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方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题。1、算法简介：K-means方法是聚类中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一；算法接受参数k,然后将事先输入的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。2、算法思想：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直到得到最好的聚
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2023-08-21 10:09:23
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numpy.meannumpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=沿指定轴计算算术平均值。返回数组元素的平均值。默认情况下，平均值取自展平的数组，否则取自指定的轴。float64中间值和返回值用于整数输入。参数 ：a ：array_like包含期望平均值的数字的数组。如果a不是数组，则尝试进行转换。axis ：None 或 int
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2023-08-21 15:17:21
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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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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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摘自：http://pythonhosted.org/scikit-fuzzy/auto_examples/plot_cmeans.html#example-plot-cmeans-py，加入了自己的理解！# coding: utf-8
from __future__ import division, print_function
import numpy as np
import matplo
原创
2023-05-31 11:06:04
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Whatever Love Means
There are many different kinds of Love.Love between parents and children,between siblings,relatives ,lovers,friends and colleagues.In Northe Ameri
原创
2010-01-10 21:46:55
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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聚类算法Kmeans算法类型:Kmeans算法属于无监督学习的聚类算法.无监督学习是指没有明确的标签,这类问题没有标准的答案.Kmeans算法原理什么是聚类? 所谓聚类问题，就是给定一个数据集D，其中每个样本具有n个属性，使用某种算法将D划分成k个子集，要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能的高，而不同子集的元素相似度尽可能低。其中每个子集叫做一个簇。 聚类目的：类内相似、类间相异Km
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2023-08-20 23:13:47
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K-means算法属于无监督分类，通过按照一定的方式度量样本之间的相似度，通过迭代更新聚类中心，当聚类中心不再移动或移动差值小于阈值时，则就样本分为不同的类别。步骤： 1、随机初始化K个聚类中心 2、计算每个样本与k个聚类中心的距离，选择距离最小的聚类中心，将样本划分到这个聚类中心中； 3、计算划分到每个类别中所有样本特征的均值，并将该均值作为每个类别新的聚类中心；&
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2023-06-21 21:56:13
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1.k-means算法的思想k-means算法是一种非监督学习方式，没有目标值，是一种聚类算法，因此要把数据划分成k个类别，那么一般k是知道的。那么假设k=3，聚类过程如下：1.随机在数据当中抽取三个样本，当做三个类别的中心点（k1，k2，k3）；2.计算其余点（除3个中心点之外的点）到这三个中心点的距离，每一个样本应该有三个距离（a，b，c），然后选出与自己距离最近的中心点作为自己的标记，形成三
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2024-04-12 22:37:14
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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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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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1 data mysas.ifthen11;2 infile 'e:\ifthen.txt' firstobs=2;3 input date yymmn6. gtone shen dong all;4 year=year(date);5 run;6 proc means data=mysas.ifthen11 max min n nmiss sum range ;7 by year;8 where year(date)<=2011;9 run;means过程很适合统计月度或年度数据。在常规分析中会经常用到。其中by字句做归类，where 做筛选。
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2013-01-25 19:45:00
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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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