k-Means 第22页

记录篇：【菜菜scikit-learn机器学习】sklearn中的聚类算法K-Means

目录1.无监督学习与聚类算法sklearn中的聚类算法2.KMeans簇内误差平方和的定义和解惑KMeans算法的时间复杂度3.sklearn.cluster.KMeans重要参数n_clusters聚类算法的模型评估指标当真实标签已知的时候当真实标签未知的时候：轮廓系数当真实标签未知的时候：Calinski-HarabazIndex1.无监督学习与聚类算法聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将

W_Yeee·2022-12-11 07:51

R语言：商业数据分析实例（2）【k-means, t-test】

使用到的数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1yhzQSdquizLayXamM0wygg提取码：3b7i前言：k-means实现k-means算法，是一种最广泛使用的聚类算法。

lzc1009840152·2022-12-11 06:17

Kmeans（K均值）与Kmeans++和KNN（K近邻）算法比较

K-Means介绍K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。

Kola_Abner·2022-12-11 02:29

python模拟足球_使用K-Means算法划分亚洲国家的三个足球梯队

数据：asina_football_data.csv数据描述：id：国家对应id国家：国家名称2019年国际排名：2019年国际足联的世界排名。2018年世界杯：2018年世界杯中，很多球队没有进入到决赛圈，所以只有进入到决赛圈的球队才有实际的排名。如果是亚洲区预选赛12强的球队，排名会设置为40。如果没有进入亚洲区预选赛12强，球队排名会设置为50。2015年亚洲杯：真实排名。一、核心代码截图导

罗梦宇·2022-12-10 23:22

java如何做聚类分析_K-means算法的Java实现聚类分析681个三国武将

一，k-means算法介绍：k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。

Valkla·2022-12-10 21:07

10月25日-吴恩达机器学习P78-87

（一）K-Means优化目标1、K-Means的代价函数执行K-means算法时我们将追踪两组变量：一个是c(i)，它表示的是当前样本x(i)所属的那个簇的索引；一个是μk，它表示的是第k个聚类中心的位置

浅浅ch·2022-12-10 21:35

ML实战：手写K-means算法

写在前面：写了也有几十篇博客了，这次是第一次使用markdown编辑器编写文档，虽然markdown编辑器的使用不是那么容易。尤其是html标签和文本画图片的插入有些麻烦。不过难题总归是要克服的！加油！本文目录前言一、聚类与K均值算法1.聚类原理2.K均值算法3.算法步骤二、K均值算法的实现1.引入库2.plt保存配置3.数据导入4.k-means方法4.1求解距离4.2初始化均值向量4.3求

Mr.Idleman·2022-12-10 21:04

【机器学习】K均值聚类(K-Means)_吴恩达ML

源代码、实验数据、实验指导书：https://pan.baidu.com/s/1w7y03FAsk1Y6bVNmaYMj6w提取码:jykt目录一、算法描述二、算法流程三、K-Means算法python

KroneX·2022-12-10 20:00

Lesson 7.1&Lesson 7.2 无监督学习算法与K-Means快速聚类&Mini Batch K-Means与DBSCAN密度聚类

Lesson7.1无监督学习算法与K-Means快速聚类从本节开始，我们将介绍无监督学习领域内最重要的一类算法——聚类算法。

Grateful_Dead424·2022-12-10 20:59

浅浅认识一下聚类算法

目录1.聚类算法的简介2.常见的聚类算法K-MEANS聚类算法均值偏移聚类算法GMM的期望最大化聚类1.聚类算法的简介聚类算法是一种典型的无监督学习算法，将相似的样本自动归类到一个类别当中。

邱髓仙素·2022-12-10 20:59

数据挖掘-算法大题

1、ID3算法假设以天气为根节点，计算gain(天气)计算出天气的gain的值最大以天气为根节点，向下计算天气为阴时info（阴天）=0时最后结果决策树2、C4.5算法3、朴素贝叶斯4、K-Means算法

小黎不爱..·2022-12-10 15:50

【机器学习】【K-Means】python实现算法

1.简介1.1k-means的停止条件代码中提供了停止k-means继续聚类的条件，在__init__()函数入参指定：def__init__(self,samples,k,loopLimit,maxDistance

CV_ML_DP·2022-12-10 12:54

机器学习系列（六） -- K-means算法（食物数据集）

K-means是一种最流行的聚类算法属于无监督学习可以在数据集分为相似的组（簇），使得组内数据的相似度较高，组间之间的相似度较低步骤：#1从样本中选择k个点作为初始簇中心#2计算每个样本到各个簇中心的距离

gm0012·2022-12-10 12:52

聚类初始质心 & 减少聚类迭代次数 & 函数K_means

在K-Means中有一个重要环节，就是放置初始质心。如果有足够时间，K-Means一定会收敛，但inertia只能收敛到局部最小值

talle2021·2022-12-10 08:39

【菜菜的sklearn课堂笔记】聚类算法Kmeans-重要参数init & random_state & n_init：初始质心怎么放更好

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibiliinit在K-Means中有一个重要的环节，就是放置初始质心。

烧灯续昼2002·2022-12-10 08:24

机器学习（五）聚类算法（k-means，）

下面主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之

老衲要学习·2022-12-10 07:47

手工实现k-means算法

手工实现k-means算法手工实现常见聚类算法–k-means（k均值）手工实现，不使用现成的聚类库，如sklearn；但是使用了numpy和绘图工具类matplotlib？？？不知道算不算纯手工。

天微亮。·2022-12-10 03:26

python应用kmeans算法,K-Means算法的Python实现

算法简介K-Means是一种常用的聚类算法。聚类在机器学习分类中属于无监督学习，在数据集没有标注的情况下，便于对数据进行分群。而K-Means中的K即指将数据集分成K个子集合。

Lay200·2022-12-10 03:55

实验三：手动编程实现K-means算法

实验三：手动编程实现K-means算法K-均值算法(K-means)算法概述：k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K

糖糖唐w·2022-12-10 03:48

划分方法聚类（三） Canopy+K-MEANS 算法解析

前面的博文已经系统的讲述了K-MEANS算法以及由K-MEANS算法改进而来的一系列算法。在这里我们将Canopy与K-MEANS联系起来。首先讲一下前面提到的Canopy算法。

多线程·2022-12-10 03:17

K-Means算法解析

K-means是常用的基于欧式距离的聚类算法，其认为两个目标的距离越近，相似度越大，属于无监督学习方法。在K-Means算法中，簇的个数K是一个超参数，需要人为输入来确定。

一本糊涂张·2022-12-10 03:14

点云聚类汇总（MATLAB）

BigFish_Galaxy·2022-12-10 02:51

K-means聚类实验/Python

二、本次实验方法：采用K-Means模型进行聚类，将聚类结果图示表达，用颜色区分不同簇的点，分析不同K值下的聚类结果，使用的编程语言为Python。

不得分前锋·2022-12-09 20:40

常见聚类算法及使用--均衡的迭代并减少聚类中心的层次聚类（BIRCH）

大家都知道像K-means这样的聚类算法比较有局限性，而且在大数据场景下很难处理，特别是在有限的内存和较慢的CPU硬件条件下。

june_francis·2022-12-09 18:01

基于python分析航空公司客户价值《数据挖掘》课程实验报告

一、实验目的1）了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。2）利用pandas快速实现数据z-score(标准差）标准化以及用scikit-learn的聚类库实现K-Means聚类。

孙志攀·2022-12-09 18:56

python实践项目航空公司客户价值分析

了解客户价值分析1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程2.预处理航空客户数据任务描述与分析2.1处理数据缺失值与异常值2.2构建航空客户价值分析关键特征2.3标准化LRFMC五个特征2.4任务实现3.使用K-Means

数据闲逛人·2022-12-09 17:55

kemean

K-Means聚类的步骤如下：随机的选取K个中心点，代表K个类别；计算N个样本点和K个中心点之间的欧氏距离；将每个样本点划分到最近的（欧氏距离最小的）中心点类别中——迭代1；计算每个类别中样本点的均值，

Mick..·2022-12-09 16:58

利用武汉市遥感影像进行土地利用分类分析

结论1.2几何校正（1）影像之间的相对几何校正与镶嵌基本原理与操作步骤（2）基于同名控制点的绝对几何校正基本原理与操作步骤（3）结论1.3计算机解译1.3.1监督分类（最大似然法）1.3.2非监督分类（K-Means

「已注销」·2022-12-09 13:21

sklearn学习 6.聚类算法K-Means

一.概述1.无监督学习与聚类算法学习了决策树，随机森林，PCA和逻辑回归，他们虽然有着不同的功能，但却都属于“有监督学习”的一部分，即是说，模型在训练的时候，即需要特征矩阵X，也需要真实标签y。机器学习当中，还有相当一部分算法属于“无监督学习”，无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵X，不需要标签。而聚类算法，就是无监督学习的代表算法。聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数据划分成有意义或有用

smile~。·2022-12-09 13:33

sklearn学习笔记4：聚类算法 K-Means

聚类算法在sklearn中有两种表现形式，一种是类（和学过的分类算法及数据预处理方法都一样），需要实例化，训练并使用接口和属性来调用结果。另一种是函数，只需要输入特征矩阵和超参数，即可返回聚类的结果和各种指标需要注意的是，该模块中实现的算法可以采用不同类型的矩阵作为输入，所有方法都接受形状[n_samples,n_features]标准特征矩阵，这些可以从sklearn.feature_extra

奔跑的蜗牛君666·2022-12-09 13:26

Python_无监督学习_基于轮廓系数法的K-means聚类实现

K-means算法属于无监督学习，根本思想是将数据集中数据分为k组，计算各组元素到其聚类中心的欧氏距离。

羊羊麾下的发电站·2022-12-09 13:56

K-Means欠采样处理不平衡样本python实现

K-Means欠采样python实现1.K-Means欠采样原理为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。

SQAHJSW·2022-12-09 12:32

机器学习（聚类四）——K-Means的优化算法

K-Means算法是最基本的一种聚类算法，也会有一些问题，前面的博客《机器学习（聚类二）——K-Means》中有介绍，这里就不详细说了。

张连海·2022-12-09 08:20

数据科学/机器学习python——聚类模型【K-means聚类举例】

还可加入核函数】；基于特征【可以直接考虑原始的数据，避免因为度量距离而丢失某些信息】平坦聚类/分割聚类【直接将样本分割为多个不相交的子集】、层次聚类【通过构造具有层级的树形结构，在不同层次上对样本进行分割】K-means

Gadus_·2022-12-09 08:41

【数据聚类】第三章第三节2：类K-Means算法之K-中值算法（K-medians）

文章目录一：算法思想二：算法流程三：Python实现四：效果展示五：与K-中心点算法区别一：算法思想KKK-MediansMediansMedians算法：该算法与KKK-MeansMeansMeans的区别主要有①：KKK-MediansMediansMedians算法采用计算每个簇中值的方法取代了KKK-MeansMeansMeans算法中计算均值。相比于均值，中值受到离群点的干扰程度相对较小

快乐江湖·2022-12-09 08:09

目标分割算法之分水岭算法

分水岭算法1.经典算法原理及实现传统的目标分割算法主要分为两种1.基于像素相似性：阈值分割、k-means分割2.基于像素邻域关系：区域生长、分水岭、基于标记+分水岭分水岭算法原理如图中展现了凹凸不平的地貌

明月醉窗台·2022-12-09 07:48

机器学习算法基础——Logistic回归、K-means

机器学习算法基础——Logistic回归、K-means分类算法——逻辑回归逻辑回归sklearn逻辑回归APILogisticRegression回归案例LogisticRegression总结生成模型和判别模型非监督学习

糖糖Amor·2022-12-09 02:19

k-均值聚类算法总结

K-均值（K-means）聚类是指将数据划分成k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含数据的均值计算而成。聚类和分类最大不同在于，分类的目标事物已知，而聚类不一样。

架良·2022-12-08 09:48

K均值聚类 k-means 对表内数据进行聚类，结果输出散点图

k-means算法也称k-均值算法，是一种得到广泛使用的据类算法。

慰慰·2022-12-08 09:16

聚类分析 | MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析

目录聚类分析|MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析k-均值聚类简介相关描述程序设计学习小结参考资料致谢聚类分析|MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析k-均值聚类简介k均值聚类是一种分区方法

机器学习之心·2022-12-08 09:14

K-means

importnumpyasnpimportmathpoint=np.array([[0,0],[3,8],[2,2],[1,1],[5,3],[4,8],[6,3],[5,4],[6,4],[7,5]])#任选K个初始聚类中心，一般可选取前K个样本作为初始聚类中心k=3z1=point[0]z2=point[1]z3=point[2]#按照最短距离原则将其余样本分配到K个聚类中心中的某一个whil

煮提·2022-12-08 03:25

NLP：文本聚类【PCA--＞K-means】

什么是文本聚类？文本聚类是将一个个文档由原有的自然语言文字信息转化成数学信息，以高维空间点的形式展现出来，通过计算那些点距离比较近来将那些点聚成一个簇，簇的中心叫做簇心。一个好的聚类要保证簇内点的距离尽量的近，但簇与簇之间的点要尽量的远。文本聚类的难点是什么？聚类是一种非监督学习，也就是说聚成几类，怎么聚，我们都不知道，只能一点点试出来。但是有时候机器认为这两堆点可以认为是两个簇，但人理解可能是一

u013250861·2022-12-07 22:58

2021 年“泰迪杯”数据分析技能赛 B 题肥料登记数据分析（视频讲解+解题源码）、数据挖掘、数据分析实战

2021年“泰迪杯”数据分析技能赛B题肥料登记数据分析（视频讲解+解题源码）、数据挖掘、数据分析实战前言：整理了2021年“泰迪杯”数据分析技能赛B题，代码丰富，pyecharts画图、k-means聚类

丶凉介·2022-12-07 16:18

Machine Learning机器学习（学习记录）

MachineLearning机器学习目录MachineLearning机器学习聚类K-Means基本思路k均值算法流程k均值算法的特点k-均值算法的优点：k-均值算法的缺点：sklearn实现KMeansK-Means

树下一朵云·2022-12-07 13:27

什么是无监督学习？

训练集有输入有输出是有监督，包括所有的回归算法分类算法，比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等；训练集只有输入没有输出是无监督，包括所有的聚类算法，比如k-means、PCA（主成分分析）、GMM

地瓜稀饭不加糖·2022-12-07 12:58

C++实现k-means算法

原理略，代码如下：#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;#defineFLT_MAXX3.402823466e+38FclassSolution{public:vector>init_pos(vector>&positions,intk){vector>ans;for(inti=0;i&pos,vecto

ayitime·2022-12-07 12:00

使用K-Means做图像分割

前面我们介绍过了K-Means，知道在机器学习中经常使用它做聚类。那么在计算机视觉中，也有使用这个算法的应用，那就是图像分割。

Hogan180·2022-12-07 02:29

【聚类K-Means应用图像分割】K-Means应用图像分割实例

目标：利用Kmeans对图像像素点颜色进行聚类实现简单的图像分割输出：同一聚类中的点使用相同颜色标记，不同聚类颜色不同#目标：利用Kmeans对图像像素点颜色进行聚类实现简单的图像分割#输出：同一聚类中的点使用相同颜色标记，不同聚类颜色不同importnumpyasnpimportPIL.Imageasimage#加载PIL包，用于加载创建图片fromsklearn.clusterimportKM

Koma_zhe·2022-12-07 02:59

基于Kmeans聚类算法实现图像分割（从原理开始实现）

一、Kmeans聚类算法基本原理K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。

Leitein·2022-12-07 02:58

《机器学习实战》—K-means聚类

机器学习实战—K-means聚类K-means聚类算法原理及其相关概念聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，类似全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。

leanzhi·2022-12-06 18:01

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