第十章 利用k-均值聚类算法对未标注的数据进行分组一．导语聚类算法可以看做是一种无监督的分类方法，之所以这么说的原因是它和分类方法的结果相同，区别它的类别没有预先的定义。簇识别是聚类算法中经常使用的一个概念，使用这个概念是为了对聚类的结果进行定义。聚类算法几乎可以用于所有的对象，并且簇内的对象越相似，效果越好。二．K-均值聚类算法的基本概念K-均值聚类算法它的目的是将数据分成k个簇。它的
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2023-11-21 08:59:18
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先放一段其他大神的理解，讲的已经很清楚了，后面结合代码说说我的理解 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K
下面的demo是根据kmeans算法原理实现的demo，使用到的数据是kmeans.txt 1 1.658985 4.285136 2 -3.453687 3.424321 3 4.838138 -1.151539 4 -5.379713 -3.362104 5 0.972564 2.924086
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2022-06-05 01:09:08
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Kmeans++算法Kmeans++算法，主要可以解决初始中心的选择问题，不可解决k的个数问题。Kmeans++主要思想是选择的初始聚类中心要尽量的远。做法：1. 在输入的数据点中随机选一个作为第一个聚类中心。2. 对于所有数据点，计算它与已有的聚类中心的最小距离D(x)3. 选择
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2023-12-07 15:41:20
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【KMeans】Python实现KMeans算法及其可视化
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2024-06-16 18:06:37
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前言：分析体检数据希望不拘泥于Sklearn库中已有的聚类算法，想着改一下Kmeans算法。本着学习的目的，现在开始查看sklearn的源代码。希望能够写成一个通用的包。有必要先交代一下我使用的python版本：python3.9.2 环境：pycharm现在先学习学习Sklearn是如何写的～第一步：找到sklearn的源代码>>> import sys
>>>
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2023-10-08 01:20:17
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K-means是聚类算法中的一种，由于其原理简单，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、模式识别等领域有着广泛的应用。本文先引出K-means的基础概念，比如：闵可夫斯基距离、曼哈顿距离、欧氏距离等；接着介绍K-means的原理，重点阐述了如何确定K值、如何选取初始中心点等；然后介绍K-means的Python实现、K-means的Sklearn实现、泰坦尼克号的聚类具体应用；最后对K-means进行
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2023-11-24 05:48:39
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k-means算法此次的作业是要求我们利用所学知识实现利用python实现k-means算法，首先我们先来简单的介绍一下k-means算法： k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”来进行计算的。算法实现思路k-means算法是一种基于
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2023-08-11 22:14:29
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1.MATLAB函数Kmeans使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…)各输入输出参数介绍：X: N*P的数据矩阵，N为数据个数，P为单个数
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2024-01-15 19:11:21
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一、背景煤矿地磅产生了一系列数据： 我想从这些数据中，取出最能反映当前车辆重量的数据（有很多数据是车辆上磅过程中产生的数据）。我于是想到了聚类算法KMeans，该算法思想比较简单。二、算法步骤1、从样本中随机取出k个值，作为初始中心2、以k个中心划分这些数据，分为k个组3、重新计算出每个组的中心，作为新中心4、如果初始中心和新中心不相等，则把新中心作为初始中心，重复2，3。反之，结束注意
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2023-08-06 10:30:13
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并对其内容进行了补充和完善，使代码可以直接运行，运算的原始数据由随机数产生。图示为3个簇，1000个二维变量的分类结果主程序：import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import
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2023-06-01 10:33:55
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import matplotlib.pyplot as plt #画图用 import random import copy import operator #判断列表相等 k=2 #簇数量 data=[(1,2),(2,3),(2,4),(3,3),(10,16)] def show(x): fo
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2022-09-10 00:59:19
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简介通过使用python语言实现KMeans算法，不使用sklearn标准库。 该实验中字母代表的含义如下：p:样本点维度n:样本点个数k:聚类中心个数实验要求使用KMeans算法根据5名同学的各项成绩将其分为3类。数据集数据存储格式为csv，本实验使用数据集如下：实验步骤引入需要的包 本实验只需要numpy和pandas两个包， 其中numpy用于数值计算，pandas用于读取数据。import
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2023-12-24 13:01:20
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Kmeans算法Kmeans是简单的聚类分析算法。其常用在数据分析与人工智能中。简单说，Kmeans算法就是把一个集合中的东西分为若干子集，这几个子集内的元素具有空间相近或者特点相近。做法：1. 随机选取K各中心点，生成对应的k个簇。2. 遍历所有的数据点，依据“距离’”将每一个数据点划分到最近的中心点所在
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2024-02-11 08:17:53
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目录Kmeans聚类算法介绍：1.聚类概念：2.Kmeans算法：定义：大概步骤： Kmeans距离测定方式： 3.如何确定最佳的k值(类别数)：手肘法：python实现Kmeans算法： 1.代码如下： 2.代码结果展示： 聚类可视化图： 手肘图： 运行结果： 文章参考： 手肘法：K-means聚类最优k值
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2023-08-09 16:52:50
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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Hadoop实现K-means算法
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何使用Hadoop实现K-means算法。下面将详细介绍整个过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## K-means算法概述
K-means算法是一种常用的聚类算法，用于将一组数据点分成K个不同的簇。该算法的基本思想是通过迭代优化迭代中心点的位置，使得每个数据点到最近的中心点的距离最小化。
## 实现
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2023-08-01 10:43:52
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Python | 学习笔记环境：Python 3.9.71. 简介针对有一定开发经验快速学习Python语法。2. 注释# 这个是注释内容
print("hello world") # 注意print不是线程安全的3. 基本类型注意：任何运算中只要有一方是浮点数，结果必然是浮点数。Python浮点数也有精度问题。3.1. 字符串当然也能使用\t\n...之类转义字符# 打印message字符串
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2024-07-16 14:41:07
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手写算法-python代码实现Kmeans原理解析代码实现实例演示sklearn对比总结 原理解析今天，我们来讲一下Kmeans，一种无监督聚类算法，也是最为经典的基于划分的聚类方法,它的思想是：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。实现流程如下： 1、先确定数据集聚类个数k； 2、在数据集中随机选取k个数据，作为初
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2023-08-23 20:40:44
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一. 概述 首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是未知的， 能保证
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2021-11-19 15:03:59
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