如有错误，恳请指出。任务：无监督聚类西瓜数据集（30样本），数据集如下所示：西瓜书的聚类部分，有一个题目是用30个无标签的西瓜数据集来进行聚类分出3类，这里直接贴上代码。参考代码："""
writing by: Clichong
theme: 机器学习聚类算法的实现
data: 2022/4/27
"""
import numpy as np
import pandas a
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2023-10-07 13:36:54
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1、初始化k个簇中心。 2、更新所有样本点簇归属：样本点到哪个簇中心点最近就属于哪个簇。 3、重新计算每个簇的中心点（直到簇中心点不再变化或达到更新最大次数）
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2019-06-16 12:33:00
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k-means算法是一种无监督的机器学习算法，虽然是机器学习，但它简单易于实现。本篇采用python语言，自主编程实现k-menas算法，当然python用专门的库函数来实现该算法，但本次主要使用该算法阐述编程思想，所以不采用内置函数。采用自主编写的程序的方式。k-means算法思想原理本篇同样重在实现，所以对于原理简单介绍。该算法的思想很简单，通过计算数据点到聚类中心的距离来分类。什么是聚类中心
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2023-06-21 22:18:15
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K-均值是通过对数据集进行分类来聚类的，属于无监督学习，为聚类问题提供了一种解决方案。在数据集没有标注的情况下，便于对数据进行分群。而K-Means中的K即指将数据集分成K个子集合。算法把 n 个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到 k 个集群（cluster），使得每个点都属于离他最近的均值（即聚类中心，centroid）对应的集群。重复上述过程一直持续到重心不改变。k均值类算法仅在凸形簇
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2024-06-10 10:21:08
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人类天生具备这种归纳和总结的能力，具备 一种主观的认知能力，以特征形态的相同或者近似将他们划分在一个概念下，以特征形态的不同划分在不同概念下，这就是聚类的思维方式。 聚类算法：K-Means算法（基于向量距离来做聚类）：采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k个聚类具有以下特点
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2024-04-30 02:40:20
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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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原创
2021-10-28 14:11:40
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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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一、K-means算法原理 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，聚类目标是使得各类的聚类平方和最小，即最小化： &nbs
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2023-06-13 21:07:32
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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
原创
2023-11-01 17:14:29
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K-Means
原创
2021-08-19 12:53:06
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kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据聚类后，然后研究不同聚类下数据的特点。 算法原理：(1) 随机选取k个中心点；(2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；(3) 更新中心点为每类的均值；(4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数，误差不变.空间复杂度o(N)时间复杂度o(I*K*N)其中
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2023-06-09 16:50:45
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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
原创
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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二分K-Means（Bisecting K-Means）是一种改进的聚类算法，它是K-Means算法的一种变体。与传统的K-Means算法一次性生成K个聚类不同，二分K-Means通过递归地将一个聚类分裂成两个，直到达到所需的聚类数目。
原创
2024-07-09 10:46:48
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示了K-means算法的工作流程和优化效果。更多计算机相关内容可访问作者博客网站rn.berlinlian.cn。
