K-means++ 第4页

Python实现Mean Shift算法

象在舞·2019-07-13 15:59

K-means原理、优化、应用

包括初始化优化K-Means++,距离计算优化elkanK-Means算法和大数据情况下的优化MiniBatchK-Means算法。K-Means算法的思想很简单，对于给

斗斗888·2019-07-09 14:31

聚类算法(k_means)

聚类算法1聚类算法分类2k-means2.1算法描述2.2优缺点2.3k-means算法调优及改进2.3.1K均值算法调优2.3.2K均值算法改进克服算法收敛于局部最小值问题的K-means算法K-Means

circleF·2019-07-04 14:18

聚类

或自动分成几类）常用的聚类算法：k均值算法、均值漂移算法、凝聚层次算法、基于密度的聚类算法解释下k均值算法：sklearn.cluster.Kmeans(n_clusters=8#聚类数,init='k-means

本名边境·2019-05-05 13:00

python聚类算法kmeans/kmeans++最佳聚类数目选择

计算每个点与之心点距离，将点分配到与其距离最近的中心所在的簇3、计算每个簇的所有点的平均值，作为下一次中心，更新每个簇的中心4、重复2、3，直到簇的分配不变其中一个缺点：随机选取中心，导致每次聚类结果不同K-Means

Jiiaaaoooo·2019-04-20 22:00

K-Means

包括初始化优化K-Means++,距离计算优化elkanK-Means算法和大数据情况下的优化MiniBatchK-Means算法。1.K-Means原理K-Means算法的思想很简单，

Liopisces·2019-04-10 22:38

Python 实现DBSCAN 算法

一、基于密度的聚类K-Means算法、K-Means++算法和MeanShift算法都是基于距离的聚类算法，当数据集中的聚类结果是球状结构时，能够得到比较好的结果，但当数据集中的聚类结果是非球状的结构时

IMWTJ·2019-04-04 11:32

Mean Shift 算法原理及 Python 实现

一、MeanShift算法K-Means算法最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响，K-Means++算法未选择较好的初始聚类中心提供了依据，但在K-Means算法中，聚类的类别个数k仍需要事先指定。

IMWTJ·2019-04-03 10:11

Python实现K-Means++聚类算法

象在舞·2019-03-10 17:49

【机器学习算法】K均值（K-means）

文章目录K均值（K-meas）距离的计算聚类中心初始化参数K的选择K-means++算法ISODATA算法总结K均值（K-meas） K均值算法接收两个输入，一个是K，表示簇的数量，另一个是不带标签的训练集

Mankind_萌凯·2018-12-31 15:09

05 聚类算法 - 二分K-Means、K-Means++、K-Means||、Canopy、Mini Batch K-Means算法

03聚类算法-K-means聚类04聚类算法-代码案例一-K-means聚类三、K-Means算法衍生1、二分K-Means算法解决K-Means算法对初始簇心比较敏感的问题，二分K-Means算法是一种弱化初始质心的一种算法，具体思路步骤如下：1、将所有样本数据作为一个簇放到一个队列中。2、从队列中选择一个簇进行K-means算法划分，划分为两个子簇，并将子簇添加到队列中。3、循环迭代第二步操作

白尔摩斯·2018-12-07 23:02

K-Means 进化

分别构成每个聚类中心点C={C1,C2,...,CK}forxinX:计算x分别距离K个点的距离,找到最小的距离Cj,将x归到Cj中.forcinC:对每个类,重新计算各自的聚类中心重复2,3步骤,直至聚类中心不再变化.K-Means

翻开日记·2018-09-12 15:22

【算法周】人以类聚咋个聚！K-means了解一下~（下篇）

欢迎大家关注公众号【哈希大数据】接着上边的介绍继续3.K-Means初始化优化K-Means++在上节我们提到，k个初始化的质心的位置选择对最后的聚类结果和运行时间都有很大的影响，因此需要选择合适的k个质心

哈希大数据·2018-06-17 15:57

机器学习之K均值(K-Means)算法

我们从最传统的K-Means算法讲起，然后在此基础上介绍初始化质心优化K-Means++算法，距离计算优化ElkanK-Means算法和大样本情况下MiniBatchK-Means算法。

谓之小一·2018-05-12 17:41

机器学习-聚类（K-Means）

K-Means原理初探传统K-Means算法流程K-Means初始化优化K-Means++在上节我们提到，k个初始化的质心的位置选择对最后的聚类结果和运行时间都有很大的影响，因此需要选择合适的k个质心。

我就想叫这个·2018-03-25 19:21

python中kmeans聚类实现代码

k-means算法思想较简单，说的通俗易懂点就是物以类聚，花了一点时间在python中实现k-means算法，k-means算法有本身的缺点，比如说k初始位置的选择，针对这个有不少人提出k-means+

旭旭_哥·2018-02-23 09:22

聚类和分类算法

特点不需使用训练数据进行学习，是无监督学习典型算法K-means（聚类分析中运用最广泛的算法之一）K-means++分类（Classification）：目标可以明确地得到待分类项的类别信息，“这个东西分为某某类

四喜汤圆·2017-12-21 10:57

聚类算法总结

基于划分的聚类k-means:优点：1，简单，易于理解和实现；2，时间复杂度低缺点：1）kmeans要手工输入类数目，对初始值的设置很敏感；所以有了k-means++、intelligentk-means

Yingying_code·2017-08-31 17:55

K-means和K-means++的算法原理及sklearn库中参数解释、选择

前言：这篇博文主要介绍k-means聚类算法的基本原理以及它的改进算法k-means的原理及实现步骤，同时文章给出了sklearn机器学习库中对k-means函数的使用解释和参数选择。K-means介绍：K-means算法是很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。

二当家的掌柜·2017-08-08 16:32

机器学习 - 聚类算法

K-means，k-means++，二分K-means，mini-batchKmeans，meanshift，GMM聚类等等。2.基于密度基于密度的聚类算法假设聚类

KeeJee·2017-07-25 11:35

K-means以及K-Means++

K-Means:聚类算法有很多种（几十种），K-Means是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类!连续性数据：在统计学中，数据按变量值是否连续可分为连续数据与离散数据两种。离散数据是指数值职能用自然数或整数单位计算，例如，企业职工人数，设备台数等，只能按计算量单位数计数，这种数据的数值一般用技术方法

feng_jiakai·2017-05-03 15:29

机器学习之划分聚类及代码示例

划分聚类包含K-Means、BisectingK-Means（二分K均值）、K-Means++、MiniBacthK-Means等。

cxmscb·2017-03-16 21:10

K-means聚类算法的三种改进(K-means++,ISODATA,Kernel K-means)介绍与对比

一、概述在本篇文章中将对四种聚类算法(K-means,K-means++,ISODATA和KernelK-means)进行详细介绍，并利用数据集来真实地反映这四种算法之间的区别。

Yixuan-Xu·2017-01-11 03:00

K-Means聚类算法原理

包括初始化优化K-Means++,距离计算优化elkanK-Means算法和大数据情况下的优化MiniBatchK-Means算法。1.K-Means原理初探K-Means算法的思想很简单，对于

刘建平Pinard·2016-12-12 16:00

简单易学的机器学习算法——K-Means++算法

一、K-Means算法存在的问题由于K-Means算法的简单且易于实现，因此K-Means算法得到了很多的应用，但是从K-Means算法的过程中发现，K-Means算法中的聚类中心的个数k需要事先指定，这一点对于一些未知数据存在很大的局限性。其次，在利用K-Means算法进行聚类之前，需要初始化k个聚类中心，在上述的K-Means算法的过程中，使用的是在数据集中随机选择最大值和最小值之间的数作为其

google19890102·2016-12-06 13:00

k-Means++/FCM/凝聚层次聚类/DBSCAN

参考自初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN，模糊聚类FCM算法。聚类的目的将数据划分为若干个簇，簇内相似性大，簇间相似性小，聚类效果好。用于从数据中提取信息和规律。聚类的概念层次与划分：当允许存在子簇时，将数据按照层次划分，最终得到的是一颗树。树中包含的层次关系即为聚类划分的层次关系。各个子簇不重叠，每个元素都隶属于某个level的子簇中。互斥、重叠与模糊：这个概念的核心在于，所有集合

胡哈哈哈·2016-05-21 14:37

python KMeans算法学习

这里，使用scikit-learn模块中的聚类算法包KMeans,仅支持欧几里得距离，默认初始点采用随机选取，也可使用k-means++（聚类中心点之间相距很远）方式选取初始点，支持并发聚类．在UCI下载小型数据集

u010506130·2016-03-15 15:00

聚类k-means/k-means++/fcm学习笔记

聚类主要是一种无监督学习，用来发现未标注数据的隐藏结构，主要是用来给数据分组，聚类算法一般有硬聚类（k-means，k-means++）和软聚类FCM（fuzzyc-means）。

vs412237401·2016-02-24 10:00

SparkMLlib之六：Clustering

LatentDirichletallocation(LDA)Bisectingk-meansStreamingk-meansK-meansk-means是最常用的已知聚类数的聚类算法，spark.mllib的实现还包括了k-means

u012432611·2016-01-16 14:00

MLlib-聚类

MLlib实现了一种k-means++的并行变种，叫做kmeansII。MLlib的实现包括以下参数： k 设定的聚类数目 maxIteratio

·2015-11-11 03:19

利用不相交集实现等价元素的聚类

虽然有一些方法（如k-means++）可以设置较为合理的初始聚类点，但仍然需要指定聚类的个数，但有时我们并不知道一堆数据中有多少个类，这样就使得聚类变得没法下手。

mydear_11000·2015-09-30 10:00

sklearn.cluster.k_means_.k_means()

def k_means(X, n_clusters, init='k-means++', precompute_distances='auto', n_init=10, max_iter

py_god·2015-07-17 10:00

sklearn.cluster.k_means._kmeans_single()

def _kmeans_single(X, n_clusters, x_squared_norms, max_iter=300, init='k-means++',

py_god·2015-07-16 21:00

sklearn.cluster.k_means_._kmeans_single()

——————————def _kmeans_single(X, n_clusters, x_squared_norms, max_iter=300, init='k-means

py_god·2015-07-16 20:00

聚类算法概述(k-Means++/FCM/凝聚层次聚类/DBSCAN)

欢迎光临我的博客：HaoyuHu’sBlog参考自初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN，模糊聚类FCM算法。近期做完了labmu的tunet3.0，总算有时间学习一些东西了。目前想学的有聚类分析、图像识别算法和计算机网络方面的知识。在暑假实习期间，开始着手游戏编程。聚类的目的将数据划分为若干个簇，簇内相似性大，簇间相似性小，聚类效果好。用于从数据中提取信息和规律。聚类的概念层次与划分：

coderhuhy·2015-06-19 00:45

ISODATA算法

在之前的K-Means算法中，有两大缺陷：（1）K值是事先选好的固定的值（2）随机种子选取可能对结果有影响针对缺陷（2），我们提出了K-Means++算法，它使得随机种子选取非常合理

ACdreamers·2015-03-27 01:00

K-means ++

K-means++是解决K-means聚类中心初始化的问题，能有效地选择初始点。保证初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。

zwhlxl·2014-11-23 20:00

K-Means++算法

当然有，k-means++就是选择初始

B_H_L·2013-10-15 16:00

k-means & isodata 聚类方法

解决初始值问题的一种方法是k-means++方法，这里就不再解释了，有兴趣的朋友可以参考

houston11235·2013-01-16 23:00

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