#Kmeans 第38页

【机器学习】K-均值聚类（及二分K-均值聚类算法）—— python3 实现方案

importnumpyasnpimportpandasaspdclassKMeans:def__init__(self,k=4):self.k=k#质心数量@staticmethoddefrand_cent

zhenghaitian·2020-06-30 15:43

聚类-Kmeans+python3实现

（主要是记录学习，让自己以后可以记忆）里面参考了别人的算法在聚类学习中，基本聚类算法我会采取划分方法（基于距离的算法，如K-means，K-medoids）和基于密度的方法（DBSCAN/OPTICS)和高级聚类——基于概率密度的聚类（GMM）。1.划分方法：（1）发现球形互斥的簇（2）基于距离（3）可以用均值或中心点等代表簇中心（4）对中小规模数据集有效2.基于密度的方法：（1）可以发现任意形状

peaceminusvip·2020-06-30 13:34

Hadoop命令行运行KMeans（含源代码）

为了运行上述的源代码，我主要参考的是Shizhixin的博客《hadoop之测试KMeans(-):运行源码实例》，该博客地址是：http://blog.csdn.net/shizhixin/article

zhang2010kang·2020-06-30 13:33

Kmeans聚类算法

Kmeans聚类算法动态聚类算法任务：是将数据集划分成一定数量的子集，例如将一个数据集划分成3、4个子集等。

知行流浪·2020-06-30 12:52

傅里叶变换和小波变换：时间序列异常检测

所以很少使用经典聚类方法比如KMEANS。最简单的时间序列特征是时域上以不同时间单位聚合作为特征。比如30天数据以日为单位，生成30维特征。

Edward Tivrusky IV·2020-06-30 10:17

字节跳动面经算法岗

一面交叉熵的推导如何确定kmeans的k【肘部法则和轮廓系数】肘部法则：我们知道k-means是以最小化样本与质点平方误差作为目标函数，将每个簇的质点与簇内样本点的平方距离误差和称为畸变程度(distortions

算法岗从零到无穷·2020-06-30 09:32

KMeans.java 代码解读与时间序列聚类

1.KMeans算法思想：对于给定的类别数目k,首先给出初始划分,通过迭代改变样本和簇的隶属关系,使得每一次改进之后的划分方案都较前一次好。

云猫·2020-06-30 08:04

K-means聚类算法(基于轮廓系数来选择n_cluster)

现在有这样的散点图，如果采用KMeans聚类的话，如何选择合适的n_cluster（簇）呢？我们先假设n_cluster=4fromsklearn.clusterimportK

YoJaack_·2020-06-30 03:30

使用scikit-learn进行KMeans文本聚类

使用scikit-learn进行KMeans文本聚类K-Means算法：中文名字叫做K-均值算法，算法的目的是将n个向量分别归属到K个中心点里面去。

xiedelong·2020-06-30 01:12

K-mean 算法代码演示

一、肘部法则代码演示：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromscipy.spatial.distanceimportcdistimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams

SongpingWang·2020-06-29 20:39

利用sklearn实现kmeans和DBSCAN聚类算法

利用sklearn实现kmeans和DBSCAN算法1.数据说明：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#导入相关的数据beer

Happy祥子·2020-06-29 19:54

Kmeans和GMM参数学习的EM算法原理和Matlab实现

本文整理自JerryLead的博文“《K-means聚类算法》”，“《（EM算法）TheEMAlgorithm》”，“《混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法》”，以及自己编写的关于GMM的Matlab实现。好的博文还有：pluskid的《漫谈Clustering(3):GaussianMixtureModel》和《漫谈Clustering(番外篇):Expectatio

学为好人·2020-06-29 19:59

python-opencv 定位识别读表

importcv2importnumpyasnpimportmathimportmatplotlib.pyplotasplt"""函数的格式为：kmeans(data,K,bestLabels,criteria

Darlingqiang·2020-06-29 19:17

spark 运行自带python示例的方式

命令行直接执行：[[email protected]]#bin/spark-submitexamples/src/main/python/ml/kmeans_example.py

汀桦坞·2020-06-29 18:08

数据分析与数据处理实例（某银行数据）

掌握numpy、matplotlib、pandas模块为前提，kmeans算法为主要分析工具数据分析与数据处理数据及含义这里先上截图，具体的数据及数据含义点击下边链接，自行获取！

cool line·2020-06-29 13:47

【已解决】如何解决Python中的NameError: name 'loadData' is not defined

MOOC-Python机器学习应用-CH1聚类-KMeans算法，参考教程课件代码执行，报错NameError:name‘loadData’isnotdefined。

SophiaSSSSS·2020-06-29 12:01

为了联盟还是为了部落 | K means

今天我们就一起来了解下聚类中最简单的一个算法，k均值法(kmeans)。2.分析乍一看，kmeans和之前我们提到过得K-nearestNeighbors很像。其实这是完全不同的两种算法。K-ne

是东哥啊·2020-06-29 12:08

如何用MapReduce的思路实现K-means算法

对于有n个对象的数据集，如果要聚成k类，Kmeans的基本思路是：1、首先从这n个对象中随机选择k个对象作为初始的k个簇的中心（就叫做“簇心”吧）；2、然后将其余的对象分到最近的簇心，如此k个簇就出来了

钱超越·2020-06-29 10:11

my机器学习

K-Means算法是无监督的聚类算法ID3(决策树算法)，用来决策朴素贝叶斯，根据关键词对文章内容进行分类支持向量机（SVM）算法#encoding=utf8fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_digits

爱骑车的IT男·2020-06-29 10:02

三、（4）评价Kmeans算法聚类结果。利用手肘法SSE 和轮廓系数检验。

三、（4）评价Kmeans算法聚类结果。利用手肘法SSE和轮廓系数检验。本文运用SSE(簇内误方差)和轮廓系数两种检验方法，对三、（2）python实现完整的K-means算法进行K值检验。

Memory Of Seven Seconds·2020-06-29 09:13

Kmeans聚类算法求解与实现

在上一篇文章中，笔者介绍了KmeansKmeansKmeans聚类算法的主要思想与原理，并且还得到了其对应的目标函数。

空字符（公众号：月来客栈）·2020-06-29 09:12

Kmeans方法聚类原理及详解

**kmeans聚类详解**(1)kmeans简介K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，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。

#define微光·2020-06-29 07:33

yolov3实现训练自己数据集

keras2.1.5，tensorflow:1.13.1数据集：安检X光危险品图片文章目录1.制作数据集1.1标定1.2制作成voc数据集2.开始训练2.1加入VOC数据集2.2修改相关文件准备训练2.3kmeans

一盘炒饭·2020-06-29 07:45

强化学习：CartPole

区别于无监督学习（如聚类，kmeans，自编码器）和有监督学习（分类和回归，CNN，RNN，LSTM），强化学习的目标变化不明确，不存在绝对的正确标签。强化学习主要包含几个概念：环境状态（Obse

三少Algorithm·2020-06-29 06:08

基于flink使用K-Means算法对KDD CUP99数据集进行聚类分析

1、算法简介kmeans算法又称k均值算法，是一种聚类算法，属于无监督学习算法。

还好是你·2020-06-29 04:02

鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）的python实现

一.分散性聚类(kmeans)算法流程:1.选择聚类的个数k.2.任意产生k个聚类，然后确定聚类中心，或者直接生成k个中心。3.对每个点确定其聚类中心点。4.再计算其聚类新中心。

浪客竹马·2020-06-29 03:21

k-means+matlab 之辣鸡学算法

k-means算法分析一、了解算法含义二、引用例子理解三、算法代码“超”详解main.m第一类数据显示数据k-means聚类显示聚类后的数据KMeans.m部分一：zeros（）函数rand（）函数部分二

猫在河底冒泡泡·2020-06-29 02:12

Grabcut图像分割（背景替换）__opencv_day-119

Grabcut图像分割Grabcut是基于图像切割（graphcut）实现的图像切割算法，它需要用户输入一个boundingbox作为分割目标位置，实现对目标与背景的分割或分离，这个跟Kmeans与MeanShift

Nikola desian·2020-06-29 02:22

使用sklearn中的k-means方法就行聚类，并统计每个簇内样本点的数目

#导入库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportMiniBatchKMeans,KMeansx=np.array

会呼吸的梦·2020-06-29 01:12

机器学习 of python（利用k-means聚类做的小案例）

比上一篇的代码少多了，图片选择是我最喜欢的EXO某一专辑的封面，废话不多说上代码：#-*-coding:utf-8-*-fromskimageimportiofromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimage

Phoneix8215·2020-06-29 01:12

k-means 计算voc2012数据集的检测anchors的长宽聚类结果

代码代码主要包括voc的xml读取部分，产生长宽比数据部分，以及进行kmeans计算部分，具体代码如下：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf8-*-i

weixin_41425655·2020-06-29 01:00

Python基于Kmeans算法实现文本聚类的简单练习

最近在学习Kmeans算法，但由于工作的原因无法接触到相关的项目实战。为了理清思路、熟悉代码，在参照了几篇机器学习大神的博文后，做了一个简单的Kmeans算法的简单练习。

无语_人生·2020-06-29 01:57

NLP初步学习算法

算法可以用word2vec+kmeans聚类。LDALDA是主题聚类模型，关注的是词与文章的共现。LDA和doc2vec更与对比性。LDA很耗时，商业不喜欢用。

请设置你的昵称·2020-06-28 21:05

Kmeans学习

背景我们目的是将样本分成k个类，其实说白了就是求每个样例x的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎么评价假定的好不好呢？我们使用样本的极大似然估计来度量，这里是就是x和y的联合分布P(x,y)了。如果找到的y能够使P(x,y)最大，那么我们找到的y就是样例x的最佳类别了，x顺手就聚类了。但是我们第一次指

yerikyu·2020-06-28 20:21

基于pHash图像特征的图像聚类—Kmeans算法—Python实现

基于pHash图像特征的图像聚类—Kmeans算法—Python实现基于图像phash特征通过KMeans聚类算法实现图像聚类，通过熵来进行对结果的评估，顺便用PCA降维特征来可视化聚类结果（1）环境Python3.5

小海Code·2020-06-28 19:00

十大经典算法之Apriori

数据挖掘十大经典算法：KNN、C4.5、NaiveBayes、CART、SVM、Kmeans、PageRank、AdaBoost、EM、Apriori前言：部分参考的博客已标出关联规则简介关联规则分析：

huiqin08·2020-06-28 19:46

续前篇---数据挖掘之聚类算法k-mediod(PAM)原理及实现

上一篇博文中介绍了聚类算法中的kmeans算法.无可非议kmeans因为其算法简单加之分类效率较高。

weixin_34387284·2020-06-28 18:51

记一次百G数据的聚类算法实施过程

博主微博：http://weibo.com/234654758Github：https://github.com/thinkgamer如题，记一次百G数据的聚类算法实施过程，用的技术都不难，spark和kmeans

weixin_34272308·2020-06-28 15:05

Spark常用机器学习算法(scala+java)

kmeansScala程序importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.mllib.clustering.

weixin_34269583·2020-06-28 15:57

聚类分析及k均值聚类(K-means)

p=17http://www.mathworks.cn/help/toolbox/stats/kmeans.htmlhttp://www.mathworks.cn/products/p_w_picpath

weixin_34248023·2020-06-28 14:26

《机器学习实战》kMeans算法（K均值聚类算法）

============================================================================================《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记，包含对其中算法的理解和算法的Python代码实现另外博主这里有机器学习实战这本书的所有算法源代码和算法所用到的源文件，有需要的留言===========

weixin_34205826·2020-06-28 13:24

Python sklearn中的.fit与.predict的用法说明

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~clf=KMeans(n_clusters=5)#创建分类器对象fit_clf=clf.fit(X)#用训练器数据拟合分类器模型clf.predict(X)#也可以给新数据数据对其预测

·2020-06-28 12:06

《机器学习实战》二分-kMeans算法（二分K均值聚类）

=====================================================================《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法算法实现均采用pythongithub源码同步：https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learning-With-Py

weixin_34133829·2020-06-28 12:55

单细胞数据高级分析之初步降维和聚类 | Dimensionality reduction | Clustering

个人的一些碎碎念：聚类，直觉就能想到kmeans聚类，另外还有一个hierarchicalclustering，但是单细胞里面都用得不多，为什么？

weixin_34064653·2020-06-28 10:12

kmeans聚类理论篇

前言kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。

weixin_33860553·2020-06-28 06:33

【机器学习】Kmeans聚类（含代码）

KMeans算法思想基本聚类方法算法伪代码：算法时间复杂度：时间复杂度：O(T*n*k*m)空间复杂度：O(n*m)n:元素个数，k:第一步中选取的元素个数，m:每个元素的特征项个数，T:第5步中迭代的次数

littlemichelle·2020-06-28 02:23

机器学习之--kmeans聚类简单算法实例

importnumpyasnpimportsklearn.datasets#加载原数据importmatplotlib.pyplotaspltimportrandom#点到各点距离defPointToData(point,dataset):a=np.multiply(dataset-point,dataset-point)#print('a',a)distence=np.sqrt(a[:,0]+a

weixin_30790841·2020-06-28 00:15

K-Means 实现图像分割

使用的环境，python3.5，opencv2函数的格式为：cv2.kmeans(data,K,bestLabels,criteria,attempts,flags)'''参数：data:分类数据，最好是

weixin_30760895·2020-06-28 00:49

kmeans聚类算法(使用西瓜数据集4.0)

number,density,sugercontent1,0.697,0.4602,0.774,0.3763,0.634,0.2644,0.608,0.3185,0.556,0.2156,0.403,0.2377,0.481,0.1497,0.666,0.0918,0.437,0.2119,0.666,0.09110,0.243,0.26711,0.245,0.05712,0.343,0.0991

weixin_30709929·2020-06-27 23:37

ML.NET技术研究系列-2聚类算法KMeans

上一篇博文我们介绍了ML.NET的入门：ML.NET技术研究系列1-入门篇本文我们继续，研究分享一下聚类算法k-means.一、k-means算法简介k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。1.k-means算法的原理是什么样的？参考：https://baijiahao.baidu.com/s

weixin_30663471·2020-06-27 23:02

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