k-Means 第24页

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

python k-means聚类算法物流分配预测实战（超详细，附源码）

聚类的核心计算过程是将数据对象集合按相似程度划分成多个类，划分得到的每个类称为聚类的簇聚类不等于分类，其主要区别在于聚类所面对的目标类别是未知的k-means聚类也称为K均值聚类算法，是典型的聚类算法，

showswoller·2022-12-03 18:29

Python计算机视觉第六章图像聚类

6.1K-means聚类K-means是一种将输入数据划分成k个簇的简

m0_50882524·2022-12-03 18:29

K-Means算法及图像分割实战（sklearn）

定义：k-平均算法（英文：k-meansclustering）源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-平均聚类的目的是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。这个问题将归结为一个把数据空间划分为Voronoicells的问题。---------摘自维

Nicht_Sehen·2022-12-03 18:26

高斯混合模型（理论+opencv实现）

事实上，GMM和k-means很像，不过GMM是学习出一些概率密度函数来(所以GMM除了用在clustering上之外，还经常被用于densityestimation)，简单地说，k-means的结果是

影醉阏轩窗·2022-12-03 16:20

opencv图像分割 - 高斯混合模型（GMM）方法

1、方法概述什么是GMMGMM的数学模型高斯混合模型(GMM)高斯分布与概率密度分布-PDF跟K-Means相比较，属于软分类实现方法-期望最大化(E-M)停止条件-收敛2、代码演示样本数据训练与预言：

tender羊·2022-12-03 16:48

MATLAB代码：基于改进K-means算法的含电动汽车负荷源荷场景聚类关键词：有序聚类改进k-means聚类电动汽车负荷聚类风光场景聚类

MATLAB代码：基于改进K-means算法的含电动汽车负荷源荷场景聚类关键词：有序聚类改进k-means聚类电动汽车负荷聚类风光场景聚类仿真平台：MATLAB主要内容：代码主要做的是基于改进k-means

「已注销」·2022-12-03 15:33

K-Means(K均值聚类)原理及代码实现

机器学习没有免费午餐定理和三大机器学习任务如何对模型进行评估K-Means(K均值聚类)原理及代码实现KNN(K最近邻算法)原理及代码实现KMeans和KNN的联合演习文章目录机器学习前言一、算法步骤二

月涂红叶·2022-12-03 09:36

k均值聚类算法考试例题_一文读懂K-means聚类算法

1、引言什么是聚类？我们通常说，机器学习任务可以分为两类，一类是监督学习，一类是无监督学习。监督学习：训练集有明确标签，监督学习就是寻找问题（又称输入、特征、自变量）与标签（又称输出、目标、因变量）之间关系的学习方式。监督学习模型又可以分为两类，分类和回归。分类模型：目标变量是离散的分类型变量；回归模型：目标变量是连续性数值型变量。无监督学习：只有数据，无标签，即训练集没有标注目标变量。常见的无监

undertaler·2022-12-03 09:35

k-means聚类简单代码实现

聚类算法是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。简单的聚类代码实现：#coding:utf-8frommathimport*fromrandomimportrandomimportnumpyasnpfromnumpyimport*

随便叫点什么……·2022-12-03 09:59

【聚类算法】带你轻松搞懂K-means聚类（含代码以及详细解释）

文章目录一：K-means聚类算法二：实例分析三：原理与步骤四：Matlab代码以及详解一：K-means聚类算法聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术

Rookiep·2022-12-03 09:27

K-Means聚类算法

分类与聚类分类：分类其实是从特定的数据中挖掘模式，做出判断的过程。分类学习的主要过程：1）训练数据集存在一个类标记号，判断它是正向数据集还是负向数据集；2）然后需要对数据集进行学习训练，并构建一个训练的模型；3）通过该模型对预测数据集进行预测，并计算其结果的性能聚类：将数据集中在某些方面相似的数据成员放在一起，这些数据是没有标签的，是无监督学习。聚类的目的也是把数据分类，但是事先不知道如何去分的，

秃头研究生·2022-12-02 19:35

R语言中基于聚类的离群点挖掘

思路：首先，通过K-means算法将数据点划分为成若K个簇；然后计算每一个数据对象到最近簇的中心距离，来与离群点设置的阈值进行比较，以此来判别该数据对象是否是离群点。

weixin_34236497·2022-12-02 15:10

数据挖掘Part 3 聚类分析

度量数据的相似性与相异性3.3K-means算法3.4离群点检测3.4.1离群点：数据对象——明显有别于其他的——异常数据3.4.2分类：3.4.3主要方法类别：3.4.4利用高斯分布检测离群点3.4.5基于K-means

是颜啊！·2022-12-02 15:09

K-Means聚类实现离群点挖掘-python

一、离群点的类别（1）从数据范围来看，分为全局离群点和局部离群点，整体来看，某些对象没有离群特征，但是从局部来看，却显示了一定的离群性。（2）从数据类型来看，分为数值型离群点和分类型离群点，这是以数据集的属性类型进行划分的。（3）从属性的个数来看，分为一维离群点和多维离群点，一个对象可能有一个或多个属性。二、离群点的检测基于统计：大部分的基于统计的离群点检测方法是构建一个概率分布模型，并计算对象符

葉_蕖·2022-12-02 15:09

EM（期望最大化）聚类算法详解

参考：https://blog.csdn.net/eternity1118_/article/details/51516497一、简介之前介绍过K-Means聚类，尽管这个算法很常用，但可能会遇到像聚类重叠

Amelie_xiao·2022-12-02 13:32

机器学习：K-means算法基本原理及其变种

目录1.1、K-means起源1.2、K-means的意义1.3、K-means的思想1.4、K-means的算法流程1.5、K-means的算法优缺点2.1、轮廓系数2.2、k值的确定3.1、K-means

Lingxw_w·2022-12-02 13:24

度量学习

大量的机器学习方法，比如K近邻、支持向量机、径向基函数网络等分类方法以及K-means

xiaopihaierletian·2022-12-02 12:11

python数据分类聚类案例_Python数据挖掘—聚类—KMeans划分法

概念聚类分析：是按照个体的特征将它们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大差异性无分类目标变量(Y)——无监督学习K-Means划分法、DBSCAN密度法、层次聚类法1、导入数据

weixin_39606361·2022-12-02 10:03

数据挖掘 | [无监督学习——聚类] K-means聚类及python代码实现——利用sklearn

K-MeansK-平均法方法流程python代码实现一些参考相关文章：数据挖掘|[关联规则]利用apyori库的关联规则python代码实现数据挖掘|[有监督学习——分类]决策树基本知识及python代码实现——利用sklearn数据挖掘|[有监督学习——分类]朴素贝叶斯及python代码实现——利用sklearn数据挖掘|[无监督学习——聚类]凝聚层次聚类及python代码实现——利用sklea

SayHiXX·2022-12-02 10:01

Python实现K-Means、DBSCAN聚类降噪并对比

1.导包importcsvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimportpywtfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.clusterimportDBSCAN2.导数据#特征pack=[]#numnumber=[]csv_file=csv.reader(open('data8.

kabit·2022-12-02 02:48

python中dbscan和kmeans_聚类——K-Means与DBSCAN原理和应用（附Python代码）

1K-Means原理K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，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。

weixin_39606019·2022-12-02 02:17

AI算法工程师 | 07机器学习-无监督学习（一）聚类系列算法

文章目录前言导图-文章框架机器学习-无监督学习之聚类系列算法一、聚类的基本介绍1.了解聚类任务2.聚类算法3.相似度与数据间的相似度4.欧氏距离测度与余弦距离测度二、K-Means聚类1.K-Means

ThisAmy·2022-12-02 02:08

Python机器学习——无监督学习

sklearn库的基本功能①分类任务②回归任务③聚类任务④降维任务二、无监督学习1、聚类2、Sklearnvs.聚类3、sklearn.cluster4、降维5、分类vs.降维6、sklearnvs.降维三、K-Means

sygALone·2022-12-01 22:59

2022年12月1日 K-Means聚类算法学习笔记

K均值聚类算法思路：首先选取一个K值（簇数），然后随机选取K个聚类中心，计算第三个点到聚类中心的距离，并将它划归为最近的聚类中心，然后计算每个簇的均值作为新的聚类中心，重复以上操作，直到某个情况新的聚类中心与旧的聚类中心的距离小于某个阈值则聚类结束。这篇博客举了通俗的例子来讲解，可以看一下算法比较简单，看两篇博客就能理解了这篇博客过程很详细的算法过程，但是代码在作图方面有点问题第二篇博客这篇博客代

小蒋的技术栈记录·2022-12-01 18:54

K-means聚类以及fuzzy c-means聚类的实现

一、K-means聚类在这里提及两种实现方法，1、使用机器学习库scikit-learn(sklearn)导入KMeans类进行聚类；2、自己用python语句实现K-means算法1.sklearn

望百川归海·2022-12-01 18:24

k-means/k-means++算法的笔记及scala实现

前言自己看博客也有很长一段时间了，突然想尝试着自己写一写，这段时间一直在入门机器学习的算法同时也参考了一些书籍，博客文章（无奈小白一枚，这些内容我会列在最后），现在做一个学习的总结，算是笔记吧，与君共勉~一、小谈聚类与分类聚类分类不同，简单来说，分类是在已知类别（事先定义好类别）的情况下，从一堆带有标签的数据集中训练出一个分类器，预测未知标签数据的所属类别；而聚类是在未知类别（事先没有定义类别，类

阿雅Yage·2022-12-01 16:01

山东大学机器学习实验六 K-Means

山东大学机器学习实验6报告实验学时：4实验日期：2021.11.29文章目录山东大学机器学习实验6报告实验题目：Experiment6:K-Means实验目的实验环境软件环境实验步骤与内容了解K-MeansK-Means

Tcoder-l3est·2022-12-01 11:45

《机器学习实战》学习笔记第十章-K-means

目录聚类算法K-means均值算法工作流程缺陷二分k-均值算法实例：对地图上的点进行聚类聚类算法聚类与分类最大的不同在于，分类的目标事先已知，而聚类则不知道。

isla77·2022-12-01 10:28

机器学习入门（九）：非监督学习：5种聚类算法+2种评估模型

线性回归机器学习入门（二）KNN机器学习入门（三）朴素贝叶斯机器学习入门（四）决策树机器学习入门（五）集成学习机器学习入门（六）支持向量机机器学习入门（七）多项式回归机器学习入门（八）主成分分析文章目录聚类算法距离公式K-means

FrenchOldDriver·2022-12-01 10:45

数据学习(5)·K-means 聚类和PCA算法

作者的课堂笔记[email protected]聚类主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）无监督学习和有监督学习类似，但是数据没有标签。给定输入数据，发现简化的特征，同时和输入的特征拥有同样的信息量。一般来说，好的表示一般是低维度的，或者是稀疏表示的，也就是说大部分是0，又或者是独立的表示。1K-means聚类问题输入数据{x(1)....

冈仁波齐下写一串优美的代码·2022-12-01 08:02

基于word2vec的k-means聚类

1.将txt文本用word2vec将每个词转换成词向量2.将300维度的词向量用pca转换为2维3.将2维的数据作为k-means聚类的输入text.txt：作为训练的文本（最好是英文，如果是中文的话可以再用

ddy-ddy·2022-12-01 08:43

Python实现简单k-means聚类

目录1.导入原始数据集2.首次计算中心点3.进行迭代循环，不断优化样本中心点和聚类结果4.聚类可视化通过手动书写k-means聚类算法的逻辑实现聚类（而非使用python内置的sklearn）不了解k-means

jhomelander·2022-12-01 05:57

小瓜讲机器学习——聚类算法（三）DBSCAN算法原理及Python代码实现

样本点类别3.2直接密度可达、密度可达、密度连接3.3DBSCAN算法过程3.4DBSCAN算法Python代码实现附录：Python源代码文章导引列表：机器学习数据分析数据可视化3.DBSCAN算法K-Means

努力的骆驼·2022-11-30 21:57

Sklearn实现DBSCAN聚类

由于这个相当普遍的观点，DBSCAN发现的簇可以是任何形状的，与假设簇是凸的K-means相反。DBSCAN的核心概念是coresamples,是指位于高密度区域的样本。

数据科学家修炼之道·2022-11-30 19:24

dbscan算法思路以及sklearn的DBSCAN聚类方法应用

dbscan算法思路以及sklearn的DBSCAN聚类方法应用前言：对于前面博文中的k-means聚类方法，它有一个很大的缺陷，就是它对于简单成团的数据样本聚类效果较好，但是对于复杂的样本数据分布就搞不定了

Mekeater·2022-11-30 19:16

无监督学习 k-means_无监督学习-第2部分

无监督学习k-means有关深层学习的FAU讲义(FAULECTURENOTESONDEEPLEARNING)ThesearethelecturenotesforFAU’sYouTubeLecture“

weixin_26752765·2022-11-30 12:22

十五、非监督学习

1、k-means聚类\qquadk-means聚类算法输入数据是一系列点，之后需要确定出聚类中心的个数，之后计算每一个数据点到每一个中心的距离，将所有数据点分配到里数据点最近的某个数据中心(Cluster

Dragon Fly·2022-11-30 11:58

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