质心K值是聚类结果中类
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2023-06-21 21:45:37
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k-means是一种迭代求解的聚类算法，是将数据分为K组，k由人为指定，随机选取一个中心点为初始的聚类中心，然后重复计算数据到之前 n 个聚类中心最远的距离，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
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2021-10-28 14:11:40
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一、K-均值聚类（K-means） k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标，聚类目标
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2019-06-10 10:14:00
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/// <summary>
/// K-Means算法
/// </summary>
/// <summary>
/// KMeans算法类
/// </summary>
public static class KMeans
{
/// <summary>
/// 使用 KMeans 算法对 Point 数组进行聚类
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2023-11-01 17:14:29
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文章目录一、KMeans算法的步骤二、KMeans实现过程中需要注意的地方1.初始聚类中心的确定2. 常用的距离度量3. 聚类效果的衡量 SSE4.迭代结束条件5.空簇的处理三、结果展示1. 样本的聚类2. 图片压缩四、源码链接五、KMeans++的实现算法步骤 一、KMeans算法的步骤对于给定的一组数据，随机初始化K个聚类中心（簇中心）计算每个数据到簇中心的距离，并把该数据归为离它最近的簇。
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2023-10-08 15:35:21
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使用TensorFlow实现K-Means算法，并将其应用于分类手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库手写数字作为训练样本（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.Author: Aymeric DamienProject: https:...
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2022-02-09 18:29:53
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使用TensorFlow实现K-Means算法，并将其应用于分类
手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库
手写数字作为训练样本（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。
Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.
Author: Aymeric Damien
Project: https:...
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2021-07-15 15:12:54
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K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始质心K值是聚类结果中类别的数量。
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2017-04-11 08:43:00
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介绍K-means算法是是最经典的聚类算法之一，它的优美简单、快速高效被广泛使用。它是很典
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2022-08-21 00:35:17
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问题：K-所有值聚类是无监督学习算法设数据集。当中，。如果这个数据能够分为类。把这个问题模型化：，当中代表第类的聚点（中心点、均值）。该模型能够用EM算法进行训练：初始化，。E步：固定。最小化，显然。当中。M步：固定。最小化，，。直至收敛。——————————————————————————————...
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2015-07-30 16:00:00
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k-means算法作为经典的数据挖掘聚类算法，应用也相当广泛，由用户自己设置一个聚类个数，任取原始的k个数据，将其值作为聚类中心，再将原始数据的其他值按照相应的距离(如 欧氏距离)的大小进行归类，因为选取的k个中心点一般情况下并非为最终的中心点，算法需要多次的递归确定最终的中心点，结束递归的条件就是，本次递归每个簇所产生的新的每个中心点值和该簇上一次产生的中心点值相等，结果稳定，聚类完成。&nbs
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2023-07-07 21:12:28
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