K均值第7页

Exercise 7：K均值聚类和主成分分析（Coursera-吴恩达Machine Learning编程作业）

1K-meansClustering1.1ImplementingK-meansK均值聚类算法程序的主体：%Initializecentroids%中心点初始化centroids=kMeansInitCentroids

鸡米花甜辣酱·2022-12-08 09:16

聚类分析 | MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析

目录聚类分析|MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析k-均值聚类简介相关描述程序设计学习小结参考资料致谢聚类分析|MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析k-均值聚类简介k均值聚类是一种分区方法

机器学习之心·2022-12-08 09:14

Matlab 主成分分析与K均值聚类分析实验报告

Matlab主成分分析与K均值聚类分析实验报告提示：数据资源在本CSDN号的上传资料中直接领取1引言数据：gyzb.mat（按顺序对应每一列）为：31个省市区的国有控股企业的主要指标（包括：总利润（亿元

xu_yushu·2022-12-08 09:39

文献阅读——神经网络剪枝技术（二）

如利用k均值聚类、低秩分解、权重采样等。但可能会因为过分追求模型压缩比导致模型精度的下降。1.3量化量化方法通过降低权重所需要的比

黄小米吖·2022-12-08 02:47

Machine Learning机器学习（学习记录）

MachineLearning机器学习目录MachineLearning机器学习聚类K-Means基本思路k均值算法流程k均值算法的特点k-均值算法的优点：k-均值算法的缺点：sklearn实现KMeansK-Means

树下一朵云·2022-12-07 13:27

周志华《机器学习》第九章复习（带例题）

考点：1.常用的性能度量指标，距离度量2.连续属性和离散属性的距离计算方法3.原型聚类（选择、填空、问答）K均值聚类、学习向量量化、高斯混合聚类，这三种聚类方法的特点和方法思路4.密度聚类（选择、填空、

FitzFitzFitz·2022-12-07 10:18

基于KMeans(K均值)的图像分割matlab程序

KMeans图像分割算法是一种典型的分割算法。其主要思想就是首先随机（起始值其实很重要）选取K个特征值作为聚类中心，然后对于每个像素点计算其到各聚类中心的距离，将其划归到距离最近的类中（也可以进行软分类，即给出其属于各类的概率），然后计算各类中元素的（加权）均值作为新的聚类中心。重复上述操作直到收敛或者达到设定迭代次数。下面给出本人编写的一个matlab示例程序及处理结果。代码：function[

光电学子·2022-12-07 02:59

机器学习实战：利用随机森林回归树来预测不同经纬度的无线电电磁波

它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，本文利用sklearn的RandomForestRegressor模型对无线电电磁波场强做数据预测。

勋章DhR·2022-12-06 20:12

[博学谷学习记录]超强总结，用心分享|人工智能机械学习基础知识KMeans总结分享

K均值算法的优缺点KMeans介绍KMeans算法属于非监督学习学习方式，KMeans++算法主要解决初始点选择问题算法思想以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。

AAALice0.0·2022-12-05 16:43

【Python K均值聚类算法】

K均值聚类算法1.什么是聚类1.1聚类概念:1.2聚类常用的距离判定:1.3聚类目的:2.K均值算法实现过程2.1K是什么?Means是什么?

2345VOR·2022-12-05 15:54

原创 | 一文读懂K均值（K-Means）聚类算法

作者：王佳鑫审校：陈之炎本文约5800字，建议阅读10+分钟本文为你介绍经典的K-Means聚类算法。概述众所周知，机器学习算法可分为监督学习(Supervisedlearning)和无监督学习(Unsupervisedlearning)。监督学习常用于分类和预测。是让计算机去学习已经创建好的分类模型，使分类（预测）结果更好的接近所给目标值，从而对未来数据进行更好的分类和预测。因此，数据集中的所有

数据派THU·2022-12-05 12:33

K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！

2.k-means(k均值)算法2.1算法过程2.2损失函数2.3k值的选择2.4KNN与K-means区别？

mantchs·2022-12-05 12:33

《机器学习》西瓜书课后习题9.4——python实现K-means算法

《机器学习》西瓜书课后习题9.4——python实现K-means算法9.4试编程实现k均值算法，设置三组不同的k值、三组不同的初始中心点，在西瓜数据集4.0上进行实验比较，并讨论什么样的初始中心有利于取得好结果

Yozu_Roo·2022-12-05 10:52

西瓜书课后题——第九章（聚类）

关于证明和简答题可以参考这篇博客：https://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/522246769.4k均值聚类实现，并在不同k值和初始向量情况下进行比较

乂乂乂乂·2022-12-05 10:22

k-Means聚类算法实现--基于西瓜数据4.0

本文是k均值聚类算法源代码语言：Python；数据集：西瓜数据4.0.xlsx使用的库：importnumpyasnpimportmathimportxlrdimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt

__jiangcheng·2022-12-05 10:49

R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法

确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。

拓端研究室TRL·2022-12-05 09:53

R语言最优聚类数目k改进kmean聚类算法

在本文中，我们将探讨应用聚类算法（例如k均值和期望最大化）来确定集群的最佳数量时所遇到的问题之一。最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。

拓端研究室TRL·2022-12-05 07:40

【经典机器学习】数据可视化

[4]K-means(K均值)算法简单实现二维/三维结果展示[5]Matplotlib:Annotatinga3Dscatterplot

一穷二白到年薪百万·2022-12-04 19:31

机器学习知识总结（百面机器学习）

Word2Vec图像数据不足的处理方法模型评估准确率精准率与召回率平方根误差ROC曲线距离评估A/B测试模型评估方法超参数调优过拟合和欠拟合经典算法支持向量机逻辑回归决策树降维PCA线性判别分析LDA非监督学习K均值聚类高斯混合模型自组织映射神经网络优化算法有监督学习的损失函数特征工程对原始数据进行处理

iwtbs_kevin·2022-12-04 14:55

Kmean（k均值聚类）学习-matlab代码撰写-2022-08-09

对于k均值的学习，来自于以下的博主，非常的感谢看不懂打我系列之K-means聚类算法及其MATLAB实现_能让你开心的小技巧的博客-CSDN博客所以，博主再这里不阐述k均值的原理了，直接进行了代码优化和代码冗余的修改

~追风筝的猫·2022-12-04 10:21

多模态EEG+fNIRS测量心理负荷

多模态数据的block均值揭示了MWL水平变化期间氧合血红蛋白

思影科技·2022-12-04 06:32

Python——KMeans(k均值聚类)实战(附详细代码与注解)

开始之前各位朋友周末好，今天博主小码将开车≥Ö‿Ö≤为大家用代码实战讲解KMeans聚类，请大家坐稳了≡(▔﹏▔)≡。作为机器学习的十大经典算法之一，聚类的相关现实应用非常之广，如图像分割，文本分类、市场分割等，相关的干货知识请查阅相关资料，接下来小码直接带大家撸代码了。前提准备为了让各位乘客有良好的乘车体验，请准备如下：Jupyternotebook火狐浏览器或谷歌浏览器win7或win10电脑

程旭员·2022-12-03 18:38

机器学习理论与实战（十）K均值聚类和二分K均值聚类 .

主要包括K均值聚类（K-meansclustering）和关联分析，这两大类都可以说的很简单也可以说的很复杂，学术的东西本身就一直在更新着。

wbglearn·2022-12-03 18:07

python k-means聚类算法物流分配预测实战（超详细，附源码）

聚类的核心计算过程是将数据对象集合按相似程度划分成多个类，划分得到的每个类称为聚类的簇聚类不等于分类，其主要区别在于聚类所面对的目标类别是未知的k-means聚类也称为K均值聚类算法，是典型的聚类算法，

showswoller·2022-12-03 18:29

机器学习入门与Python实战（八）：K均值聚类KMeans

目录现实问题思考：数据分类与聚类K均值聚类核心流程K均值聚类(KMeans)VSK近邻分类(KNN)K均值聚类实现图像分割知识巩固Python实战：KMeans实现图像分割拓展学习现实问题思考：数据分类与聚类没有标签的情况下实现聚类的一个思路

flare zhao·2022-12-03 18:58

Python入门到实战（十一）无监督学习、KMeans、KNN、实现图像分割、监督学习VS无监督学习

Python入门到实战（十一）无监督学习、KMeans、KNN、实现图像分割、监督学习VS无监督学习无监督学习unsupervisedlearning特点：应用：K均值聚类核心流程：核心公式：KMeansVSKNN

不会写程序的程序员.·2022-12-03 18:56

k均值聚类图像分割实战 python

算法源于西瓜书309页介绍的约束种子k均值算法1.事先标注好一部分数据：绿色部分是前景对应的rgb是[0,255,0]蓝色部分是背景rgb[0,0,255]2.根据标注好的数据，遍历原始图片中的每一个像素点计算该像素点与前景

锶潍·2022-12-03 18:25

Scikit-learn代码运行

它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。

ᝰꫛꪮꪮꫜ748·2022-12-03 16:57

K-Means(K均值聚类)原理及代码实现

机器学习没有免费午餐定理和三大机器学习任务如何对模型进行评估K-Means(K均值聚类)原理及代码实现KNN(K最近邻算法)原理及代码实现KMeans和KNN的联合演习文章目录机器学习前言一、算法步骤二

月涂红叶·2022-12-03 09:36

k均值聚类算法考试例题_KMeans (K均值)算法讲解及实现

算法原理KMeans算法是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。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机地选取任意k个对象作为初始聚类中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离赋

weixin_39702400·2022-12-03 09:05

k均值聚类算法考试例题_一文读懂K-means聚类算法

1、引言什么是聚类？我们通常说，机器学习任务可以分为两类，一类是监督学习，一类是无监督学习。监督学习：训练集有明确标签，监督学习就是寻找问题（又称输入、特征、自变量）与标签（又称输出、目标、因变量）之间关系的学习方式。监督学习模型又可以分为两类，分类和回归。分类模型：目标变量是离散的分类型变量；回归模型：目标变量是连续性数值型变量。无监督学习：只有数据，无标签，即训练集没有标注目标变量。常见的无监

undertaler·2022-12-03 09:35

简单的聚类算法——KMeans代码

概述KMeans算法也叫K均值算法，是最常用的聚类算法，主要思想是：在给定K值和随机初始K个中心点的情况下，把每个点(假设是二维数据)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之

潮流没有名字·2022-12-03 09:01

【聚类算法】带你轻松搞懂K-means聚类（含代码以及详细解释）

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

Rookiep·2022-12-03 09:27

智科第一届机器学习大课设：线性模型（幂函数和高斯函数）与K均值聚类

一、课程设计的目的与要求1、目的《机器学习》课程的实践性很强，不经过动手编程实践不可能达到理想的学习效果。本课程设计把机器学习的基本模型与实际问题相结合，培养学生对基本原理的应用能力以及实际动手能力。2、要求独立完成课程设计编程任务以及课程设计报告。要撰写详尽的课程设计报告。报告格式要规范，从学校网站下载相应的word文件来撰写报告。报告内容应包括算法原理、各种训练曲线、测试结果和结果分析、改变参

华电第一深情·2022-12-02 16:53

聚类--DBSCAN

DBSCAN比凝聚聚类和k均值稍慢，但仍可以扩展到相对较大的数据集。1.1算法原理DBSCAN的原理是识别特征空间的“拥挤”区域中的点，在这些区域中许多数据点靠近在一起。

向阳而生°·2022-12-02 15:09

R语言中的划分聚类模型

【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例，时长06:05分区聚类，包括：K均值聚类（MacQueen1967

拓端研究室TRL·2022-12-02 13:12

机器学习实验 - K均值聚类

目录一、报告摘要1.1实验要求1.2实验思路1.3实验结论二、实验内容2.1方法介绍2.2实验细节2.2.1实验环境2.2.2实验过程2.2.3实验与理论内容的不同点2.3实验数据介绍2.4评价指标介绍2.5实验结果分析三、总结及问题说明四、参考文献附录：实验代码报告内容仅供学习参考，请独立完成作业和实验喔~一、报告摘要1.1实验要求（1）了解无监督任务范式概念，掌握聚类思想。（2）掌握K-mea

qq_41626672·2022-12-02 00:47

2022年12月1日 K-Means聚类算法学习笔记

K均值聚类算法思路：首先选取一个K值（簇数），然后随机选取K个聚类中心，计算第三个点到聚类中心的距离，并将它划归为最近的聚类中心，然后计算每个簇的均值作为新的聚类中心，重复以上操作，直到某个情况新的聚类中心与旧的聚类中心的距离小于某个阈值则聚类结束

小蒋的技术栈记录·2022-12-01 18:54

基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

介绍四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类.最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。

拓端研究室TRL·2022-12-01 10:44

大数据应用技术（Spark）中级

4、无监督学习常见的聚类算法：K-Means(K均值)聚类、MeanShift、层次聚类。常见的关联

惜于情·2022-11-30 08:47

Kmeans聚类算法 - python实现

Kmeans算法K均值算法需要输入待聚类的数据和欲聚类的簇数K，主要过程如下：1.随机生成K个初始点作为质心2.将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中3.将各个簇中的数据求平均值，作为新的质心，

Jepson2017·2022-11-30 02:58

机器学习实战刻意练习 —— Task 02. 朴素贝叶斯

分类问题：逻辑回归第3周任务分类问题：支持向量机第4周任务分类问题：AdaBoost第5周任务回归问题：线性回归、岭回归、套索方法、逐步回归等回归问题：树回归第6周任务聚类问题：K均值聚类

iiVax·2022-11-30 02:17

机器学习实战刻意练习 —— Task 04. AdaBoost

分类问题：逻辑回归第3周任务分类问题：支持向量机第4周任务分类问题：AdaBoost第5周任务回归问题：线性回归、岭回归、套索方法、逐步回归等回归问题：树回归第6周任务聚类问题：K均值聚类

iiVax·2022-11-30 02:17

python 使用sk_learn ：ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead

源代码"""date:0328K均值KMeans模型"""importpandasaspddf=pd.read_csv("D:/mechinelearning/transfer-time-location.csv

weixin_45070839·2022-11-29 17:55

k均值聚类算法案例 r语言iris_K-means算法原理

聚类的基本思想俗话说"物以类聚，人以群分"聚类(Clustering)是一种无监督学习(unsupervisedlearning)，简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。定义：给定一个有个对象的数据集，聚类将数据划分为个簇，而且这个划分满足两个条件：(1)每个簇至少包含一个对象；(2)每个对象属于且仅属于一个簇。基本思想：对给定的，算法首先给出一个初始的划分方法，

悦时光里的背包客·2022-11-29 16:23

基于K-Means聚类算法的主颜色提取

02.K均值类聚算法K-Means算法是最流行但最简单的无监督算法。对于散布在n维空间中的所有数据点，它会将具有某些相似性的数据点归为一个群集。在随机初始化k个聚类质心之后，该算法迭代执行两个步骤：

小白学视觉·2022-11-29 16:21

k均值python_《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现

《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现最近的项目是关于“基于数据挖掘的电路故障分析”，项目基本上都是师兄们在做，我只是在研究关于项目中用到的如下几种算法：二分均值聚类、最近邻分类、基于规则的分类器以及支持向量机。基于项目的保密性(其实也没有什么保密的，但是怕以后老板看到我写的这篇博文，所以，你懂的)，这里就不介绍“基于数据挖掘的电路故障分析”的思路了。废话不多说了，开始正题哈。基本K

weixin_39731623·2022-11-29 15:30

日常学习记录——目前学习记录总结

指数模糊决策树算法——决策树算法的改进版本随机森林算法——基于Gini指数的CART决策树的集成学习算法平衡随机森林——面向不平衡数据集的随即森林算法的改进版本KNNK邻近算法——分类算法KMeansK均值算法

锂盐块呀·2022-11-29 15:59

机器学习实战（九）K-均值聚类算法

文章目录前言：一、K-均值聚类算法二、算法分析三、二分k均值聚类前言：机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。

QxwOnly·2022-11-29 15:55

《机器学习实战》第十章【聚类：k-均值聚类算法】

聚类算法是无监督学习的一种无监督学习中，类似分类和回归中的目标变量事先是不存在的所谓聚类就是在这些不知目标变量的情况下，找寻数据之间的关系，可以如何分类，分为多少数据簇聚类会把相似对象归为同一个簇中，簇内对象越相似，聚类效果越好所谓k均值聚类

小风_·2022-11-29 14:20

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