K均值第16页

k-means算法理解与图像分割

(课程报告仅供参考，避免全部一样)k-means算法介绍kmeans算法又名k均值算法。

寒一·2020-07-16 02:53

机器学习实战-09-K均值（K-means）

一、K-means聚类介绍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。它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。之所以称之为K-均值是因为它可以发现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。假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在于，分类的目标事先已知，而聚类则不一样。

nobodyyang·2020-07-16 01:30

【机器学习】聚类分析（三）——高斯混合模型

在这种情况下，标准的K均值由于两个圆的均值位置相同，无法把数据划分成簇（所以上面有一个绿点不知道该往哪跑，因为它没有簇）。因此，以距离模型为聚类标准的方法不一定都能成功适用。为

Feiyang_Lee·2020-07-15 17:56

几种聚类算法在IRIS数据集上的应用（python）

分解聚类、C均值聚类及其改进、ISODATA应用在IRIS数据集的表现IRIS数据集分解聚类C均值聚类ISODATAK均值聚类这个其实是之前的一次课程作业，要求是对鸢尾花数据集IRIS做聚类分析，课上讲了几种算法

loovi7·2020-07-15 14:44

IBM SPSS Modeler 【1】 K均值聚类

一、聚类分析在数据挖掘中，聚类分析关注的内容是一些相似的对象按照不同种类的度量构造成的群体。聚类分析的目标就是在相似的基础上对数据进行分类。IBMSPSSModeler提供了多种聚类分析模型，其中主要包括两种聚类分析，K-Mean聚类分析和Kohonen聚类分析，下面对各种聚类分析实验步骤进行详解。1、K-Means聚类分析实验首先进行K-Means聚类实验。（1）启动SPSSModeler14.

苏菲兔子和魔法师小麦·2020-07-15 10:42

计算机视觉面试考点（14）K均值聚类算法（K-Means）

计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期更新。此专栏不求甚解，只追求应付一般面试。希望该专栏羽翼渐丰之日，可以为大家免去寻找资料的劳累。每篇介绍一个知识点，没有先后顺序。想了

嘻嘻哈哈yjy·2020-07-15 06:28

《TensorFlow机器学习项目实战》人工数据集的k均值聚类

importtensorflowastfimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_circlesDATA_TYPE='blobs'

XerCis·2020-07-14 14:13

K-means聚类算法详解

参考：https://www.cnblogs.com/txx120/p/11487674.html1.概述K-means聚类算法也称K均值聚类算法，是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。

Amelie_xiao·2020-07-14 13:44

机器学习十大算法总览（含Python3.X和R语言代码）

LogisticRegression决策树DecisionTree支持向量机SVMSupportVectorMachine朴素贝叶斯NaiveBayesK近邻KNNK-NearestNeighborsK均值

kicilove·2020-07-14 13:34

100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与python实现

[如何正确使用「K均值聚类」？1、k均值聚类模型给定样本，每个样本都是m为特征向量，模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。

统计学家·2020-07-14 12:41

六大常见聚类方法

1.K-Means(K均值)聚类算法步骤：(1)首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。

cainiao22222·2020-07-14 08:02

K-means与KNN聚类

前者叫K均值聚类，后者叫K近邻聚类。K-means是无监督的聚类，即给定的数据都没有标签，根据其自身特性的相似程度来聚成K类。K是指定的某个经验常数。K-means的过程为初始化、两步迭代与停止条件。

Sad_Sugar·2020-07-14 05:27

数学推导+纯Python实现机器学习算法25：kmeans聚类

常用的聚类分析方法包括层次聚类法（HierarchicalClustering）、k均值聚类（K-meansClustering）、模糊聚类（Fuz

louwill12·2020-07-14 03:30

原型聚类（k 均值、学习向量量化、高斯混合聚类）

下面主要介绍三种典型的原型聚类算法：k均值、学习向量量化和高斯混合聚类。

大雄的学习人生·2020-07-13 00:02

k均值算法的MATLAB实现

没有时间详细写了，直接贴代码吧。%%%%%函数function[index]=zzhKmean(x,num)nData=size(x,1);index=zeros(1,nData);center=zeros(num,2);forn=1:nDataindex(n)=ceil(num*rand(1));endjud=1;whilejud==1jud=0;forn=1:numcenter(n,1)=me

FORJINGPU·2020-07-12 21:52

基于sklearn实现kNN

scikit-learn包是Python的一个机器学习组件，其中实现了kNN，支持向量机，k均值聚类等一系列机器学习算法。

大鹏1987·2020-07-12 18:33

机器学习笔记031 | 无监督学习算法——K均值（K-means）

例如通过对市场的分割，方便精准地进行营销：例如对人群进行社交关系分类，自动推荐可能认识的人：2K均值（K-means）算法2.1算法的直观

止一之路·2020-07-12 15:10

机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器，使它能够对未知类别的样本进行分类。这

文宇肃然·2020-07-12 15:11

Kmeans&HCA + iris数据集+python实现

基本的聚类分析算法K均值(K-means)：基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数(K)的簇。

OldBibi·2020-07-12 13:29

k-means(k均值算法) + 欧几里德距离 +PCA降维 + precision/recall/F-measure算法评估指标 + python实现（全知识点）

k-means案例实操先来看下ClusteringAlgorithms聚类算法的分类：k-means(k-均值)定义目的原理--找聚类中心(clustercentre)步骤k-means算法的弊端及解决方案涉及知识点1.欧几里得距离（EuclideanDistance）2.Manhatten距离3.降维：PCA（PrincipalComponentAnalysis）k-means聚类算法衡量指标1

weixin_37804469·2020-07-12 10:11

【机器学习】K均值算法（I）

K均值算法是一类非监督学习类，其可以通过观察样本的离散性来对样本进行分类。例如，在对如下图所示的样本中进行聚类，则执行如下步骤1：随机选取3个点作为聚类中心。

weixin_30912051·2020-07-12 07:04

（MATLAB）K均值聚类算法用于图像的分割

目的实现将K均值聚类算法用于图像的分割（以下采用一张比较常见的图片,这张图片即为下面使用的test1.png，当然，也可采用别的图片，用小黄人做实验只是因为效果比较OK）k均值聚类结果受到所选聚类中心的个数

1、、·2020-07-11 22:42

Python数据建模--K-means聚类

K-means聚类创建数据构建K均值模型K-means聚类的python实现方法介绍：最常用的机器学习聚类算法，且为典型的基于距离的聚类算法K均值：基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数(K

小白-小天·2020-07-11 20:36

C/C++语言实现K均值（C均值）聚类算法

K-means算法的工作原理：算法首先随机从数据集中选取K个点作为初始聚类中心，然后计算各个样本到聚类中的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心，如果相邻两次的聚类中心没有任何变化，说明样本调整结束，聚类准则函数已经收敛。本算法的一个特点是在每次迭代中都要考察每个样本的分类是否正确。若不正确，就要调整，在全部样本调整完后，再修改聚

罗罗CS·2020-07-11 12:10

集体智慧编程-K均值聚类代码理解

K均值聚类，先人工制造几个中心点，根据数据寻找距离每个中心点最近的所有实例点，用所有实例点的均值代替中心点，如此反复，直到所有的实例点都被归类到正确的中心点。

eye_water·2020-07-11 05:42

Kmeans算法动画演示

1.概述K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是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。

东心十·2020-07-11 03:11

轻松看懂机器学习十大常用算法

今天的算法如下：决策树随机森林算法逻辑回归SVM朴素贝叶斯K最近邻算法K均值算法Adaboost算法神经网络马尔可夫1.决策树根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类

算法与数学之美·2020-07-10 21:20

机器学习（三）：K均值聚类

k均值（k-means）算法就是

海天一树X·2020-07-10 11:02

聚类概述

三、K均值算法(K-Means)3.1、K均值算法的意义K均值算法

Herbert002·2020-07-10 09:45

Weka数据挖掘——聚类

——尼采目录目录聚类概念聚类算法的介绍2-1KMeansK均值2-2EM期望最大化2-3DBSCAN具有噪声的基于密度的聚类方法Weka聚类案例3-1SimpleKMeans算法3-2EM算法3-3DBSCAN

weixin_30802273·2020-07-10 07:06

Python无监督学习3

1.K均值聚类它试图找到聚类的簇中心，将每个数据点分配到最近的簇中心，然后每个簇中心设置为分配的所有点的平均值。

泽野·2020-07-10 00:10

数据挖掘——聚类算法

一、问题描述分别用k均值、合并聚类和DBSCAN聚类算法对鸢尾花数据集聚类，并检验结果是否与数据标签一致。二、实验目的学习聚类算法。

李逍遥~·2020-07-09 09:35

机器学习样本特征之间的相似性度量总结

zhaofrjx·2020-07-09 05:41

weighted Kernel k-means 加权核k均值算法理解及其实现（一）

那就从k-means开始吧对于机器学习的新手小白来说，k-means算法应该都会接触到吧。传统的k-means算法是一个硬聚类（因为要指定k这个参数啦）算法。这里利用百度的解释它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作

yukgwy60648·2020-07-09 04:45

Kmeans聚类算法

Kmeans聚类算法：K均值聚类聚类：给事物打标签，寻找同一个组内的个体之间的一些潜在的相似模式。力图找到数据的自然分组Kmeans。

wyn1175397098zt·2020-07-09 01:43

缺失值的处理方法大总结

目录一.缺失的原因二.数据缺失的类型三.缺失值的处理方法1.删除dropna(）缺点2.填补替换缺失值均值填充热卡填补K均值拟合缺失值回归预测极大似然估计多重插补随即森林虚拟变量3.不处理四.总结五.参考资料一

双皮奶呀·2020-07-08 19:34

漫谈：机器学习中距离和相似性度量方法

weixin_30667301·2020-07-08 14:21

k均值聚类算法原理和（TensorFlow）实现

顾名思义，k均值聚类是一种对数据进行聚类的技术，即将数据分割成指定数量的几个类，揭示数据的内在性质及规律。

weixin_30552635·2020-07-08 14:21

机器学习之路：python k均值聚类 KMeans 手写数字

MachineLearning代码：1importnumpyasnp2importpandasaspd3fromsklearn.clusterimportKMeans4fromsklearnimportmetrics56'''7k均值算法

weixin_30256505·2020-07-08 13:03

周志华《机器学习》同步学习笔记 ——第九章聚类

周志华《机器学习》同步学习笔记——第九章聚类9.1聚类任务9.2性能度量外部指标内部指标9.3距离计算9.4原型聚类9.4.1k均值算法9.4.2学习向量量化（LVQ）9.4.3高斯混合聚类9.5密度聚类

克小洛·2020-07-08 11:36

机器学习实战-62:层次聚类算法(Hierarchical Clustering)

聚类算法包括：K均值聚类(K-Means)、层次聚类(HierarchicalClustering)和混合高斯模型(GaussianMixtur

MTVideoAI·2020-07-08 05:37

人工智能与机器学习——采用线性LDA、k-means和SVM算法进行二分类可视化分析

人工智能与机器学习——采用线性LDA、k-means和SVM算法进行二分类可视化分析一、原理介绍1.线性判别分析（LDA）2.K均值聚类算法k-means3.SVM（支持向量机）算法二、线性LDA算法对鸢尾花数据集合月亮数据集二分类

栗子NZ·2020-07-08 02:38

机器学习笔记6——无监督学习（聚类算法）

二、聚类算法2.1定义把数据集分成一个个的簇cluster（也可以理解为一组一组的形式）2.2K-means算法（K均值算法）（1）首先随机生成几个点，叫聚类中心（ClusterCentroids）。

余生最年轻·2020-07-08 01:46

TensorFlow学习（二）数据聚类分析

本文通过K均值算法作为例子研究数据聚类分析一、无监督学习概念无监督学习可以从给定的数据集中找到感兴趣的模式。无监督学习，一般不给出模式的相关信息。

qq_40077103·2020-07-08 00:02

吴恩达机器学习---编程练习7

的答案，同时也是相当于自己对这一章的内容做一个回顾，让自己理解的更加的透彻，理性讨论，不喜勿喷本练习的主题是K-meansClusteringandPrincipalComponentAnalysis，即K均值聚类算法和主要成分分析

DO-VIS·2020-07-07 23:05

【理论】初步理解K均值聚类算法

K均值算法是典型的聚类算法，算法基本步骤如下1随机产生k个中心点，一个中心点代表一个类别2计算每个点与k个中心点的距离，并将该点划分到与之距离最短的中心点所属的类别当中3对每一个类别，使用该类中所有点的均值更新中心点重复

needrunning·2020-07-07 14:57

二分K-means的python实现

前两天无意间看到”zouxy09“大牛的机器学习算法与Python实践之（六）二分k均值聚类讲解，我感觉很受启发啦，但是又看到下面的评论里说出了一些不足，然后就抱着试一试的心态去做了一下，所以数据还是用的

ge_nius·2020-07-07 08:32

Deep Learning笔记之一：K-means特征聚类算法

（一）K-means聚类K均值算法是一种常用的动态聚类算法，K均值算

托沃斯-勒夫·2020-07-07 08:31

机器学习总结（十）：常用聚类算法（Kmeans、密度聚类、层次聚类）及常见问题

（1）K均值聚类步骤：1.随机选择k个样本作为初始均值向量；2.计算样本到各均值向量的距离，把它划到距离最小的簇；3.计算新的均值向量；4.迭代，直至

西电校草·2020-07-07 05:20

机器学习初探：OpenCV K均值代码笔记

K均值聚类算法在Opencv的cxcore中，它可以找到数据的自然类别。最为常用的聚类技术之一，它可以迅速找到“类别”中心，将数据进行聚类。

小斤陈·2020-07-07 05:35

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