K均值第17页

k均值聚类算法原理和TensorFlow实现

1.原理简介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。k均值聚类是一种无监督学习方法。聚类技术很多，例如层次法、贝叶斯法和划分法。

RosebudTT·2020-07-07 00:59

《机器学习》第九章聚类

比如：k均值聚类（簇内的均值）

丶翠釉·2020-07-06 19:08

机器学习之K_means（附简单手写代码）

k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。

Cyril_KI·2020-07-06 14:38

jQuery+d3绘制流程图

+d3绘制流程图运行效果代码HTML代码流程设计工具源/目标读数据写数据数据预处理类型转换拆分缺失值填充归一化标准化特征工程机器学习二分类GBDT二分类PS-SMART线性支持向量机逻辑回归二分类聚类K均值聚类回归

Brent-CCNU·2020-07-06 13:57

机器学习（八）：寻找数据的分组——k均值聚类

简单地说，就是对无标签的数据进行分类k均值聚类涉及将n个案例分配到k个类中的一个，其中k是一个提前定义好的数，目标是最小化每个类内部的差异，最大化类之间的差异。

2014乘风破浪2014·2020-07-06 07:19

深入理解Kmeans算法

什么是Kmeans算法Kmeans算法，顾名思义，k均值算法。是十种经典的机器学习算法之一，什么是机

绿肥红瘦、·2020-07-06 06:45

Python数据挖掘：聚类

Python数据挖掘：聚类数据挖掘第三周作业#波士顿房价数据集聚类#1.k均值聚类，按照类别涂色；#2.层次聚类，绘制聚类结果的基础上，绘制出层次树。

weixin_44382897·2020-07-06 05:33

2019-04-24 AI人工智能的10种常用算法

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。

李绍俊·2020-07-05 15:06

Spark2.0机器学习系列之11：聚类(幂迭代聚类， power iteration clustering， PIC)

Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means（二分k均值算法

千寻千梦·2020-07-05 05:52

训练K-Means与DBSCAN算法模型

k-means介绍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。

为援不可图·2020-07-05 04:23

数据挖掘算法有哪些

聚类：K均值（Kmeans）、最近邻算法（KNN）、期望最大值算法（EM）、隐含狄利克雷分布（LDA）分类：支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）、梯度下降树（GBDT）、随机森林（RF）、朴素贝叶斯（

我满眼的欢喜都是你·2020-07-04 21:58

使用scikit_learn里的高斯混合模型进行聚类

我们可以把混合模型看作是推广k均值聚类，以包含关于数据协方差结构以及潜在高斯中心的信息

baoyan2015·2020-07-04 11:33

04 数据挖掘之朴素贝叶斯算法

04数据挖掘之朴素贝叶斯算法原文链接：04数据挖掘之朴素贝叶斯算法相关博客01数据挖掘之Apriori关联规则算法02数据挖掘之k均值聚类算法03数据挖掘之ID3决策树算法前言照例，数据挖掘迎来了第四次实践作业

陈默1212·2020-07-04 01:54

SPSS学习笔记【三】-聚类分析&判别分析

k均值聚类缺点：只对样本聚类，不能对变量聚类；参数（聚类个数）需要提前指定层次聚类样本和变量都可以聚类，不局限于参数选择将所有观测指标纳入系统形成树形图样本大时，计算慢判别分析自变量符合多元正态分布，不存在多重共线性所有自变量在各组之间协方差矩阵相等因变量确定且独立自变量和因变量符合线性假设聚类分析与判别分析的区别与联系都是研究分类的

Rnan-prince·2020-07-02 16:22

手把手教你如何利用K均值聚类实现异常值的识别！

本期将从K均值聚类的角度，帮助大家理解该方法在异常值识别过程中的优势！（本文涉及的代码可以在文末链接中下载）首先，借助于Python随机生成两组二维数据，用于后文的实战。为

Sim1480·2020-07-02 10:53

k-means聚类算法简介及正态分布实例演示

算法的目的是使各个样本与所在类均值的误差平方和达到最小（这也是评价K-means算法最后聚类效果的评价标准）k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率

liusanzhu·2020-07-02 09:26

聚类分析及k均值聚类

以下内容摘自下面链接：http://blog.pluskid.org/?p=17http://www.mathworks.cn/help/toolbox/stats/kmeans.htmlhttp://www.mathworks.cn/products/image/demos.html?file=/products/demos/shipping/images/ipexhistology.htm

专注3D·2020-07-02 03:03

Locally Private k-Means Clustering（本地私有k均值聚类）论文阅读报告

LocallyPrivatek-MeansClustering本地私有k均值聚类文章目录LocallyPrivatek-MeansClustering论文题目领域综述论文阅读报告摘要问题定义算法及证明WeightedCenter

頔潇·2020-07-02 01:15

机器学习入门笔记（七）：聚类

文章目录一.聚类的基本概念1.1相似度或距离1.2类或簇1.3类与类之间的距离二.层次聚类2.1基本概念2.1算法描述2.3例题三.K均值聚类3.1模型3.2策略3.3算法3.3.1K-Means++中的聚类中心初始化算法

逐梦er·2020-07-01 04:01

【深度学习】半监督学习入门：半监督K均值聚类python代码

说明：下面的半监督K-means的初始聚类中心的选择是根据有标签数据而定的，聚类个数=类别个数，初始聚类中心=各个类样本的均值。#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpdefdistEclud(vecA,vecB): ''' 输入：向量A和B 输出：A和B间的欧式距离 ''' returnnp.sqrt(sum(np.power(vecA-vecB,2)))d

CS青雀·2020-06-30 19:16

k-means算法MATLAB和opencv代码

转自与http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/46773143该博客分两篇，第一篇讲解了K均值的原理，后一篇给出了实现的MATLAB代码和C++代码，还提供了聚类的效果

zszszs1994·2020-06-30 19:27

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

参考《机器学习实战》，实现K均值聚类和二分K均值聚类。最后测试，对同一组数据，分别计算了两种算法的SSE（平方误差和），前者在150左右，后者在70左后。可见二分K-均值聚类的算法效果要好很多。

zhenghaitian·2020-06-30 15:43

机器学习(2): K-means (k均值) 聚类算法小结

目录1聚类简介2k-means算法流程3利用k-means对数据进行聚类4利用K-means进行图像分割5小结参考资料1聚类简介在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，我们的目标是通过对无标记训练样本的学习来解释数据的内在性质及规律，为了进一步的数据分析提供基础，此类学习应用最多的就是“聚类”(clustering)。聚类(clustering)就是视图将数据集中的样本划分为若干个互不相交的子

TechArtisan6·2020-06-30 12:56

原型聚类（一）k均值算法和python实现

k均值算法（k-means)若存在一个样本集D={x1,x2,...,xm}D=\begin{Bmatrix}x_{1},x_{2},...,x_{m}\end{Bmatrix

无聊的六婆·2020-06-30 12:42

聚类算法：K-means聚类与系统（层次）聚类SPSS操作

from=search&seid=15370102798756305377目录1.聚类模型的概念2.K-means聚类算法（K均值）2.1步骤2.2评价3.K-means++算法3.1算法步骤4.例题讲解

yanyanwenmeng·2020-06-30 06:45

GitHub上已超过2900星！这份有原理、有代码、有Demo的算法资源火了

这份资源中，一共有5个算法，分别是：线性回归、逻辑回归、K均值算法、基于高斯分布的异常检测、多层感知器（MLP）。

量子位·2020-06-30 05:31

知乎-数据挖掘面试

坚持到了二面，一共持续了一个半小时，部分问题记录在此，可能有遗漏的地方：一面：1、简历做过的项目2、K均值聚类的原理3、随即森林和GBDT的原理以及共同点和不同点4、排序算法的时间复杂度，给定一个数组，

文哥的学习日记·2020-06-30 03:40

机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）

一、k-means算法通常，人们根据样本间的某种距离或者相似性来定义聚类，即把相似的（或距离近的）样本聚为同一类，而把不相似的（或距离远的）样本归在其他类。我们以一个二维的例子来说明下聚类的目的。如下图左所示，假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster，其中两个紧凑一些，剩下那个松散一些。我们的目的是为这些数据分组，以便能区分出属于不同的

西湖太极熊·2020-06-30 02:54

DIY图像压缩——机器学习实战之K-means 聚类图像压缩：色彩量化

K均值聚类这是一种在给定的数据点集合中找到“K”个簇的优化算法。最初，它随机分配K个簇中心，然后基于

阿里云云栖号·2020-06-29 22:50

Python ：k-means聚类算法对数据进行分类

K均值聚类算法，基于目标最小化策略算法可以首先从给定的数据集中，随机选择k个数据对象作为k个簇的初始聚类中心，且每个聚类中心点对应于一个聚类；对剩余的数据对象，计算它们与各个簇中心点的距离，将它们指派到离其最近的簇中

Renaissance5K·2020-06-29 21:24

聚类算法之k均值算法+实例程序

看完周志华老师的《机器学习》中关于聚类算法k均值算法的介绍，根据书上的介绍，自己用MATLAB编了程序，并与网上找的程序作了比较，比网上的运行更快一些。

大宇进阶之路·2020-06-29 19:07

11-SVM与K均值聚类

一.SVM什么是SVM?SVM主要针对小样本数据进行学习、分类和预测（有时也叫回归）的一种方法，能解决神经网络不能解决的过学习问题，而且有很好的泛化能力1.1SVM原理举个例子:好吧，故事是这样子的：在很久以前的情人节，大侠要去救他的爱人，但魔鬼和他玩了一个游戏。魔鬼在桌子上似乎有规律放了两种颜色的球，说：“你用一根棍分开它们？要求：尽量在放更多球之后，仍然适用。”1.png于是大侠这样放，干的不

郑元吉·2020-06-29 17:35

聚类算法之K-means算法与聚类算法衡量指标

一、K-means（k均值）算法k-means是划分方法

一路前行1·2020-06-29 17:35

机器学习十大经典算法——一元线性回归（附python代码）

多努力就会有多特殊（neverforever）——仌一、十大经典算法1.线性回归2.决策树3.随机森林4.逻辑回归5.支持向量机6.朴素贝叶斯7.K近邻算法8.K均值算法9.神经网络10.集成学习其他算法请参考我的其他文章二

仌·2020-06-29 12:50

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

常用的统计模型

基于机器学习的方法）3.结构方程建模（针对潜变量之间关系进行建模）4.因子分析（调查设计和验证的探索型分析）5.功效分析/实验分析（特别是基于仿真的实验设计，以避免分析过度）6.非参数检验（MCMC）7.K均值聚类

狂奔的蜗牛·2020-06-29 08:13

SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA)

SciKit-Learn数据集基本信息SciKit-Learn使用matplotlib可视化数据SciKit-Learn可视化数据:主成分分析(PCA)SciKit-Learn预处理数据SciKit-LearnK均值聚类

kevinhwu·2020-06-29 07:48

SciPy 介绍

章节SciPy介绍SciPy安装SciPy基础功能SciPy特殊函数SciPyk均值聚类SciPy常量SciPyfftpack(傅里叶变换)SciPy积分SciPy插值SciPy输入输出SciPy线性代数

kevinhwu·2020-06-29 07:45

SciPy 教程

章节SciPy介绍SciPy安装SciPy基础功能SciPy特殊函数SciPyk均值聚类SciPy常量SciPyfftpack(傅里叶变换)SciPy积分SciPy插值SciPy输入输出SciPy线性代数

kevinhwu·2020-06-29 07:44

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

数学建模算法

文章目录云模型描述使用logistic模型描述使用主成分分析法描述使用K均值描述作用贝叶斯判别法描述作用灰色预测灰色关联度描述作用经典灰色算法描述作用遗传算法描述作用神经网络描述作用模拟退火算法描述作用粒子群算法描述作用云模型描述一个变量

smalkang·2020-06-29 04:51

K-Means（K均值）聚类算法的MATLAB实现

最近在学习k-means聚类算法，网上有很多关于用MATLAB对这一算法的实现，下面对这一知识点进行了总结，希望大家可以采纳，欢迎留言。在聚类分析中希望能有一种算法能够自动的将相同的元素分为紧密关系的子集或簇。聚类属于无监督学习中的一种方法，也是一种在许多领域中用于统计数据分析的常用技术。K-means算法是使用的最广泛的一种算法。1.算法步骤：1）首先选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点

小曾同学.com·2020-06-29 03:01

机器学习二：K均值聚类算法（k-means clustering algorithm）

k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。

kitty.wang·2020-06-29 02:19

10.HanLP实现k均值--文本聚类

文章目录10.文本聚类10.1概述10.2文档的特征提取10.3k均值算法10.4重复二分聚类算法10.5标准化评测10.6GitHub笔记转载于GitHub项目：https://github.com/

mantchs·2020-06-29 01:45

机器学习-K均值聚类(python3代码实现)

K均值聚类哈尔滨工程大学-537算法原理：K均值是发现给定数据集的kk个簇的算法。簇个数kk是用户给定的，每一个簇通过其质心(centroid)，即簇中所有点的中心来描述。

weixin_41090915·2020-06-29 00:03

算法杂货铺——k均值聚类(K-means)

4.1、摘要在前面的文章中，介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础——

weixin_34400525·2020-06-28 18:26

聚类分析及k均值聚类(K-means)

以下内容摘自下面链接：http://blog.pluskid.org/?p=17http://www.mathworks.cn/help/toolbox/stats/kmeans.htmlhttp://www.mathworks.cn/products/p_w_picpath/demos.html?file=/products/demos/shipping/p_w_picpaths/ipexhis

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

《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

matlab中统计工具箱函数大全(转帖)

09e5fd1f7e1d490d304e1503.htmlmatlab中统计工具箱函数大全MATLAB统计工具箱包括概率分布、方差分析、假设检验、分布检验、非参数检验、回归分析、判别分析、主成分分析、因子分析、系统聚类分析、K均值聚类分析

weixin_30955617·2020-06-28 02:46

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