k均值

聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。
SomeB1oody·2025-03-16 08:13

自然语言处理：文本聚类

而实现文本聚类的方法有很多，其中k均值聚类算法、
老赵爱学习·2025-03-14 03:14

AI人工智能机器学习之聚类分析

sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类（K-MeansCl
rockfeng0·2025-02-27 09:01

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同
路野yue·2025-02-21 15:32

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。
数据媛·2025-02-21 14:53

机器学习：k均值

所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。**聚
golemon.·2025-02-17 08:38

【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类

K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲
Carl_奕然·2025-02-16 22:49

k均值聚类python实现

K均值聚类（K-MeansClustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据分成K个簇。
小尤笔记·2025-02-15 23:29

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

聚类算法与应用

目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立
theskylife·2025-02-07 06:16

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],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

K均值算法是聚类中最常用的方法之一，其目标是将数据点划分为K个簇，使得每个簇内的数据点更加相似，而不同簇之间的数据点差异较大。准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。
Luzem0319·2025-02-04 14:12

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。
加德霍克·2025-02-04 10:36

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#数值计算库#定义class1到class4的数据点，模拟四个不同的类（每个类7个二维点）class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
〖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

一.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类MiniBatchKMeans类：是KMeans类的变种，他是用小批量来减少计算时间，而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集，是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
飞Link·2025-02-02 15:26

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类
对许·2025-02-02 14:54

AAAI2024论文解读|Towards Fairer Centroids in k-means Clustering面向更公平的 k 均值聚类中心

论文标题TowardsFairerCentroidsink-meansClustering面向更公平的k均值聚类中心论文链接TowardsFairerCentroidsink-meansClustering
paixiaoxin·2025-01-21 10:10

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

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

C++： 实现聚类算法（附带源码）

在本项目中，我们将实现最常见的聚类算法之一——K均值聚类（K-MeansClustering）。该算法的目标是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇，每个簇由其中心（均值）表示。项目实现思路输入参数
Katie。·2025-01-16 21:15

k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题)

聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：-------
寻找你83497·2024-09-16 08:39

数学建模统计题中常用的聚类分类

聚类分类K均值聚类（K-MeansClustering）是一种广泛使用的聚类算法，旨在将数据点分成K个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点差异尽可能大。
皆过客，揽星河·2024-09-06 06:26

Python(C)图像压缩导图

要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法
亚图跨际·2024-08-30 07:36

Day 22 中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征

基于2015年中国流动人口动态监测数据，运用半参数地理加权回归（SGWR）模型，结合k均值聚类法，对中国城市流动人口居留意愿影响因素的空间分异特征展开研究。
Elvira1021·2024-02-15 08:53

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

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

第二天 寻找了三篇深度学习综述(深度学习，目标检测，图像分割)

包括但不限于全卷积像素标记网络（FCN），编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型和对抗环境中的生成模型；从最早的方法（阈值化，K均值聚类，分水岭）到后来（随机场，细数方法一类的
kim_ed33·2024-02-11 09:16

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

Python 算法集

01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0
Aaronlan·2024-02-08 12:15

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

基于python的k_means算法实现

K-Mean算法，即K均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为K个簇，每个簇使用簇内所有样本均值来表示，将该
小菜鸡@·2024-02-06 11:25

机器学习_无监督学习之聚类

文章目录介绍机器学习下的分类K均值算法K值的选取:手肘法用聚类辅助理解营销数据贴近项目实战介绍机器学习下的分类以下介绍无监督学习之聚类聚类是最常见的无监督学习算法。人有归纳和总结的能力，机器也有。
you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

改进的 K-Means 聚类方法介绍

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。
小Z的科研日常·2024-02-02 14:52

深入理解K均值算法：Python中的应用与实践

目录写在开头1.K均值算法基础1.1什么是K均值算法？
theskylife·2024-02-01 09:54

西瓜书学习笔记——密度聚类（公式推导+举例应用）

与传统的基于距离的聚类方法（如K均值）不同，密度聚类方法不需要预先指定簇的数量，而是通过发现数据点周围的密度高度来确定簇的形状和大小。我们基于DBSCAN算法来实现密度聚类。
Nie同学·2024-01-30 07:33

【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

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

2.无监督学习包含算法1.聚类算法：K-means(K均值聚类)2.降维：PCA3.K-means的原理（K-means的算法步骤）1.首先，随机寻找K个点（这里的K是想要分成的份数）2.第二步，把所有点
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m
Nie同学·2024-01-28 07:18

QT+VS实现Kmeans聚类算法

k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。无监督学习通常用于聚类，通过样本件的相似性对数据集进行聚类，使类内差距最小化，类间差距最大化。
create_right·2024-01-27 06:24

第四篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：机器学习

传奇开心短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文短博文目录一、项目目标二、OpenCV机器学习介绍三、OpenCV支持向量机示例代码四、OpenCV支持向量机示例代码扩展五、OpenCVK均值聚类示例代码六
传奇开心果编程·2024-01-26 06:02

K-means聚类分析（Python）

推广到K就是：K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，
Sanchez·J·2024-01-24 18:43

机器学习整理

无监督学习：从不含标记的样本中学习，如K均值算法。性能度量经验误差和泛化误差经验误差：泛化误差：欠拟合和过拟合欠拟合：相较于数据而言，
Loli_Wolf·2024-01-24 09:48

OpenCV-Python(48):K均值聚类

K均值聚类的OpenCV实现背景下面用一个最常用的例子来给大家介绍K值聚类。话说有一个公司要生产一批新的T恤。很明显他们要生产不同大小的T恤来满足不同客客的要求。
图灵追慕者·2024-01-21 08:46

K邻近和KNN

算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成，使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法，没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点K均值
hema12138·2024-01-15 10:37

工智能基础知识总结--聚类算法

K均值聚类（K
北航程序员小C·2024-01-14 09:53

【非监督学习 02】高斯混合模型

高斯混合模型（GuassianMixedModel,GMM）也是一种常见的聚类算法，与K均值算法类似，同样使用了EM算法进行迭代计算。
一碗姜汤·2024-01-14 07:45

半监督学习 - 半监督K均值（Semi-Supervised K-Means）

什么是机器学习半监督K均值（Semi-SupervisedK-Means）是K均值聚类算法的一种扩展，它结合了有标签数据和无标签数据进行聚类。
草明·2024-01-14 06:17

131基于matlab的差分进化算法优化K均值聚类问题

基于matlab的差分进化算法优化K均值聚类问题，可调整K参数得到最佳聚类结果。输出聚类可视化图和优化迭代曲线。可替换自己的数据，程序已调通，可直接运行。
顶呱呱程序·2024-01-13 07:04

K均值算法的实现和应用

前言前面的学习中，已经详细了解了K均值算法的相关原理。本篇文章，我们将使用python实现K均值算法并将其应用于图像压缩处理。这对K均值算法的直观理解是非常有帮助的。
此间不留白·2024-01-10 05:22

深度解析基于模糊数学的C均值聚类算法

相对于硬划分的K均值聚类，FCM引入了模糊的隶属度概念，使数据点能够同时隶属于不同聚类中心，更灵活地捕捉数据的复杂结构。聚类步骤：初始化：使用k-means++方法确定初始聚
OverlordDuke·2024-01-08 06:13
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