KMeans算法实战

AI人工智能机器学习之聚类分析

1、概要  本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。
rockfeng0·2025-02-27 09:01

【Swift 算法实战】利用 KMP 算法高效求解最短回文串

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）  大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
网罗开发·2025-02-24 22:49

MATLAB算法实战应用案例精讲-【目标检测】机器视觉-工业相机（补充篇）

目录知识储备光学系统设计全过程算法原理工业相机基本参数以及选型工业相机基本参数：如何选择合适的工业相机：分辨率分辨率的定义与“检测/测量精度”的区别分辨率与相机的匹配相机关键参数设置工业相机的曝光、曝光时间、快门、增益什么是曝光？什么是快门影响曝光的因素工业相机-坐标系和机械手坐标系的标定工业相机-缺陷检测一、相机的选择（1）工业数字相机的分类：（2）相机的主要参数（3）工业数字摄像机主要接口类型
林聪木·2025-02-19 05:13

KMeans聚类实战2

–未知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassnsfromsklearnimportpreprocess
浊酒南街·2025-02-10 22:04

KMeans聚类实战1

–已知k值的情况#导入第三方模块importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassns
浊酒南街·2025-02-10 22:34

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类
荷泽泽·2025-02-07 06:18

决策树算法实战：葡萄酒品质预测

决策树算法实战：葡萄酒品质预测Hey小伙伴们，今天我们将通过一个有趣的案例来探索决策树算法在葡萄酒品质预测中的应用。想象一下，只需几个关键指标，就能预测一瓶葡萄酒的品质，是不是很神奇呢？
风清扬雨·2025-02-05 12:18

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans
飞Link·2025-02-02 15:26

毕设分享 基于Kmeans的图像分割算法软件设计

文章目录0简介1Kmeans聚类算法基本原理2基于Kmeans图像分割算法流程4代码运行结果及评价5最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于Kmeans的图像分割算法软件设计项目运行效果
bee_dc·2025-01-31 23:26

MATLAB算法实战应用案例精讲-【优化算法】蘑菇繁殖优化算法(MRO)(附MATLAB代码实现)

目录前言算法原理算法思想算法步骤优缺点带模糊需求的开放式选址路径问题的混合离散蘑菇繁殖算法１ＯＬＲＰ⁃ＦＤ模型１.１可信度理论１.２问题描述１.３模型２求解ＯＬＲＰ⁃ＦＤ的混合离散蘑菇繁殖算法２.２初始化２.３改进蘑菇繁殖算法２.４随机模拟程序２.５ＨＤＭＲＯ算法流程基于改进蘑菇繁殖算法的机器人路径规划机器人路径规划方法研究现状路径规划方法传统路径规划方法智能路径规划方法机器人群体系统结构分布式结
林聪木·2025-01-29 09:41

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法，它们都基于划分的思想，但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点（centroid）。距离度量:通常
呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择（FeatureSel
生信学习者1·2025-01-22 17:21

《零基础Go语言算法实战》【题目 7-4】删除数组重复项，使每个元素只出现一次并返回新的长度

《零基础Go语言算法实战》【题目7-4】删除数组重复项，使每个元素只出现一次并返回新的长度给定一个排序数组array，就地删除重复项，使每个元素只出现一次并返回新的长度。
廖显东-ShirDon 讲编程·2025-01-22 03:33

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

多维偏好分析（MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA）是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具，用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和K均值聚类算法对鸢尾
·2025-01-16 23:25

[Python数据分析]最通俗入门Kmeans聚类分析，可视化展示代码。

什么是k-means分析？【头条@William数据分析，看原版】想象一下，你有一堆五颜六色的糖果，你想把它们按照颜色分成几堆。k-means分析就是这么一个自动分类的过程。它会根据糖果的颜色特征，把它们分成若干个组，每个组里的糖果颜色都比较相似。更专业一点说，k-means分析是一种常用的聚类算法，它会将数据集中的数据点分成k个不同的簇。每个簇都有一个中心点，这个中心点就是簇中所有数据点的平均值
William数据分析·2025-01-16 23:28

《零基础Go语言算法实战》【题目 4-9】给定链表的头部 head，判断链表是否为循环链表

《零基础Go语言算法实战》【题目4-9】给定链表的头部head，判断链表是否为循环链表如果链表中有某个节点可以通过不断跟随下一个指针再次到达，则链表中存在循环。如果链表中有循环，则返回真，否则返回假。
廖显东-ShirDon 讲编程·2025-01-16 18:13

《零基础Go语言算法实战》【题目 4-8】用 Go 语言设计一个遵循最近最少使用（LRU）缓存约束的数据结构

《零基础Go语言算法实战》【题目4-8】用Go语言设计一个遵循最近最少使用（LRU）缓存约束的数据结构实现LRUCache类。
廖显东-ShirDon 讲编程·2025-01-16 18:12

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

文字模型训练分析评论（算法实战）

文字模型训练，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。针对文字模型训练后的分析评论，可以从以下几个方面进行：1.性能评估准确率/错误率：评估模型在测试集上的准确率或错误率是最直接的方式，这能反映模型的基本性能。混淆矩阵：对于分类任务，混淆矩阵可以详细展示模型在各个类别上的表
富士达幸运星·2024-08-31 04:55

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

树数据结构（Tree Data Structures）的全面指南：深度解析、算法实战与应用案例

树数据结构（TreeDataStructures）的全面指南：深度解析、算法实战与应用案例引言树数据结构（TreeDataStructures）作为计算机科学中的基石之一，以其独特的层次结构和分支特性，
Chauvin912·2024-08-29 16:24

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

Python机器学习笔记：CART算法实战

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言在python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理一文中我们提到了决策树里的ID3算法，C4.5算法，并且大概的了
战争热诚·2024-03-23 17:00

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
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