## K-means聚类算法的介绍及Python实现
### 1. 什么是K-means聚类算法
K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据分成K个不同的类别。该算法基于数据点之间的距离来确定类别，并通过迭代的方式不断优化聚类的结果。K-means聚类算法的核心思想是将数据点划分到离其最近的聚类中心，从而使同一类别内的数据点尽可能地相似，不同类别之间的数据点尽可能地不相似
原创
2023-10-25 17:40:15
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1、概述本篇博文为数据挖掘算法系列的第一篇。现在对于Kmeans算法进行简单的介绍，Kmeans算法是属于无监督的学习的算法，并且是最基本、最简单的一种基于距离的聚类算法。下面简单说一下Kmeans算法的步骤：选随机选取K的簇中心（注意这个K是自己选择的）计算每个数据点离这K个簇中心的距离，然后将这个点划分到距离最小的簇中重新计算簇中心，即将每个簇的所有数据点相加求均值，将这个均值作为对应簇的新簇
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2023-08-01 21:46:07
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实验目的（1）理解聚类算法的基本原理。 （2）掌握kmeans聚类算法的原理与实现。实验内容1、数据见 data.mat，编程实现 K means 算法代码 K_MeansMt，并写出详细注释。测试代码如下：load 'data.mat';
[u re]=K_MeansMt(data,3); %最后产生簇标号 re
[m n]=size(re);
%最后显示聚类后的数据
figure;
hol
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2023-12-03 18:37:49
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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-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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k均值聚类（K-Means Clustering）算法由J.MacQueen(1967)和J.A.Hartigan还有M.A.Wong三人在1975左右提出的。简单的说，k-means聚类算法就是根据你的数据对象的属性特征将你的数据对象进行分类或者分组。再简单点儿说，k-mean聚类就是将你的数据分类用的。K-均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成 n 个组，其方法为: 首先选择
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2024-04-29 22:45:11
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下面是几个城市的GDP等信息，根据这些信息，写一个SOM网络，使之对下面城市进行聚类。并且，将结果画在一个二维平面上。 //表1中，X。为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。//城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1
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2024-04-19 16:22:00
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聚类算法代码
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2022-11-21 21:58:57
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大家好久不见！之前给大家介绍了分类和聚类的区别、聚类的进一步介绍以及K-means聚类算法，大家看懂了吗？ 本期，我们将带领大家动手实践，向大家讲解之前介绍的“K-means”算法如何通过编程实现。4.1 Python的编程实现 如果您有过Python的编程经验,那么可以动手试试下面的编程实践!01、代码：数据获取#Python
import ma
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2024-07-30 20:55:52
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K-means聚类算法K-means聚类算法也称k均值聚类算法，时集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它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。该算法认为类族是由距离靠近的对象组成的，取中心点作为质心，把靠近质心的归为一类。K-means核心思想K-means聚类算法是一种迭代求解的过程，是一种自学习算法，其步骤是先设定质心的个数，随机找质心位置，把每个点离各个
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2024-04-01 19:50:36
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文章目录聚类算法1.聚类算法的概念2.聚类算法实现流程3.模型评估3.1 误差平⽅和(SSE \The sum of squares due to error)3.2 “肘”⽅法 (Elbow method) — K值确定3.3 轮廓系数法（Silhouette Coefficient）3.4 CH系数（Calinski-Harabasz Index）4.k-means算法⼩结5. 特征降维5.
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2023-08-06 12:36:16
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kmeans算法原理及代码实现完整的实验代码在我的github上?QYHcrossover/ML-numpy: 机器学习算法numpy实现 (github.com) 欢迎star⭐kmeans算法原理在上一篇文章中，我们介绍了Mean Shift聚类算法的原理和代码实现。不同于Mean Shift聚类的基于密度的方法，k均值聚类是一种基于距离的聚类算法。它将数据集划分为k个簇，每个簇包含最接近它们
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2023-07-19 20:24:30
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因为笔者最近在处理数据的时候需要用到分类算法，为了理解的更加透彻，在这里对几种基本的分类算法进行了小结，以下所有的工作都是在已有的基础上加入了自己的一些理解K均值聚类算法在看下面之前建议看大佬写的Kmeans聚类算法详解，个人觉得写的很详细，也比较容易理解，以下的都是在此基础上的一些个人感悟。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
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2024-03-28 08:36:38
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最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习，在写这篇文章之前对FCM有过一定的了解，所以对K均值算法有一种莫名的亲切感，言归正传，今天我和大家一起来学习K-均值聚类算法。一 K-均值聚类（K-means）概述1. 聚类 “类”指的是具有相似性的集合。聚类是指将
K_means聚类算法 这一期给大家带来的是K_means算法的基础教学及代码实现，如果讲的透彻别忘了收藏，当然，如果遇到任何问题也可以在评论区留言，我将及时回复。 K_means聚类算法简单来说就是将空间中的数据按照某些特征进行分类
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2024-04-18 16:13:40
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、聚类算法二、KMeans2.1 算法原理介绍2.2 算法性能评估指标三、代码实现3.1 sklearn_api的介绍3.2 sklearn代码实现3.3 Python代码四、总结 一、聚类算法聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以
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2024-03-05 16:06:39
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目录 工作原理python实现算法实战对mnist数据集进行聚类小结附录 工作原理聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类（自动的意思是连类别都是自动构建的）。K-均值算法可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下：创建k个点作为起始质心
当任意一个点的簇分配结果发生改变时
对数据集中的每个数据点
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2023-12-24 00:44:49
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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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1、前面一篇文章算法——K均值聚类算法（Java实现）简单的实现了一下K均值分类算法，这节我们对于他的应用进行一个扩展应用2、目标为对对象的分类3、具体实现如下1）首先建立一个基类KmeansObject，目的为继承该类的子类都可以应用我们的k均值算法进行分类，代码如下package org.cyxl.util.algorithm;
/**
* 所有使用k均值分类算法的对象都必须继承自该对象
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2024-06-24 13:11:04
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根据训练样本是否包含标签信息，机器学习可以分为监督学习和无监督学习（这里我们不考虑半监督学习）。聚类算法是典型的无监督学习算法，它是对事务自动归类的一种算法，在聚类算法中利用样本的标签，将具有相似属性的事物聚集到一类中。 一、常用的相似性度量 K-Means算法（K-均值算法）是基
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2023-09-25 13:01:29
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