KMEANS 第30页

sklearn 文档翻译之 sklearn.cluster.KMeans

在sklearn中处理kmeans聚类问题，用到的是sklearn.cluster.KMeans这个类。参数：n_clusters：整形，缺省值=8生成的聚类数，即产生的质心（centroids）数。

Iam-xyZ·2020-08-19 16:54

Kmeans算法在python的实现--简易二类区分

本代码可以通过图像展现出聚合结果，帮助理解。importrandomimportsysimportmatplotlib.pyplotasplt#K均值聚类法defrandList(size):all_points=[]foriinrange(size):datas=[random.randint(1,100),random.randint(1,100)]ifnotdatasinall_points

爱睡觉的树·2020-08-19 05:13

memcpy引起的core dump

在运行实验mapcg的kmeans程序时，当meansnum为256,512,1024，都出现错误，通过gdbtestcore文件，追踪程序定位在main.cu137行的memcpy，具体原因还不太清楚

liuyongvs2009·2020-08-19 02:12

使用R完成Kmeans聚类

使用R完成Kmeans聚类需要调用kmeans方法，使用数据集iris完成一个小的聚类实验，代码如下：newiris<-iris;newiris$Species<-NULL;#对训练数据去掉分类标记kc

肥萝卜使大力·2020-08-18 18:07

KMeans算法的Python实现

图片压缩：####Python代码在你的项目里建两个python文件，分别取名为KMeans_jia和XX（随便你，主要是第二个文件实现图片压缩需要导入第一个文件），然后分别复制两段代码进去就行了。

戴大伟我男神·2020-08-18 18:08

MATLAB的Kmeans函数实现聚类

转自https://blog.csdn.net/a493823882/article/details/79282425使用方法：Idx=kmeans(X,K)[Idx,C]=kmeans(X,K)[Idx

Mr.Jcak·2020-08-18 17:34

R语言 k均值算法（k-means）

k均值算法针对聚类所得簇划分求得最小平方误差，k均值算法采用了贪心策略，通过迭代优化来近似求解算法如下：kmeans的计算方法如下：1随机选取k个中心点2遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中3计算每个聚类的平均值

hustfc·2020-08-18 17:59

[matlab] 23.matlab自带kmeans函数实现聚类

clc,clearall;point=[1.40000000000000,0.200000000000000;1.40000000000000,0.200000000000000;1.30000000000000,0.200000000000000;1.50000000000000,0.200000000000000;1.40000000000000,0.200000000000000;1.700

weixin_34064653·2020-08-18 17:55

k-means算法（使用包）

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobsX

weixin_34026276·2020-08-18 17:53

Spark MLlib聚类clustering：KMeans K均值 ---原理及实战

原理KMeans,即K均值。K:K个Cluster，Means：均值，每个Cluster以均值为中心点。

wangpei1949·2020-08-18 17:18

层次聚类算法解析

上篇博客我们粗略讲解了一下kmeans聚类算法，其中牵涉到了新的聚类算法：层次聚类算法，本篇博客我们着重讲一下这种聚类算法。

阿华Go·2020-08-18 17:51

matlab中kmeans聚类算法

%IDX=KMEANS(X,K)分割X[NP]的数据矩阵中的样本为K个类，是一种最小化类内点到中心距离和的总和的分割。%矩阵X中的行对应的是数据样本，列对应的是变量。

Brandon懂你·2020-08-18 16:23

K-Means聚类代码实现

#encoding:utf-8importnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeansdefLoadData(filePath):f=open(filePath,'r

浮生勿语·2020-08-18 16:13

OpenCV 比较好的二值化方法（这里只有前景和背景）

经典的方法---ostu算法另外kmeans进行聚类的方法，对图像进行二值化。

小魔王降临·2020-08-18 16:47

机器学习系列--kmeans分类算法

简介K-means算法是集简单和经典于一身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。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因为把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。算法核心思想通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。k-

李孟lm·2020-08-18 15:23

层次聚类实例以及Java实现

由于不知道要聚为多少类，所以Kmeans聚类算法不适用，而层次聚类由于不需要设置聚类中心数，只要传递一个阈值即可，所以正好适合于这个问题。

mpk_no1·2020-08-18 15:26

七、聚类算法与应用

试图通过数据间的关系发现一定的模式可以作为监督学习中稀疏特征的预处理比如有200个商品，不聚类的话就会很稀疏，聚类之后，可能会发现这些商品被分为几个大类，从而发现哪些人喜欢哪些类别的东西不过结果可能不是很可靠，工业界用的较多的还是kmeans1

呆呆的猫·2020-08-18 15:21

k-means Clustering

http://www.rdatamining.com/examples/kmeans-clusteringk-meansClusteringThispagedemonstratesk-meansclusteringwithR

jiabiao1602·2020-08-18 15:16

机器学习之聚类（Clustering，包含k-means,DBSCAN等算法）

聚类（Clustering）前言:总结了许多聚类算法相关内容，并使用python自编程实现kmeans,DBSCAN算法．待续包括：层次聚类算法，FCM算法，高斯混合聚类，还有性能度量．参考书籍：，＜数据挖掘概念与技术

爱暖阳真是太好了·2020-08-18 14:08

Matlab聚类分析_层次聚类+kmeans聚类等

Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法；另一种是分步聚类：（1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist函数计算变量之间的距离；（2）用linkage函数定义变量之间的连接；（3）用cophenetic函数评价聚类信息；（4）用cluster函数创建聚类。1．Matl

大号小白兔·2020-08-18 14:28

KMeans与深度学习自编码AutoEncoder结合提高聚类效果

感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。这几天在做用户画像，特征是用户的消费商品的消费金额，原始数据（部分）是这样的：idgoo

R3eE9y2OeFcU40·2020-08-18 14:09

Cartesian k-means论文理解

1.普通k-means给定nnn个ppp维数据点，D≡{Xj}j=1nD≡\{X_j\}_{j=1}^nD≡{Xj}j=1n，普通Kmeans算法将它们分成kkk个类别，每个类别有一个类中心。

悟道修炼中·2020-08-18 13:21

k-means clustering原理与举例

img.reshape((-1,3))#converttonp.float32img2=np.float32(img2)#definecriteria,numberofclusters(K)andapplykmeans

Solomon Léon Deng·2020-08-18 13:43

8.2 聚类(Clustering) K-means算法应用

8.2聚类(Clustering)K-means算法应用importnumpyasnp#Function:KMeans#-------------#K-Meansisanalgorithmthattakesinadatasetandaconstant

小人老虎枪·2020-08-18 13:22

clustering_kmeans

clearall;clc;addpath(genpath('utils'))result=zeros(10,3);%std=zeros(1,3);fori=1:10tic;%loadCOIL20.mat;k=20;%loadlung_discrete.mat;k=7;%loadiris_uni.mat;k=3;%loadcleve_uni;k=4;%loadmonk1_uni;k=2;%loadd

LeonMakise·2020-08-18 13:00

Kmeans的改进-kmeans++算法的聚类中心初始点选取和蓄水池采样算法

要解决的问题kmeans算法存在的一个问题是初始中心的选取是随机的，造成聚类的结果也是随机的，一般的做法是进行多次重复整个聚类过程，然后选取聚类效果好的。

着凉的石头·2020-08-18 12:56

水煮鱼的博客·2020-08-18 11:14

数据挖掘实验（七）：K-means算法 R语言

一、实验目的：了解Kmeans算法基本原理；编写代码并实现Kmeans算法对数据的聚簇二、实验软件Rstudio三、实验内容（1）Ｋ-Means算法Ｋ-Means算法是最为经典的基于划分的聚簇方法，是十大经典数据挖掘算法之一

黄烦烦二号机·2020-08-18 11:49

Matlab计算机视觉、图像处理工具箱推荐

Matlab两种接口，可以实现大量计算机视觉算法，其中包括：（1）常用图像处理功能，包括颜色空间变换、几何变换（作为Matlab的补充，一般可用于数据集的扩充），常用的机器学习的算法，包括GMM、SVM、KMeans

Shomlin·2020-08-18 10:26

K-means算法代码详解及Demo

K-meansKMeans算法通过试着将样本分离到n组方差相等的情况下对数据

管牛牛·2020-08-18 10:06

scala实现Kmeans算法

kmeans的思想大家自己去查找，我就不一一叙述了。kmeans之所以不能达到全局最优，是因为他的cost函数是一个非凸的函数，找不到最低点那个位置。

爱生活的程序猿·2020-08-18 09:12

spark下实现并行kmeans算法

相比于本人上篇博客中scala实现的串行kmeans而已，这次的优点体现在并行的计算，并同时运行多组kmeans算法（选取不同的初值），选择其中效果最好的作为结果输出作为一个初学者，这次的编程让我初步的体会到了函数式编程的魅力

爱生活的程序猿·2020-08-18 09:12

大规模旅行商TSP问题解决方案（基于分层规划，整数规划）

无特别说明情况下，聚类指的是kmeans聚类/##摘要本文采用分层规划的

yifan_nir·2020-08-18 06:26

机器学习：客户价值分类（Kmeans）

对原始数据进行数据清洗，生成LRFMC数据L：成为会员时常R：最后一次使用服务F：使用服务总次数M：使用服务总深度C：平均获得折扣值最后使用KMeans机器学习分类算法就LRFMC指标进行分类，估计客户价值

Complicated321·2020-08-18 01:07

当前京东数据平台用到spark 的五种方式

数据从Hive同步到ES用python包装命令，使用spark-submit提交，run_shell_cmd(spark-submit)具体案例可以参考另外的博文2.机器学习会用到pyspark自带的类似kmeans

秉寒CHO·2020-08-17 22:30

K-Means in matlab

matlab-kmeans函数注释X=[randn(100,2)+ones(100,2);...randn(100,2)-ones(100,2)];产生100个样本点，行指向每个样本，列是维变量值。

weixin_30610755·2020-08-17 16:15

对Weka中DBSCAN算法的分析以及在C#中的实现

所有的聚类方法分为若干类型，前面讨论过的KMEANS算法是基于划分的方法进行聚类，而这次提到的DBSCAN算法是基于密度的方法。当然其它的还有基于层次凝聚和分裂的方法、基于模型的方法等。

weixin_30487201·2020-08-17 15:35

聚类算法(KMeans&DBSCAN)

一、聚类定义聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，即高类间聚，低类内聚。相似度怎么衡量呢？相似度与距离成负相关，所以我们通常用样本间的距离来衡量其相似度。不同的场景，有不同的样本内容，但最终都会把样本表示成向量。向量的距离怎么表示呢？(假设空间内有两个n维(n>=2)向量(x1,x2,....,xn)和(y1,y

man_world·2020-08-17 13:14

DBSCAN算法详解

Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)算法是一种基于空间密度的聚类算法，不同于其他传统聚类，其将空间密度较高的区域聚为一簇，生成的簇没有固定形状（与之相比kmeans

leonardo_dream·2020-08-17 13:49

Kmeans和DBSCAN聚类算法实战

①针对于Kmeans方法，首先将数据集分成2个和3个簇，查看一下结果；然后对数据集的特征进行标准化，对比了为标准化的结果；最后通过设置不同的簇的数量，来查看聚类效果。

huahuaxiaoshao·2020-08-17 12:04

详解DBSCAN聚类

它可以替代KMeans和层次聚类等流行的聚类算法。在我们的示例中，我们将检查一个包含15,000名员工的人力资源数据集。数据集包含员工的工作特征，如工作满意度、绩效评分、工作量、任职年限、事

deephub·2020-08-17 10:37

机器学习笔记之Kmeans算法

Kmeans算法：优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上的收敛速度较慢。

birdlove1987·2020-08-17 02:03

TensorFlow tf.contrib用于MNIST数据集

一些示例是：LinearClassifier--线性分类模型KMeansClustering-K-Means聚类的估计量。

z海清·2020-08-17 02:46

进一寸有一寸的欢喜077·2020-08-17 01:54

机器学习-KMeans聚类(肘系数Elbow和轮廓系数Silhouette)

SectionI：BriefIntroductiononKMeansClusterTheK-Meansalgorithmbelongstothecategoryofprototype-basedclustering.Prototype-basedclusteringmeansthateachclusterisrepresentedbyaprototype

Santorinisu·2020-08-16 23:16

【时间序列聚类】KMedoids聚类+DTW算法

前言KMedoids的聚类有时比KMeans的聚类效果要好。

虚拟WORLD-er·2020-08-16 23:26

机器学习科研助手总结

机器学习科研助手总结kmeansProductQuantization(pq)CartesianKmeans(ck-means)RecommenderSystem在大二下学期的时候，我报名参加了学校MIMA

Francis__Li·2020-08-16 13:59

异常特征样本清洗

第一种是聚类，比如我们可以用KMeans聚类将训练样本分成若干个簇，如果某一个簇里的样本数很少，而且簇质心和其他所有的簇都很远，那么这个簇里面的样本极有可能是异常特征样本了。

张荣华_csdn·2020-08-16 10:59

[转]python进行中文文本聚类（切词以及Kmeans聚类）

简介查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现，网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类（乃至搜索关键词python中文文本聚类也是如此），网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理，Java

weixin_34129145·2020-08-16 09:53

基于SIFT+Kmeans+LDA的图片分类器的实现

PS:很久没做CV的事情了，这是很早以前刚入门时候的一篇，以后再有CV相关工作会发布在新的个人站点：http://my.phirobot.com/blog/category/cv.htmlCV分类下。posted@2012-04-2420:36from[FreedomShe]题记：2012年4月1日回到家，南大计算机研究僧复试以后，等待着的就是独坐家中无聊的潇洒。不知哪日，无意中和未来的同学潘潘聊

weixin_30823833·2020-08-16 09:36

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