k-Means 第23页

K均值聚类 k-means 对表内数据进行聚类，结果输出散点图

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

黑马程序员——三天快速入门python机器学习（六）

—逻辑回归与二分类逻辑回归应用场景逻辑回归原理逻辑回归API案例：癌症分类：良/恶性乳腺癌肿瘤预测分类的评估方法ROC曲线与AUC指标模型保存和加载sklearn模型保存和加载API案例无监督学习——K-means

多学两分钟·2022-12-06 12:45

R实现K-means

课堂笔记一定要记住系统聚类和k-means的流程图K-means又叫做快速聚类>health=read.csv("2011社会发展数据.csv",row.names=1)>km=kmeans(scale

司马平雋·2022-12-06 12:14

K-Means专题01

KMeans原理1.sklearn.cluster.KMeans2.KMeans的重要参数，属性及接口1.sklearn.cluster.KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobsimportmatplotlib.pyplotasplt#创造数据集x,y=make_blobs(n_samples=500,n_features=2,centers=4,ran

Winfred_Bo·2022-12-06 12:43

K-Means专题02

K-Means案例KMeans的矢量量化应用KMeans的矢量量化应用KMeans聚类的矢量量化本质是一种降纬运用，但它与我们之前学的降维算法的思路都不相同，特征选择的降纬是直接选取对模型贡献最大的特征

Winfred_Bo·2022-12-06 12:43

(学习笔记)K-Means算法原理及其python实现

1.基本K-Means算法K-Means算法是较为常用的聚类算法,其目标是将数据点划分为K个类簇。

lytlysll·2022-12-06 12:56

吴恩达机器学习笔记-无监督学习

机器学习-无监督学习一、什么是无监督学习二、聚类算法(无监督学习)1、聚类算法的应用2、K-Means算法算法流程--图例算法流程--文字描述K-means分离不佳簇问题K-means代价函数K-means

快乐活在当下·2022-12-06 12:17

40 个机器学习面试问题（文末福利送书）

4.解释KNN和k-means聚类的区别5.什么是贝叶斯定理？我们为什么用它？6.什么是朴素贝叶斯分类器？我们为什么要使用它们？7.解释第一类错误和第二类错误的区别8.判别模型和生成模型有什么区别？

川川菜鸟·2022-12-06 12:44

Python 里的随机种子random.seed()

（2）聚类算法，例如K-means算法的初试聚类中心；（3）随机森林中牵涉到的数据或特征抽样；（4）随机抽取训练集测试集时，不使用随机种子第一次和第二次随机抽取的数据集会不同；使用随机种子，第一次第二次随机抽取的数据集就会相同

玛丽莲茼蒿·2022-12-06 00:35

Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解

Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下：输入：参数0--存储样本数据的文本文件inputfile；参数

Ninina1992·2022-12-05 23:46

k-means算法实现，--python

k-means算法思想：第一步，从文件中读取数据，点用元组表示，点集用列表表示。第二步，初始化聚类中心。

TOM_wangc·2022-12-05 22:18

ＮＬＰ工程师需要掌握的知识

1、机器学习算法：LR、SVM、DT、BOOST、K-MEANS、crf2、深度学习算法：cnn、rnn、lstm、attention、transformer、gpt、bert3、词向量的表达方式：one-hot

凤舞九天v·2022-12-05 19:57

[博学谷学习记录]超强总结，用心分享|人工智能机械学习基础知识KMeans总结分享

目录KMeans介绍算法思想KMeans算法迭代停止条件KMeans算法具体步骤K-Means会不会陷入一直选质心的过程，永远停不下来？初始的K个质心怎么选？

AAALice0.0·2022-12-05 16:43

每天五分钟机器学习：使用降维算法可以完成高维数据的压缩表示

本文重点前面我们学习了第一种无监督学习算法k-means，本章我们将学习另外一种无监督算法，称为降维算法。降维可以数据压缩，因而使用较少的计算机内存空间，也加快学习算法的运行。

幻风_huanfeng·2022-12-05 14:38

每天五分钟机器学习：如何初始化聚类算法的聚簇中心点？

本文重点聚类算法k-means的第一步的是初始化k个聚簇中心，那么现在的问题是如何初始化不同的聚簇中心具体做法如下：1.我们应该选择K

幻风_huanfeng·2022-12-05 14:04

sklearn之k-means聚类算法

听了菜菜的sklearn算法而写的学习笔记概述无监督学习与有监督学习结构化数据与非结构化数据聚类算法与分类算法sklearn中的聚类算法KMeans一最简单的聚类算法KMeans算法工作原理先导概念核心任务算法步骤eg：kmeans将数据分为4个簇衡量KMeans算法效果的指标簇内误差平方和聚出的类应该有什么性质，有什么用处？什么是差异？以欧几里得距离为例衡量差异不同的距离对应着不同的质心和ine

不想当程序员（☆∀☆）·2022-12-05 12:34

原创 | 一文读懂K均值（K-Means）聚类算法

作者：王佳鑫审校：陈之炎本文约5800字，建议阅读10+分钟本文为你介绍经典的K-Means聚类算法。

数据派THU·2022-12-05 12:33

kmeans python变量重要性_k-means聚类算法优缺点？

K-Means是我们最常用的基于欧氏距离的聚类算法，它的基本思想是，两个目标的距离越近，相似度越大。K-Means算法的目标函数K-Means算法要实现的目标函数是：其中，C1，C2，...

weixin_39845461·2022-12-05 12:33

K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！

2.k-means(k均值)算法2.1算法过程2.2损失函数2.3k值的选择2.4KNN与K-means区别？

mantchs·2022-12-05 12:33

决策树与随机森林/K-means

一、决策树与随机森林（一）决策树1.算法概述决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。决策树优点：可以对复杂和非线性的数据建模。缺点：结果不易

麦格芬230·2022-12-05 12:33

聚类算法K-Means

1概述1无监督学习与聚类算法之前学过的决策树，随机森林，逻辑回归，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，既需要特征矩阵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。曾经学过的PCA降维算法就是无监督学习中的一种，聚类算法，也是无监督学习的代表算法之一。聚类算法又叫做“无监督分

Garcia-zhang·2022-12-05 12:32

sklearn中的聚类算法K-Means

1概述1.1无监督学习与聚类算法决策树、随机森林、逻辑回归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，既需要特征矩阵XXX，也需要真实标签yyy。在机器学习中，还有很大一部分算法是属于“无监督学习”，无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵XXX，不需要标签。曾经学过的PCA算法就是无监督学习中的一种。聚类算法也是无监督学习的代表算法之一。聚类算法又叫做“无监督分

momokofly·2022-12-05 12:32

综合多份资料的 k-means简述

K-Means基本步骤KMeans算法本身思想比较简单，但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。缺点:K的选择需要事先预定。

Charonmomo·2022-12-05 12:02

PCA 降维 + 基于轮廓系数确定K-Means最优簇数

第一步将数据降维3维pca=PCA(n_components=3)pca_weight_vec=pca.fit_transform(weight_vec)pca_weight_vec[0:5]第二步基于轮廓系数的最优簇数#轮廓系数确定簇数->最佳值为1，最差值为-1。接近0的值表示重叠的群集defsilhouette_score_show(data_vec=None,name=None):k=ra

yangwangzai·2022-12-05 12:32

聚类分析在SPSS上的实现与结果分析——基于SPSS实验报告

实验目的通过本次实验学习聚类分析在SPSS软件中的具体操作方法，包括系统聚类法和K-means聚类这两种方法，同时根据实验目的自己判断方法的适用情况选取最优方法完成聚类分析达到聚类的目的，并做出综合的评价

big_sheep33·2022-12-05 12:22

K-means练习

数据科学概论实验二K-means实验要求：下面有几位同学的身高数据，请使用python语言，用k-means算法的原理将下列数据聚成两类，迭代次数设置为10次。

7c丶秋雨彡·2022-12-05 10:23

k-Means算法和实战演练

1.k-均值聚类算法介绍跟之前写的SVM和Adaboost算法不一样的是，k-均值聚类算法所进行分类的数据是没有类别的。之前写的机器学习算法，都是分类算法，属于监督学习，简单来说就是我给训练机器一部分带有分类标签的训练数据，训练机器自己通过学习找到其中的分类准则，并用该准则来分类之后给的预测数据；k-均值聚类算法是聚类算法，属于无监督学习，简单来说就是我给训练机器的数据就是没有分类标签的，训练机器

taichitaichi·2022-12-05 10:22

吴恩达机器学习课后习题——kmeans

机器学习练习7-K-means实现K-means聚类，并使用它来压缩图像。我们将从一个简单的2D数据集开始，以了解K-means是如何工作的，然后我们将其应用于图像压缩。

一舟yz·2022-12-05 10:52

《机器学习》西瓜书课后习题9.4——python实现K-means算法

《机器学习》西瓜书课后习题9.4——python实现K-means算法9.4试编程实现k均值算法，设置三组不同的k值、三组不同的初始中心点，在西瓜数据集4.0上进行实验比较，并讨论什么样的初始中心有利于取得好结果

Yozu_Roo·2022-12-05 10:52

机器学习之聚类算法（二）KMeans考试训练

题目描述实现k-means算法，完成以下要求：实现k=2时，调用库函数并训练模型输出聚类中心的坐标、各点所属聚类中心的位置以及代价画出样本数据及聚类中心的位置实现肘部法则，并画出肘部法则曲线数据如下：[

繁华三千东流水·2022-12-05 10:21

k-Means聚类算法实现--基于西瓜数据4.0

本文是k均值聚类算法源代码语言：Python；数据集：西瓜数据4.0.xlsx使用的库：importnumpyasnpimportmathimportxlrdimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt从xlsx中导入数据：defloadData(filename):data=xlrd.open_workbook(filename)table=data.shee

__jiangcheng·2022-12-05 10:49

机器学习（聚类分析模型应用）

用K-means算法解决实际应用问题1.读取数据importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddatas=pd.read_excel

闹钟145·2022-12-04 23:27

【经典机器学习】数据可视化

参考文献[1]PCA主成分分析实例及3D可视化（鸢尾花数据集）[2]对数据进行k-means聚类并进行三维可视化[3]如何将标签注释到3Dmatplotlib散点图？

一穷二白到年薪百万·2022-12-04 19:31

k-means聚类算法 python实现_K-means聚类算法及python代码实现

K-means聚类算法(事先数据并没有类别之分！

王邺华·2022-12-04 14:35

算法笔记（4）-K-Means聚类算法及python代码实现

K-Means算法也被称为K-平均或K-均值算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是基于相似性的无监督的算法，通过比较样本之间的相似性，将较为相似的样本划分到同一类别中。

编程研究坊·2022-12-04 14:01

K-means聚类算法及Python代码实现

K-means聚类算法（事先数据并没有类别之分！

程序员老华·2022-12-04 14:00

机器学习:从入门到脊椎康复

监督学习:有目标值目标值:类别(分类问题)分类:k-近邻算法,贝叶斯分类,决策树与随机森林,逻辑回归目标值:连续型的数据(回归问题)回归:线性回归,岭回归2.无监督学习:目标值:无(无监督学习)聚类:k-means

玛卡巴卡巴·2022-12-04 12:58

YOLOv5改进之九：锚框K-Means算法改进K-Means++

解决问题：YOLOv5默认采用K-Means算法聚类COCO数据集生成的锚框

人工智能算法研究院·2022-12-04 11:54

Kmean（k均值聚类）学习-matlab代码撰写-2022-08-09

对于k均值的学习，来自于以下的博主，非常的感谢看不懂打我系列之K-means聚类算法及其MATLAB实现_能让你开心的小技巧的博客-CSDN博客所以，博主再这里不阐述k均值的原理了，直接进行了代码优化和代码冗余的修改

~追风筝的猫·2022-12-04 10:21

推荐频道

k-Means