KMEANS

Spark入门：KMeans聚类算法

聚类（Clustering）是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。与监督学习（如分类器）相比1，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。

17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

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

不二人生·2024-09-06 04:14

程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法

Kmeans是一种可以将一个数据集按照距离（相似度）划分成不同类别的算法，它无需借助外部标记，因此也是一种无监督学习算法。

zygswo·2024-08-29 18:39

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。K-means算法的目标是使簇内的点尽可能紧密地聚集在一起，同时使不同簇之间的点尽可能远离。2.基本步骤：选择K值：首先，你需要决定将数据分成多少个簇，即K的值。K的选择通常是基于问题的上下文或通过一些启发式方法（如肘部法则）来

红米煮粥·2024-08-28 22:24

机器学习 | 距离计算

闵可夫斯基距离（有序属性）1.1曼哈顿距离1.2欧氏距离2.VDM距离（无序属性）3.MinkovDM距离（混合属性）4.加权距离（重要性不同）参考资料相关文章：机器学习|目录机器学习|聚类评估指标无监督学习|KMeans

X1AO___X1A·2024-08-25 06:55

GWO优化kmeans

GWO（灰狼优化器）是一种群体智能优化算法，它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。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。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍：1.GWO算

2301_78492934·2024-02-20 11:47

R语言Apriori关联规则、kmeans聚类、决策树挖掘研究京东商城网络购物用户行为数据可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30360最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三

·2024-02-19 18:42

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

Kmeans、混合高斯模型、EM 算法

混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法image.pngKmeans与EM算法E步是确定隐含类别变量CM步更新其他参数u(质心)来时J(平方误差)最小化隐含类别变量指定方法比较特殊

dreampai·2024-02-14 17:00

python opencv 利用kmeans提取图像主颜色

#包importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportPIL%matplotlibinlinefromcollectionsimportCounterdefcalculate_perc(k_cluster):width=300palette=np.zeros((50,width,3),np.uint8)n_pixels=le

羊羊羊羊羊羊羊--·2024-02-14 08:12

机器学习原型聚类

1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法，也叫k均值或k平均。通过迭代的方式，每次迭代都将数据集中的各个点划分到

黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现（附源代码）

基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现一：基于用户评分Kmeans聚类的协同过滤推荐算法实现步骤1、构建用户-电影评分矩阵：publicObjectreadFile(StringfileName

linge511873822·2024-02-12 18:48

Kmeans聚类算法实现（输出聚类过程，分布图展示）

Kmeans聚类算法实现（输出聚类过程，分布图展示）Kmeans聚类算法是聚类算法中最基础最常用的聚类算法，算法很简单，主要是将距离最近的点聚到一起，不断遍历点与簇中心的距离，并不断修正簇中心的位置与簇中的点集合

linge511873822·2024-02-12 18:48

[解决sklearn的KMeans运行报错]AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘split‘

将threadpoolctl从版本2.2.0升级到版本3.1.0pipinstall--upgradethreadpoolctl==3.1.0

哈仔康康·2024-02-12 06:35

159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类

优于kmeans。程序已调通，可直接运行。159基于密度的噪声应用空间聚类无监督学习(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2024-02-11 06:22

机器学习各种算法汇总模板

机器学习算法模板包含了KNN，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，决策树，支持向量机，随机森林，kmeans，集成算法各种算法，特征工程，评估方式任你选择！！！

怎么菜成这样·2024-02-10 22:28

R语言编程-Tidyverse 书籍 - 第三章 - 统计建模

1整洁模型结果-broom包tidyverse主张以‘‘整洁的”数据框作为输入，但是lm,nls,t.test,kmeans等模型的输出结果，却是‘‘不整洁的”列表。

Hello育种·2024-02-10 16:12

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，在这里的监督学习中，我们有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是，在非监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，我们拿到的数据就是这样的：1.png在这里我们有一系列点，却没有标签

Sunflow007·2024-02-09 20:26

【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。以下是一些常见的方法来选择K值：手肘法：该方法基于绘制聚类内误差平方和（SSE）与K值之间的关系图。随着K值的增加，SSE会逐渐降低，但降低幅度逐渐减小。手肘法的目标就是找到SSE下降的速度开始变慢的“拐点”，这个点就是最佳的K值。轮廓系数法：该方法基于每个数据点与它所属的聚类中心的距离

TwcatL_tree·2024-02-09 15:29

sklearn kmeans 聚类中心_Kmeans聚类算法

同时，由于笔者仅仅只是对Kmeans框架下的聚类算法较为熟悉，因此在后续的几篇文章中笔者将只会介绍Kmeans框架下的聚类算法，包括：Kmeans、Kmea

weixin_39997695·2024-02-08 03:47

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

kmeans实例及代码

kmeans的具体逻辑如下：1.随机选取k个簇心；2.对于每一个样例，计算其属于的类；3.循环完所有的样例后，重新计算每个簇的簇心；4.重复第二步第三部，直到簇心不再变化或达到最大迭代值。

morie_li·2024-02-07 06:57

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

而像Adaboost、SVM、LR、Knn、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。2.StandardScaler原理作用：使得经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。

爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

全面解析 Kmeans 聚类算法（Python）

作者|泳鱼来源|算法进阶一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息），需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起，即只是利用样本数据本身的分布规律。聚类算法可以大致分为传统聚类算法以及深度聚类算法：传统聚类算法主要是根据原特征+基于划分/密度

AI科技大本营·2024-02-04 22:59

python实现K-means的代码

importpandasaspdfromdatetimeimport*fromsklearn.clusterimportKMeansfromscipy.spatial.distanceimportcdistimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport

噶噶~·2024-02-04 21:14

[Python] 什么是KMeans聚类算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例

什么是无监督学习？无监督学习是机器学习中的一种方法，其主要目的是从无标签的数据集中发现隐藏的模式、结构或者规律。在无监督学习中，算法不依赖于任何先验的标签信息，而是根据数据本身的特征和规律进行学习和推断。无监督学习通常用于聚类、降维、异常检测等任务。在聚类中，算法会将相似的数据点归为一类；在降维中，算法会将高维数据映射到低维空间；在异常检测中，算法会发现与其他数据不同的离群点。无监督学习是与有监督

老狼IT工作室·2024-02-04 10:17

kmeans聚类算法C++实现

先上作业题，大一的童鞋写这个，确实有一丁丁难。题目中出现了“这些点不重合”、“挑选K个不同点”的字眼，对于前者，使用c++的set可以直接去重，对于后者，可以采用“不放回抽样”。第一步，搭好程序框架，设计好数据结构，不涉及具体算法。看起来有些多，其实有些代码可以不要，比如用彩色输出内容。里面有一些c++的语法，可以用c替换，比如：容器vectorvec_all_point;可以替换为结构体数组Po

crazybobo1207·2024-02-03 16:04

kmeans聚类代码

importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningsfromsklearn.clusterimportKMeanswarnings.filterwarnings

kelly1250230225·2024-02-03 07:59

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。

alstonlou·2024-02-03 07:23

opencv学习机器学习

Kmeansdoublecv::kmeans(InputArraydataintkInputOutputArraybestLabels//输出的所有样本的标签数组TermCriteriacriteriaintattempts

小猴啊0.0·2024-02-02 07:02

机器学习-聚类算法Kmeans【手撕】

聚类算法在训练时，使用没有标签的数据集进行训练，希望在没有标签的数据里面可以发现潜在的一些结构。其中使用范围较广的是，聚类算法。聚类算法的目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。比如在商业中，如果我们手头有大量的当前和潜在客户的信息，我们可以使用聚类将客户划分为若干组，以便进一步分析和开展营销活动，最

alstonlou·2024-02-01 10:45

QT实现多次绘制--双缓冲机制

1、源代码如下：voidKmeans::drawPoint(){QPicturepp;painterP.begin(&pp);//开始记录pp.setBoundingRect(ui.label_2->rect

create_right·2024-01-31 05:49

信息检索与数据挖掘 | （十二）聚类

文章目录聚类KMeans层次聚类层次聚类概述dendrogram-树状图linkages-衡量两个类之间的距离Lance-Williams算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义：聚类是一种无监督学习

啦啦右一·2024-01-30 22:52

【PostGIS】POSTGIS实现聚类统计提取外轮廓

1.聚类统计Postgis主要实现并提供了四种聚类方法，前两个为窗口函数，后两个为聚合函数：ST_ClusterKMeans–该函数是窗口函数，主要是用K-means(K均值聚类)算法进行聚类，算法原理比较简单

AI柱子哥·2024-01-30 07:19

1.23聚类算法（kmeans(初始随机选k，迭代收敛）,DBSCAN（dij选点），MEANSHIFT（质心收敛），AGENS(最小生成树）），蚁群算法（参数理解、过程理解、伪代码、代码）

聚类算法聚类结果不变K-meansK值是事先确定好的，是要划分的聚类的数量；初始时随机选择k个点，然后逐渐选择离他最近的点，不断锁定最近的，最后计算方差和；这个是轮流的这个就类似于模拟退火的思想当前聚类下的方差和，也称为簇内方差（within-clustervariance），是一种度量聚类质量的指标。它衡量了簇内数据点与各自簇中心的差异程度。方差和越小，表示簇内的数据点越紧密聚集在一起。计算当前

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:16

QT+VS实现Kmeans++

1、Kmeans++的原理如下：（1）首先选取样本中任一数据点作为第一个聚类中心；（2）计算样本每一个数据点至现所有聚类中心的最近距离，并记录下来；（3）逐一挑选所有数据点最近距离之中的最大值，即最远距离

create_right·2024-01-29 09:41

QT+VS实现Kmeans聚类算法

1、Kmeans的定义聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。

create_right·2024-01-27 06:24

数字图像处理（实践篇）二十八使用OpenCV Python中的K-means对图像进行颜色量化处理

选择使用cv2.kmeans()函数对颜色量化应用k-means聚类。1颜色量化使用K-means聚类在图像中实现颜色量化的步骤如下：①导入依赖库

Jackilina_Stone·2024-01-25 06:49

sklearn.cluster.Kmeans解析

sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances

JimmyFun·2024-01-23 14:48

flair.embeddings 对句子进行向量

importnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromsklearn.clusterimportKMeansfromflair.dataimportSentencefromflair.embeddingsimportWordEmbeddings

图灵与对话·2024-01-22 19:18

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

一、概述将相似的样本自动归到一个类别中，不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用欧式距离法；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度：细聚类、粗聚类根据实现方法K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍；层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚类的类别个数；DBSCAN聚类：一种基于密度的聚类算法

小林打怪中·2024-01-20 02:21

kmeans算法入门案例以聚类中心数的确定

目录kmeans案例分析kmeans具体流程案例讲解生成的数据代码结果聚类中心数的确定肘部法手肘法案例分析生成的数据代码结果kmeans案例分析kmeans具体流程第一步：指定聚类类数k（文章后面会讲解

晓宜·2024-01-16 18:32

K - 近邻算法

要区分一下聚类（如Kmeans等），KNN是监督学习分类，而Kmeans是无监

想做后端的前端·2024-01-16 03:58

python Kmeans算法解析

而Kmeans算法可以

大数据_zzzzMing·2024-01-15 15:35

聚类算法之Kmeans聚类详解

聚类算法是无监督学习算法，它根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧氏距离法。聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。聚类算法的分类：按照聚类细粒度分类：细聚类和粗聚类根据实现方法分类：K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚

进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同

KNN算法：思想：KNN是一种监督学习算法，通过找到与新样本最相似的K个训练样本，进行分类或回归。基于特征空间中的邻近性，相似的样本在空间中也是相邻的。异同：监督学习：KNN需要有标签的训练数据。非参数化：是一种非参数化算法，直接从数据中学习。分类与回归：既可用于分类也可用于回归问题。K-means算法:思想：K-means是一种无监督学习聚类算法，将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于最近的簇

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32

机器学习---kMeans算法

1.Loaddatasetfromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdurl="https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"names=['sepal-length','sepal-width','petal-length

三月七꧁ ꧂·2024-01-13 18:47

KMeans clustering如何验证K点最佳 - silhouette analysis

目录介绍：一、TheElbowMethod二、DistortionScoreElbowforKMeansClustering三、silhouetteanalysis介绍：Silhouetteanalysis

取名真难.·2024-01-13 18:42

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