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#Kmeans
聚类分析算法理论:K均值聚类(
KMeans
Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)
(=・ω・=)2.2.1.K均值聚类(
KMeans
Analysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类,是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。
SomeB1oody
·
2025-03-16 08:13
Python机器学习
机器学习
算法
python
聚类
分类算法
python手写
kmeans
算法
kmean聚类是最基础和常见的算法,工程上使用比较常见,spark,sklearn都有实现,本文手写实现
kmeans
#!
菜鸟懿
·
2025-03-15 09:26
机器学习
聚类
算法
python
大数据技术【7】
A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.
Kmeans
算法包括如下步骤:①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;②更新中心点为每类的均值;③随机选取k个中心点;④j选择一项:a
星绘搜题
·
2025-03-15 09:50
big
data
数据挖掘
大数据
文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云(景区游客评论情感分析)
通过
KMeans
聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。
请为小H留灯
·
2025-03-14 08:49
聚类
机器学习
支持向量机
人工智能
深度学习
KMeans
实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集
KMeans
算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用
KMeans
算法对啤酒数据集进行聚类,并使用轮廓系数(SilhouetteScore)来评估聚类结果的质量。
巷955
·
2025-03-12 21:38
机器学习
人工智能
机器学习之
KMeans
算法
目录一、
KMeans
的核心思想二、
KMeans
算法流程三、
KMeans
的关键点1.优点:2.缺点:四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、
Kmeans
的典型应用场景六、代码示例
KMeans
是一种广泛使用的无监督学习算法
Mr终游
·
2025-03-11 09:07
机器学习
机器学习
算法
kmeans
[Machine Learning] K-means算法
先看一个简单例子:fromsklearn.clusterimport
KMeans
importnumpyasnpimportmatplotli
进阶的小蜉蝣
·
2025-03-06 02:24
machine
learning
算法
kmeans
机器学习
AI人工智能机器学习之聚类分析
1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析,以
KMeans
、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例,从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。
rockfeng0
·
2025-02-27 09:01
人工智能
机器学习
sklearn
KMeans
聚类实战2
–未知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimport
KMeans
fromsklearnimportmetricsimportseabornassnsfromsklearnimportpreprocess
浊酒南街
·
2025-02-10 22:04
#
kmeans
聚类
python
KMeans
聚类实战1
–已知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimport
KMeans
fromsklearnimportmetricsimportseabornassns
浊酒南街
·
2025-02-10 22:34
#
kmeans
聚类
算法
回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法
目录1、无监督学习2、K-means原理3,API4、
Kmeans
性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5,总结1、无监督学习没有目标值的,从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类
荷泽泽
·
2025-02-07 06:18
机器学习
python
自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimport
KMeans
importnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2
sirius12345123
·
2025-02-04 14:15
scikit-learn
均值算法
自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
代码:#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimport
KMeans
#
KMeans
聚类算法importnumpyasnp
〖是♂我〗
·
2025-02-03 09:11
scikit-learn
均值算法
聚类
python(scikit-learn)实现k均值聚类算法
k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimport
KMeans
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈
·
2025-02-02 15:57
机器学习
聚类
python
算法
机器学习
人工智能
Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类
.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心,然后重复以下两个步骤来更新质心,直到质心不再显著移动为:第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数
KMeans
飞Link
·
2025-02-02 15:26
Water
算法
机器学习
人工智能
毕设分享 基于
Kmeans
的图像分割算法软件设计
文章目录0简介1
Kmeans
聚类算法基本原理2基于
Kmeans
图像分割算法流程4代码运行结果及评价5最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于
Kmeans
的图像分割算法软件设计项目运行效果
bee_dc
·
2025-01-31 23:26
毕业设计
毕设
大数据
Kmeans
与KMedoids聚类对比以及python实现
在机器学习领域,聚类算法是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本尽可能相似,而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法,它们都基于划分的思想,但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点(centroid)。距离度量:通常
呵呵爱吃菜
·
2025-01-25 17:36
kmeans
聚类
python
多维偏好分析及其在实际决策中的应用:基于PCA-
KMeans
的数据降维与模式识别方法
多维偏好分析(MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA)是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具,用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中,当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时,偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)和K均值聚类算法对鸢尾
·
2025-01-16 23:25
[Python数据分析]最通俗入门
Kmeans
聚类分析,可视化展示代码。
什么是k-means分析?【头条@William数据分析,看原版】想象一下,你有一堆五颜六色的糖果,你想把它们按照颜色分成几堆。k-means分析就是这么一个自动分类的过程。它会根据糖果的颜色特征,把它们分成若干个组,每个组里的糖果颜色都比较相似。更专业一点说,k-means分析是一种常用的聚类算法,它会将数据集中的数据点分成k个不同的簇。每个簇都有一个中心点,这个中心点就是簇中所有数据点的平均值
William数据分析
·
2025-01-16 23:28
python
kmeans
数据分析
分类
机器学习
python
Spark入门:
KMeans
聚类算法
聚类(Clustering)是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性,根据某一给定的相似度度量方式(如欧式距离)找到相似的样本,并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习(UnsupervisedLearning)方法。与监督学习(如分类器)相比1,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
17111_Chaochao1984a
·
2024-09-06 05:46
算法
spark
kmeans
Spark MLlib模型训练—聚类算法 Bisecting K-means
SparkMLlib模型训练—聚类算法BisectingK-means由于传统的
KMeans
算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响,因此在传统的
KMeans
算法的基础上进行算法改进,对初始中心点选取比较严格
不二人生
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2024-09-06 04:14
Spark
ML
实战
算法
spark-ml
聚类
程序猿成长之路之数据挖掘篇——
Kmeans
聚类算法
Kmeans
是一种可以将一个数据集按照距离(相似度)划分成不同类别的算法,它无需借助外部标记,因此也是一种无监督学习算法。
zygswo
·
2024-08-29 18:39
数据挖掘
数据挖掘
算法
kmeans
聚类算法-
Kmeans
聚类
一、K-means聚类介绍1.含义K-means聚类是一种非常流行的无监督学习算法,用于将数据点划分为预定义的K个簇(或组),其中每个簇由其质心(即簇中所有点的均值)定义。K-means算法的目标是使簇内的点尽可能紧密地聚集在一起,同时使不同簇之间的点尽可能远离。2.基本步骤:选择K值:首先,你需要决定将数据分成多少个簇,即K的值。K的选择通常是基于问题的上下文或通过一些启发式方法(如肘部法则)来
红米煮粥
·
2024-08-28 22:24
机器学习
kmeans
聚类
机器学习 | 距离计算
闵可夫斯基距离(有序属性)1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离(无序属性)3.MinkovDM距离(混合属性)4.加权距离(重要性不同)参考资料相关文章:机器学习|目录机器学习|聚类评估指标无监督学习|
KMeans
X1AO___X1A
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2024-08-25 06:55
机器学习基础
无监督学习
#
聚类算法
机器学习
无监督学习
聚类
距离计算
GWO优化
kmeans
GWO(灰狼优化器)是一种群体智能优化算法,它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。而K-means是一种经典的聚类算法,用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中,主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍:1.GWO算
2301_78492934
·
2024-02-20 11:47
机器学习
算法
人工智能
matlab
kmeans
聚类
R语言Apriori关联规则、
kmeans
聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三
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2024-02-19 18:42
数据挖掘
基于聚类的点云背景分离算法python代码
下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例,使用的是scikit-learn库:importnumpyasnpfromsklearn.clusterimport
KMeans
fromsklearn.preprocessingi
love6a6
·
2024-02-19 16:34
算法
聚类
python
open3d k-means 聚类
k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`
kmeans
`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`
kmeans
`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一
云杂项
·
2024-02-19 11:04
open3d持续更新
kmeans
聚类
算法
计算机视觉
python
机器学习
Kmeans
、混合高斯模型、EM 算法
混合高斯模型(MixturesofGaussians)和EM算法image.png
Kmeans
与EM算法E步是确定隐含类别变量CM步更新其他参数u(质心)来时J(平方误差)最小化隐含类别变量指定方法比较特殊
dreampai
·
2024-02-14 17:00
python opencv 利用
kmeans
提取图像主颜色
#包importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportPIL%matplotlibinlinefromcollectionsimportCounterdefcalculate_perc(k_cluster):width=300palette=np.zeros((50,width,3),np.uint8)n_pixels=le
羊羊羊羊羊羊羊--
·
2024-02-14 08:12
python
opencv
机器学习原型聚类
1.2
kmeans
1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法,也叫k均值或k平均。通过迭代的方式,每次迭代都将数据集中的各个点划分到
黄粱梦醒
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2024-02-13 07:08
基于用户评分
Kmeans
聚类的协同过滤推荐算法实现(附源代码)
基于用户评分
Kmeans
聚类的协同过滤推荐算法实现一:基于用户评分
Kmeans
聚类的协同过滤推荐算法实现步骤1、构建用户-电影评分矩阵:publicObjectreadFile(StringfileName
linge511873822
·
2024-02-12 18:48
基于用户的协同过滤推荐算法
Kmeans聚类
聚类协同过滤推荐
Kmeans聚类协同过滤推荐
用户Kmeans聚类推荐
Kmeans
聚类算法实现(输出聚类过程,分布图展示)
Kmeans
聚类算法实现(输出聚类过程,分布图展示)
Kmeans
聚类算法是聚类算法中最基础最常用的聚类算法,算法很简单,主要是将距离最近的点聚到一起,不断遍历点与簇中心的距离,并不断修正簇中心的位置与簇中的点集合
linge511873822
·
2024-02-12 18:48
基于项目的协同过滤推荐算法
基于用户的协同过滤推荐算法
Kmeans聚类算法
协同过滤聚类算法
kmeans协同过滤聚类
聚类算法协同过滤
协同过滤数据聚类
[解决sklearn的
KMeans
运行报错]AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘
将threadpoolctl从版本2.2.0升级到版本3.1.0pipinstall--upgradethreadpoolctl==3.1.0
哈仔康康
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2024-02-12 06:35
kmeans
算法
机器学习
159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类
优于
kmeans
。程序已调通,可直接运行。159基于密度的噪声应用空间聚类无监督学习(xiaohongshu.com)
顶呱呱程序
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2024-02-11 06:22
matlab工程应用
算法
matlab
聚类
无监督学习
基于密度的噪声应用空间聚类
机器学习各种算法汇总模板
机器学习算法模板包含了KNN,线性回归,逻辑回归,朴素贝叶斯,决策树,支持向量机,随机森林,
kmeans
,集成算法各种算法,特征工程,评估方式任你选择!!!
怎么菜成这样
·
2024-02-10 22:28
机器学习
机器学习
python
算法
随机森林
支持向量机
R语言编程-Tidyverse 书籍 - 第三章 - 统计建模
1整洁模型结果-broom包tidyverse主张以‘‘整洁的”数据框作为输入,但是lm,nls,t.test,
kmeans
等模型的输出结果,却是‘‘不整洁的”列表。
Hello育种
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2024-02-10 16:12
【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维
Kmeans
算法
31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习,在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我们拿到的数据就是这样的:1.png在这里我们有一系列点,却没有标签
Sunflow007
·
2024-02-09 20:26
【机器学习】
Kmeans
如何选择k值
确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果,因此选择合适的K值非常重要。以下是一些常见的方法来选择K值:手肘法:该方法基于绘制聚类内误差平方和(SSE)与K值之间的关系图。随着K值的增加,SSE会逐渐降低,但降低幅度逐渐减小。手肘法的目标就是找到SSE下降的速度开始变慢的“拐点”,这个点就是最佳的K值。轮廓系数法:该方法基于每个数据点与它所属的聚类中心的距离
TwcatL_tree
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2024-02-09 15:29
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习
kmeans
人工智能
sklearn
kmeans
聚类中心_
Kmeans
聚类算法
同时,由于笔者仅仅只是对
Kmeans
框架下的聚类算法较为熟悉,因此在后续的几篇文章中笔者将只会介绍
Kmeans
框架下的聚类算法,包括:
Kmeans
、Kmea
weixin_39997695
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2024-02-08 03:47
sklearn
kmeans
聚类中心
sklearn-第五节(K-means算法)
1.k-means聚类算法思想
kmeans
算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述
~一段浮华
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2024-02-08 03:16
sklearn
算法
kmeans
kmeans
实例及代码
kmeans
的具体逻辑如下:1.随机选取k个簇心;2.对于每一个样例,计算其属于的类;3.循环完所有的样例后,重新计算每个簇的簇心;4.重复第二步第三部,直到簇心不再变化或达到最大迭代值。
morie_li
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2024-02-07 06:57
Sklearn之StandardScaler(数据预处理)
而像Adaboost、SVM、LR、Knn、
KMeans
之类的最优化问题就需要归一化。2.StandardScaler原理作用:使得经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。
爱睡觉的琪
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2024-02-06 22:05
sklearn
机器学习
python
数据无量纲化 学习(1):三种常用数据缩放方法的对比:StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler
在以梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度;在距离类模型,譬如K近邻,
KMeans
聚类中,无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响
Tony Einstein
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2024-02-06 22:03
特征工程
机器学习
python
算法
特征工程
数据标准化
全面解析
Kmeans
聚类算法(Python)
作者|泳鱼来源|算法进阶一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息),需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起,即只是利用样本数据本身的分布规律。聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法:传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度
AI科技大本营
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2024-02-04 22:59
算法
聚类
python
机器学习
人工智能
python实现K-means的代码
importpandasaspdfromdatetimeimport*fromsklearn.clusterimport
KMeans
fromscipy.spatial.distanceimportcdistimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport
噶噶~
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2024-02-04 21:14
统计学
机器学习
python
kmeans
机器学习
[Python] 什么是
KMeans
聚类算法以及scikit-learn中的
KMeans
使用案例
什么是无监督学习?无监督学习是机器学习中的一种方法,其主要目的是从无标签的数据集中发现隐藏的模式、结构或者规律。在无监督学习中,算法不依赖于任何先验的标签信息,而是根据数据本身的特征和规律进行学习和推断。无监督学习通常用于聚类、降维、异常检测等任务。在聚类中,算法会将相似的数据点归为一类;在降维中,算法会将高维数据映射到低维空间;在异常检测中,算法会发现与其他数据不同的离群点。无监督学习是与有监督
老狼IT工作室
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2024-02-04 10:17
python
机器学习
python
scikit-learn
kmeans
聚类算法C++实现
先上作业题,大一的童鞋写这个,确实有一丁丁难。题目中出现了“这些点不重合”、“挑选K个不同点”的字眼,对于前者,使用c++的set可以直接去重,对于后者,可以采用“不放回抽样”。第一步,搭好程序框架,设计好数据结构,不涉及具体算法。看起来有些多,其实有些代码可以不要,比如用彩色输出内容。里面有一些c++的语法,可以用c替换,比如:容器vectorvec_all_point;可以替换为结构体数组Po
crazybobo1207
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2024-02-03 16:04
算法
kmeans
聚类
c++
kmeans
聚类代码
importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningsfromsklearn.clusterimport
KMeans
warnings.filterwarnings
kelly1250230225
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2024-02-03 07:59
聚类
kmeans
机器学习
机器学习-线性回归【手撕】
决策树,随机森林,支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量,多以{0,1}来表示,而无监督学习算法比如PCA,
KMeans
的目标根本不是求解出标签,注意加以区别。
alstonlou
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2024-02-03 07:23
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
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