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K-均值聚类算法

因为其产生的结果与分类相同，而只是类别没有预先定义，聚类有时也被称为无监督分类K均值聚类的算法：发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值计算而成。

走了又走·2023-04-13 21:31

K均值聚类分析流程

K均值聚类分析流程一、案例背景在某体育赛事中，意大利、韩国、罗马尼亚、法国、中国、美国、俄罗斯七个国家的裁判对300名运动员进行评分，现在想要通过评分上的差异将300名选手进行分类，计划将选手分为高水平

spssau·2023-04-13 20:48

100-非监督学习之DBSCAN密度聚类

>library(pacman)>p_load(dplyr,dbscan,ggplot2)k-means（K均值）和分层聚类衡量行间、及行与中心点的距离。

wonphen·2023-04-12 03:40

opencv入门：支持向量机，K均值聚类

支持向量机支持向量机是一种二分类模型，目标是寻找一个标准（称为超平面）对样本数据进行分割，分割的原则是确保分类最优化（类别之间的间隔最大)，当数据集较小时，使用支持向量机进行分类非常有效。支持向量机是最好的现成分类器之一，这里是指分类器不加修改就可以使用的。在对原始数据分类的过程中，可能无法使用线性方法实现分割，支持向量机在分类时，把无法线性分割的数据映射到高维空间，然后再高维空间找到分类最优的线

AI路漫漫·2023-04-09 09:55

6.1.k均值聚类

k-means输入1.样本集2.聚类簇数输出簇划分.算法步骤1.从D中随机选择K个样本作为初始簇均值向量2.重复迭代直到算法收敛3.终止条件判断

BlueFishMan·2023-04-09 08:50

【机器学习】k-Means Clustering_电影评分与推荐实例

电影评分的k均值聚类假设你是Netflix的一名数据分析师，你想要根据用户对不同电影的评分研究用户在电影品位上的相似和不同之处。了解这些评分对用户电影推荐系统有帮助吗？我们来研究下这方面的数据。

西瓜情怀总是籽·2023-04-08 14:35

机器学习实验三：K均值聚类

介绍：在本实验中，将实现K均值聚类算法(K-means)并了解其在数据聚类上的工作原理及图像压缩上的应用。

满地都是六便士他却抬头看向了月亮·2023-04-08 01:16

机器学习 - 聚类 K均值聚类 KMeans Analysis（学习笔记）

基于划分的KMeans算法原理（Partition-basedmethods）目标：类内的点足够近，类间的点足够远算法流程：1.选择聚类的个数K2.随机选定聚类中心3.根据点到聚类中心距离（欧式距离）确定各个点所属类别4.根据各个类别的数据更新聚类中心5.重复以上步骤直到收敛（中心点不再变化）优点：1.算法快速、简单2.对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的3.时间复杂度近于线性，而且适合挖掘大规

corina_qin·2023-04-07 00:27

数学建模—聚类(matlab、spss）K均值 Q型聚类 R型聚类

文章目录一、K均值二、Q型聚类三、R型聚类聚类三种方法：【说明】1、三种方式输入矩阵行为个案，列为变量量纲不同需要预处理，一般使用zscore()zscore()标准化为对每一列操作减去均值除以标准差2

斌狗·2023-04-06 03:23

5-Spark高级数据分析-第五章基于K均值聚类的网络流量异常检测

据我们所知，有‘已知的已知’，有些事，我们知道我们知道；我们也知道，有‘已知的未知’，也就是说，有些事，我们现在知道我们不知道。但是，同样存在‘不知的不知’——有些事，我们不知道我们不知道。上一章中分类和回归都属于监督学习。当目标值是未知时，需要使用非监督学习，非监督学习不会学习如何预测目标值。但是，它可以学习数据的结构并找出相似输入的群组，或者学习哪些输入类型可能出现，哪些类型不可能出现。5.1

weixin_30553065·2023-04-05 13:26

Spark数据挖掘-基于 K 均值聚类的网络流量异常检测(1): 数据探索、模型初探

Spark数据挖掘-基于K均值聚类的网络流量异常检测(1):数据探索、模型初探1前言分类和回归是强大易学的机器学习技术。

chengtuo5899·2023-04-05 12:23

自学机器学习笔记（二十一）

表示相应的Xi所属类别，我们要将同一类别的点的欧氏距离比较近，因此我们设置每一个类别的中心为C1，C2……CKK均值聚类的优化目标最小化：要合理选取每个点的类别和类别的中心，这是一个非连续的优化问题，我们把这类优化问题叫整数规划

梦忆师·2023-04-02 21:10

计算机基础练习总结

K均值聚类的核心目标是将给定的数据集划分为K个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。

静默安然·2023-04-01 02:33

基于TF-IDF与k-means的情感聚类

目前很多情感聚类都是细分到逐词分析，而对于逐句的情感分析可以通过将文本转化为数字矩阵从而采用传统的聚类方法来实现，这里以K均值为例进行演示：importpandasaspdimportcodecsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.featu

#温室里的土豆·2023-03-31 23:33

机器学习实践（十七）—sklearn之无监督学习-K-means算法

无监督学习包含算法聚类K-means(K均值聚类)降维PCA二、K-means原理K-means聚类步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后

泡泡码客·2023-03-31 17:20

一文读懂聚类算法原理

常用算法：①划分方法：K-Means（K均值）、K-Medoids（K中心）；②层次方法：凝聚

PM见闻·2023-03-30 20:24

K-means聚类及距离度量方法小结

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。

ASS-ASH·2023-03-29 09:46

无监督学习

K均值算法的优缺点是什么？如何对其进行调优？

slyxk·2023-03-28 03:41

K 均值算法-如何让数据自动分组

而本篇文章要介绍的K均值算法是一种无监督学习。与分类算法相比，无监督学习算法又叫聚类算法，就是只有特征数据，没有目标数据，让算法自动从数据中“学习知识”，将不同类别的数据聚集到相应的类别中。

码农充电站pro·2023-03-25 23:36

图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-23~04-28)

做了一个总结K均值和KNN算法（学习笔记）4.25学校机器学习课的作业真的难成shi。不像国外作业，很多代码都写好

Rlinzz·2023-03-21 21:45

高斯混合模型（Gaussian mixture model）

简单介绍算法大鉴赏：高斯混合模型（Gaussianmixturemodel）-知乎(zhihu.com)与k均值区别最佳聚类实践：高斯混合模型（GMM）-知乎(zhihu.com)GMM不需要对数据做标准化处理

遥远的清平湾·2023-03-17 18:39

使用K均值聚类算法进行产品划分

下面将通过一个案例展示K均值聚类建模的流程和思路。*本文通过可视化工具建模，这种方法优点是适合没有代码基础的人操作，缺点是不够灵活，工具仅提供了部分解决方案。

PM见闻·2023-03-16 01:52

K均值算法介绍

K均值(K-means)算法是最常用的一种聚类算法。K-means算法假设有如上的数据集，可以看到只有输入，没有输出。

爱吃鱼的夏侯莲子·2023-03-10 15:55

【Python代码】K-means聚类模型

一、简介K均值聚类算法是先随机选取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。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。

王八变成汤·2023-02-24 07:52

机器学习-kmeans(实现步骤、sklearn实现、python自实现、优缺点)

机器学习-kmeansKMeans(K均值)是典型的基于距离的排他划分方法：给定一个n个对象的数据集，它可以构建数据的k个划分，每个划分就是一个聚类，并且k<=n，同时还满足两个要求:1.每个组至少包含一个对象

嘣嘣嚓·2023-02-24 07:50

Clustering Analysis -- 聚类分析

萌新待开发·2023-02-22 13:52

机器学习笔记六：K-Means聚类，层次聚类，谱聚类

一.一般问题聚类分析的目标是,创建满足于同一组内的对象相似,不同组的对象相异的对象分组.它作为一种无监督学习,将相似对象归到同一个簇中去.因此,聚类有时候被称为无监督分类.二.K均值聚类(K-means

喜欢打酱油的老鸟·2023-02-22 07:51

Open3D 点云K均值聚类（KMeans，Python版本）

文章目录一、简介二、算法步骤三、代码实现四、实现效果参考资料一、简介在诸多的聚类方法中，K-Means聚类方法是属于“基于原型的聚类”(也称为原型聚类)的方法，此类方法均是假设聚类结构能通过一组原型刻画，在现实聚类中极为常用。通常情况下，该类算法会先对原型进行初始化，然后再对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示、不同的求解方式，也将会产生不同的算法。K-Means算法作为一种经典的“原型聚类”

大鱼BIGFISH·2023-02-16 20:55

电子科技大学本科机器学习期末考试指南

○K均值聚类算法○K均值聚类基于EM实

敲代码的小提琴手·2023-02-07 07:19

（十一）异常检测分析

常用的异常检测方法分为基于统计的异常检测方法（如基于泊松分布、正态分布等分布规律找到异常分支点）、基于距离的异常检测方法（如基于K均值找到离所有分类最远的点）、基于密度的离群检

晓迦·2023-02-06 16:44

K均值聚类及代码实现

KMeans聚类在聚类算法中，最出名的应该就是k均值聚类(KMeans)了，几乎所有的数据挖掘/机器学习书籍都会介绍它，有些初学者还会将其与KNN等混淆。

Leo蓝色·2023-02-05 12:46

计算智能——K-means聚类算法学习

计算智能——K-means聚类算法学习定义k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）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

buaixvexi·2023-02-03 09:42

聚类算法比较：K-means 和高斯混合模型

算法原理K-means，K均值聚类算法假设每个cluster存在一个中心点，该cluster内的所有数据项到这个中心点的欧式距离（勾股定理的扩展：各维度差的平方求和再开方）都小于到其他cluster中心点的距离

weixin_34411563·2023-02-01 18:52

基于K均值(KMeans)与EM法估计高斯混合模型(GMM)参数的图像分割matlab程序

前些天已经写过KMeans图像分割和高斯混合模型EM法图像分割的文章，今天写一写KMeans与EM法估计高斯混合模型参数相结合的文章。具体操作流程见下图所示（摘自Szeliski的《计算机视觉——算法与应用》中文版p223）（图片上传后旋转了，大概CSDN默认图像宽度不小于高度吧，大家可自行下载观看，有知道解决办法的小伙伴可以在评论区分享一下经验）：下面给出本人实现的matlab程序：functi

光电学子·2023-02-01 18:21

K-means算法和高斯混合模型的异同

写这篇文章的缘由是因为早上的机器学习讨论班大家对于一句话：用于向量化的k均值是高斯混合模型的一个硬版本（出处：机器学习导论，隐马尔科夫模型，p247，（15-36））产生了深刻的思考然后不理解，在结合老师的讲解以及搜索资料后

会飞的小罐子·2023-02-01 18:50

【文献学习1】PSO-KMC：基于粒子群的K均值聚类算法

目录一、文献框架二、简介和创新点三、理论综述1.PSO算法2.PSO-KMC算法3.算法流程四、实验分析五、疑问和思考六、相关文献一、文献框架二、简介和创新点针对K均值聚类算法的缺陷，结合粒子群提出一种新的

qq_44122600·2023-01-31 13:34

数学建模学习笔记（14）聚类模型

聚类模型K均值聚类算法和K均值++聚类算法系统聚类算法（层次聚类）DBSCAN聚类算法聚类问题概述：把样本划分为由相似的对象组成的多个类的过程。

北岛寒沫·2023-01-30 12:13

古老的spc也可以用机器学习（一）-k均值算法

大家都很清楚SPC的中文叫统计过程控制，它的作用是发现过程数据中的异常行为，SPC有8种以上的判异规则，每一中判异规则对应可能的异常原因，非常实用。现在大数据、机器学习应用越来越广泛，而机器学习算法的一个常见应用就算异常检测，接下来的一系列内容的更新都会分别介绍不同的机器学习算法来进行异常检测，包括算法基本原理、系统实现和应用。注意：SPC是异常判定的一种方法，其他机器学习同样可以做异常判定，不要

statr·2023-01-29 00:21

10.聚类模型--相比分类模型事先不知道类别

聚类模型1.K-means聚类算法基本流程更好的求解K的聚类中心的方法spss求解k均值聚类3.层次聚类基本流程距离的介绍spss实现层次聚类确定k值确定方法--用图形估计聚类的数量3.DBSCAN算法

好好记密码·2023-01-28 11:20

K近邻聚类算法

K近邻聚类算法k均值（k-means）是聚类算法中最为简单、高效的，属于无监督学习算法核心思想：由用户指定k个初始质心（initialcentroids)，以作为聚类的类别（cluster），重复迭代直至算法收敛基本算法流程

大数据面壁者·2023-01-28 07:15

yolov5 anchors 中 K-means聚类

anchor原因yolov5运行后有一行autoanchor:一些教程的生成图如下训练一开始会先计算BestPossibleRecall(BPR)，当BPR<0.98时，再在kmean_anchors函数中进行k均值和遗传算法更新

国服最强貂蝉·2023-01-27 09:32

Google Earth Engine（GEE）——Kmeans聚类快速进行土地分类(双for循环快速调参)

k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取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

此星光明·2023-01-26 10:07

关于K均值聚类算法的综述及改进分析

关于K均值聚类算法的综述及改进分析2012-11-2622:12:52|分类：默认分类|举报|字号订阅摘要摘要摘要摘要：K-means聚类算法是空间聚类领域的重要算法。

jfkidear·2023-01-25 12:29

机器学习————聚类

文章目录机器学习————聚类聚类聚类算法计算距离相似度簇K-Means聚类K-Means实现K-Means改进K-Mediods二分K-MeansK均值损失函数Canopy聚类聚类的评估层次聚类密度聚类

嘻嘻嘻嘻嘻嘻啊·2023-01-24 16:44

吴恩达机器学习[14]-无监督学习之 K均值聚类算法

机器学习系统设计无监督学习unsupervisedlearningK-Means算法K-Meansalgorithm优化目标Optimizationobjective随机初始化randominitialization选取聚类数量性能度量扩充-原型聚类无监督学习unsupervisedlearning类型定义差异监督学习给定一些带标签的数据，用假设函数去拟合它，寻找能够区分正样本和负样本的决策边界1

踏归1234·2023-01-24 15:08

canopy算法流程_Canopy算法聚类

考虑到Kmeans在使用上必须要确定K的大小，而往往数据集预先不能确定K的值大小的，这样如果K取的不合理会带来K均值的误差很大(也就是说K均值对噪声的抗干扰能力较差)。

诗遥一妈·2023-01-23 07:06

K-means smote：基于K均值和SMOTE的启发式过采样方法改进不平衡学习

K-meanssmote：基于K均值和SMOTE的启发式过采样方法改进不平衡学习相关工作处理类别不平衡的方法要么改变分类算法本身，将不同类别的错误分类成本纳入分类过程，要么修改用于训练分类器的数据。

ALIVEVILAM·2023-01-20 05:28

聚类算法之k-means

1.算法描述k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法。

T.S.Hao·2023-01-17 16:36

西瓜书学习笔记第九章聚类

文章目录1知识脉络2内容补充9.1节聚类任务9.2节性能度量9.3节距离计算9.4节原型聚类9.4.1k均值算法9.4.2学习向量量化9.4.3高斯混合聚类9.5节密度聚类9.6节层次聚类9.7节阅读材料

UEVOLIshy·2023-01-17 07:18

机器学习（Machine learning，ML）学习笔记（区分监督学习与半监督学习）

无监督学习方法：聚类、K均值、PC

czmjy·2023-01-16 11:23

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