K-MEANS

K-means 算法的介绍与应用

目录引言K-means算法的基本原理表格总结：K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结：K-means算法的主要应用领域结论引言

小魏冬琅·2024-09-13 09:00

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。

维生素￥·2024-09-08 23:43

gps路径压缩算法

公司的gps点位特别多,导致数据存储以及查询都会造成一定的压力.所以我们需要使用gps路径压缩算法我调研了两种:k-means和Douglas-Peuckerk-means压缩的底层原理是:自定义簇的数量

王建文go·2024-09-08 20:24

Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means

ApacheSpark提供了K-means聚类算法的高效实现，支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍K-means聚类算法的原理，并结合Spark

不二人生·2024-09-06 04:14

Spark MLlib模型训练—聚类算法 Bisecting K-means

SparkMLlib模型训练—聚类算法BisectingK-means由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响，因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进，对初始中心点选取比较严格，各中心点的距离较远，这就避免了初始聚类中心会选到一个类上，一定程度上克服了算法陷入局部最优状态。二分KMeans(BisectingKMeans)算法的主要思想是：首先将所有点作为一个簇

不二人生·2024-09-06 04:14

看demo学算法之 k-means

今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。

小琳ai·2024-09-05 10:06

自然语言处理系列五十四》文本聚类算法》K-means文本聚类算法原理

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十四文本聚类算法》K-means

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-05 06:41

【闲谈】聚类算法的金融数据挖掘应用及实践

目录一数据挖掘技术在金融领域应用概述二聚类算法介绍三聚类算法在金融数据挖掘中的应用1.聚类算法在客户细分领域的应用2.聚类算法在客户信用评估领域的应用四算法实践与个人体会1.聚类算法的实践——以k-means

爱写代码的July·2024-08-30 05:51

程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法

什么是K-means聚类用官方的

zygswo·2024-08-29 18:39

学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类

学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类

泠泠风来·2024-08-29 06:21

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法，因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。在本文中，我们将深入探讨K-means聚类算法，从基本原理到实际应用，以及算法的优化和实现方法。首先，

一休哥助手·2024-08-29 06:50

K-means++算法

K-means++简介K-means++算法是K-means算法的改进版本，由DavidArthur和SergeiVassilvitskii于2007年提出。

坐看云起时zym·2024-08-28 23:19

聚类算法-Kmeans聚类

一、K-means聚类介绍1.含义K-means聚类是一种非常流行的无监督学习算法，用于将数据点划分为预定义的K个簇（或组），其中每个簇由其质心（即簇中所有点的均值）定义。

红米煮粥·2024-08-28 22:24

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统体育赛事热度预测系统体育赛事数据分析体育赛事可视化体育赛事大数据机器学习大数据毕业设计大数据毕设机器学习人工智能

大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD神经网络混合推荐算法、lstm模型、KNN、CNN、Sklearn、K-Means

计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

每天一个数据分析题（四百八十七）- 非监督学习

关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（）A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

每天一个数据分析题（四百八十八）- 非监督学习

关于非监督学习，在K-means聚类分析使用的距离是（）A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-24 23:13

各种聚类方法的聚类思想介绍及其优缺点

以下是几种常见的聚类方法及其思想、优缺点的介绍：1.K-means聚类聚类思想：K-means将数据分成K个簇，每个簇由一个中心（质心）代表。

QianMo-WXJ·2024-08-23 00:22

GWO优化kmeans

而K-means是一种经典的聚类算法，用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中，主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。

2301_78492934·2024-02-20 11:47

高斯混合模型聚类（GMM）matlab实现

实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。

唐维康·2024-02-19 21:08

聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类

文章标题：聚类分析入门：使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务，它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇，使得同一簇内的样本相似度较高，不同簇之间的样本相似度较低

Evaporator Core·2024-02-19 19:01

基于聚类的点云背景分离算法python代码

下面是一个简单的基于K-Means聚类的点云背景分离的Python代码示例，使用的是scikit-learn库：importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingi

love6a6·2024-02-19 16:34

open3d k-means 聚类

k-means聚类一、算法原理1、介绍2、算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一

云杂项·2024-02-19 11:04

K-means（K均值聚类算法）算法笔记

K-means（K均值聚类算法）算法笔记K-means算法，是比较简单的无监督的算法，通过设定好初始的类别k，然后不断循环迭代，将给定的数据自动分为K个类别。

Longlongaaago·2024-02-15 07:07

k-means 选择K的demo

#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2018/10/12下午5:29#@Author:liuchengwei#@Site:#@File:demo.py#@Software:PyCharmimportsysifsys.version[0]=='2':reload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")fromge

你有啥子事·2024-02-14 21:00

2019-04-15派森学习第147天

先实现根据论文中的公式计算K-means的K值，在此之前写出给定K值后进行K-means聚类的程序。

每日派森·2024-02-14 17:12

数学建模：K-means聚类手肘法确定k值（含python实现）

原理当K-means聚类的k值不被指定时，可以通过手肘法来估计聚类数量。

图学习的小张·2024-02-14 05:00

网络数据的K-means聚类算法

随着Internet的大规模普及、信息处理技术和数据处理技术的发展及企业信息化程度的提高，各种网络资源以爆炸式速度迅猛增长，现存的网络资源以数据库存储的形式为主，数据的形式以半结构化和结构化的形式存储。但是在网络技术迅猛发达的今天，数据库中的数据量更是以惊人的速度发展，就形成了数据量很大而对于有用的信息的发掘和利用成为一大难题的现象，也成为现在研究的热点问题。如何从激增的数据背后找到有价值的信息，

fpga和matlab·2024-02-14 00:38

全连接神经网络实现手写数字识别

可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章，此时的你们正在为作业发愁，哈哈其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别

zeronose·2024-02-13 10:52

机器学习原型聚类

1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类

黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

机器学习原理到Python代码实现之K-Means

K-Means聚类算法该文章作为机器学习的第四篇文章，主要介绍的是K-Means聚类算法，这是我们介绍的第一个无监督算法，在这里我们将对什么是无监督，为什么要有无监督等也会有一些介绍，算法不难，大家且看且思考

神仙盼盼·2024-02-12 18:15

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计

暖焱·2024-02-11 02:14

统计-聚类：K means 和 K nearest

K值选择原理：1目前尚没有明确的方法选择最佳，所以需要多尝试2K值低，会受离群值的影响3K值高，会导致一些小样本量的样本没有话语权K-means原理：1选择K值。

PriscillaBai·2024-02-10 22:25

机器学习系列——（二十）密度聚类

与传统的基于距离的聚类方法（如K-Means）不同，密度聚类关注于数据分布的密度，旨在识别被低密度区域分隔的高密度区域。这种方法在处理具有复杂形状和大小的聚类时表现出色，尤其擅长于识别噪声和异常值。

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

聚类分析实验报告

本文介绍的是聚类分析方法中的非层次聚类法——K-Means聚类法，也称快速聚类法。适用于大样本的聚类分析，可以节省运算时间。该实验的数据来源于上一个因子分析实验的结果（三列FAC）。实验目的实验

平凡女生的创作·2024-02-10 08:39

优化算法应用（四）优化聚类算法

1.k均值聚类（k-means）2.密度峰值聚类（dpc）二．优化k均

stronghorse·2024-02-10 04:50

【机器学习】Kmeans如何选择k值

确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果，因此选择合适的K值非常重要。

TwcatL_tree·2024-02-09 15:29

机器学习系列——（十八）K-means聚类

引言在众多机器学习技术中，K-means聚类以其简洁高效著称，成为了数据分析师和算法工程师手中的利器。无论是在市场细分、社交网络分析，还是图像处理等领域，K-means都扮演着至关重要的角色。

飞影铠甲·2024-02-09 08:04

图像聚类

（1）利用主成分分析后选取主成分利用k-means算法进行聚类（2）提取图像的灰度直方图，利用直方图作为特征向量聚类。

顽皮的石头7788121·2024-02-08 12:34

sklearn-第五节（K-means算法）

1.k-means聚类算法思想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

~一段浮华·2024-02-08 03:16

python实现K-means的代码

importpandasaspdfromdatetimeimport*fromsklearn.clusterimportKMeansfromscipy.spatial.distanceimportcdistimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport*mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']mpl.rcParam

噶噶~·2024-02-04 21:14

2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods

将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有）：输入一个code，得到一个样本一个上来就分类，一个是先画快在分类大树变成抽象的树二，Clustering：聚类聚类中最常用的方法有：（1）k-means

是汤圆啊·2024-02-03 15:38

K-means 算法的原理简介

K-means是数据科学和商业的基本算法。只需4分钟即可了解需要4周时间才弄清楚的内容。让我们深入了解一下。1.K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。

GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

改进的 K-Means 聚类方法介绍

引言数据科学的一个中心假设是，紧密度表明相关性。彼此“接近”的数据点是相似的。如果将年龄、头发数量和体重绘制在空间中，很可能许多人会聚集在一起。这就是k均值聚类背后的直觉。我们随机生成K个质心，每个簇一个，并将每个数据点分配给与该数据点最近的质心对应的簇。然后，我们生成新的质心，每个质心都是属于该簇的所有点的平均值。然后重复这个过程直到收敛。我们可以使用欧几里德距离作为距离度量并计算每个数据点与质

小Z的科研日常·2024-02-02 14:52

分层聚类和K-means聚类

hierarchicalclustering：分层聚类通过连续不断地将最为相似的群组两两合并，来构造出一个群组的层级结构。其中的每个群组都是从单一元素开始的。在每次迭代的过程中，分层聚类算法会计算每两个群组间的距离，并将距离最近的两个群组合并成一个新的群组。这一过程会一直重复下去，直至只剩一个群组为止。来源参考：https://blog.csdn.net/sysu_xiamengyou/artic

刘相培在努力学习中·2024-02-02 02:32

Merry_hj·2024-02-01 13:44

PyTorch][chapter 12][李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-1]

这里面介绍半监督学习里面一些常用的方案：K-means,HAC,PCA等目录：K-meansHACPCA一K-means【预置条件】N个样本分成k个簇step1:初始化簇中心点(随机从X中抽取k个样本点作为

明朝百晓生·2024-01-31 07:46

[机器学习]K-means——聚类算法

一.K-means算法概念二.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs

不知迷踪·2024-01-31 05:26

网络信息检索（九）文本分类与文本聚类

文章目录一、文本分类和聚类概述1：文本分类概述2：文本聚类概述二、文本分类1：分类的学习算法2：使用相关反馈（Rocchio）3：最近邻学习算法4：贝叶斯理论三、文本聚类1：K-Means一、文本分类和聚类概述

Ordinary_yfz·2024-01-30 22:22

信息检索与数据挖掘 | （十二）聚类

算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义：聚类是一种无监督学习，样本没有标签，将一群样本划分到一个类中，使得：最大化类间距，最小化类内距离测量指标：四种聚类：基于质心的聚类，使用中心表示该簇（K-means

啦啦右一·2024-01-30 22:52

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