k-means聚类分析第14页

机器学习之聚类算法一

2.k-means的目标函数是什么3.k-means的收敛条件是什么4.为什么k-means的损失函数

QuietNightThought·2023-06-15 15:04

K-Means聚类算法

引言聚类算法是传统机器学习算法中比较重要的一个算法，也是工程项目当中一个比较常用的算法。一.分类与聚类分类分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。分类学习主要过程：（1）训练数据集存在一个类标记号，判断它是正向数据集（起积极作用，不垃圾邮件），还是负向数据集（起抑制作用，垃圾邮件）；（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预测，并计算其结果

@kc++·2023-06-15 15:26

传统机器学习算法解析（opencv实现）

前言文本主要解析在传统机器学习当中一些小的算法与思想，只是传统机器学习算法当中的一小部分，更多传统机器学习算法可参考我的另外几篇博客链接1:PCA主成分分析链接2:Canny边缘检测算法链接3:K-Means

@kc++·2023-06-15 15:53

聚类分析（文末送书）

目录聚类分析是什么一、定义和数据类型聚类应用聚类分析方法的性能指标聚类分析中常用数据结构有数据矩阵和相异度矩阵聚类分析方法分类二、K-means聚类算法划分聚类方法对数据集进行聚类时包含三个要点K-Means

码银·2023-06-15 12:29

5.2.4 聚类可是化工具-TSNE

而TSNE提供了一种有效的数据降维方式，让我们可以在2维或者3维的空间中展示聚类结果对餐饮客户群聚类分析后的客户群数据可视化importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.manifoldimportTSNEimport

WeDataScience·2023-06-15 08:21

数据科学导论

有监督学习、无监督学习、半监督学习；有监督学习中，既存在因变量，也存在自变量，研究的问题主要分为回归和分类两大问题，因此利用回归模型探究自变量如何影响因变量的过程属于有监督学习；无监督学习经典的方法有聚类分析

乄北城以北乀·2023-06-15 01:00

拓端tecdat|R语言谱聚类、K-means聚类分析非线性环状数据比较

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23276有些问题是线性的，但有些问题是非线性的。我假设，你过去的知识是从讨论和解决线性问题开始的，这是一个自然的起点。对于非线性问题的解决，往往涉及一个初始处理步骤。这个初始步骤的目的是将问题转化为同样具有线性特征的问题。一个教科书式的例子是逻辑回归，用于获得两类之间的最佳线性边界。在一个标准的神经网络模型中，你会发现逻辑回归（或多类输出的回归）

·2023-06-14 23:04

拓端数据tecdat:R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集

p=22838问题：使用R中的鸢尾花数据集(a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组。

·2023-06-14 23:03

R语言k-prototype聚类新能源汽车行业上市公司分析混合型数据集

p=32785原文出处：拓端数据部落公众号本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法，帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。

·2023-06-14 23:58

python数据分析与挖掘建模_《python数据分析与挖掘实战》之挖掘建模

根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。

weixin_39640262·2023-06-14 11:38

精准测试之过程与实践 | 京东云技术团队

精准测试的核心组件包含的软件测试示波器、用例和代码的双向追溯、智能回归测试用例选取、覆盖率分析、缺陷定位、测试用例聚类分析、测试用例自动生成系统，这些功能完整的构成了精准测试技术体系。

·2023-06-14 11:23

天猫订单之数据分析与挖掘——分类分析

决策树预测1.2随机森林1.3朴素贝叶斯算法0.写在前面Windows：Windows10Python：Python3.9本次案例项目主要是采用Pandas和Numpy对天猫订单数据集进行处理、挖掘、分类和聚类分析

WHYBIGDATA·2023-06-14 11:16

天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析

天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析文章目录天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析0.写在前面1.聚类分析1.1聚类分组1.2kmeans算法0.写在前面Windows：Windows10Python：Python3.9

WHYBIGDATA·2023-06-14 11:46

python数据挖掘与机器学习实践技术

、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林、AdaBoost、XGBoost与LightGBM等）、聚类分析

科研小白新人上路·2023-06-14 09:09

10种常用的数据分析思路

这篇文章讲了表单分析、用户分析、埋点分析、聚类分析等10种分析方法，先学为敬~道家曾强调四个字，叫“道、法、术、器”。

Rocky006·2023-06-13 22:47

Python 实操案例：一文详解10种聚类算法

聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。

我爱Python数据挖掘·2023-06-13 09:52

K-means聚类算法（附Python实现代码）

一、K-means算法基本思想1、基于划分的聚类划分算法的思想是，将给定待挖掘数据集中的数据对象划分成K组（k≤N，N代表数据集中对象数目），每一组表示一个聚类的簇。

helloWorldZMY·2023-06-13 09:49

十种常用聚类算法（python完整代码演示）

聚类或者聚类分析是无监督学习问题。通常被用作数据分析技术，用来发现大数据中的有趣模型。与监督学习（类似预测模型）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。

小刘研CV·2023-06-13 09:19

python数据分析-聚类分析

大家好，聚类分析是一类将数据所对应的研究对象进行分类的统计方法。

csdn1561168266·2023-06-13 09:17

SQL Server Analysis Services数据挖掘聚类分析职业、地区、餐饮消费水平数据|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31887最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文通过SQLServerAnalysisServices数据挖掘的分析模块，帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘，并用可视化分析图表显示数据该结果可为餐饮业的管理者提供决策依据，进而使餐饮企业获得更多利润。同时，挖掘出与该职业相对应的地区及消费水平，可以为职业

·2023-06-12 22:43

K-均值聚类算法（含MATLAB程序）

一、算法简介K-means聚类算法由J.B.MacQueen在1967年提出，是最为经典也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法，属于基于距离的聚类算法。

祐言·2023-06-12 22:19

动态聚类法

目录动态聚类法一、K—均值算法(K-means)1.1条件及约定1.2基本思想：1.3基于使聚类准则函数最小化准则函数聚类准则1.4算法步骤1.5讨论1.6例题1.7类别数目未知情况下如何使用？

HHHTTY-·2023-06-12 19:17

情感分析实战(中文)-聚类篇

情感分析实战(中文)-无监督学习k-means聚类分析背景：该专栏的目的是将自己做了N个情感分析的毕业设计的一个总结版，不仅自己可以在这次总结中，把自己过往的一些经验进行归纳，梳理，巩固自己的知识从而进一步提升

有猫腻妖·2023-06-12 18:38

大数据---聚类分析概述及聚类评估

聚类概述:什么是聚类？是把数据对象集合按照相似性划分成多个子集的过程。每个子集是一个簇（cluster），分类的最终效果：使得簇中的对象彼此相似，但与其他簇中的对象相异。聚类是无监督学习，因为给的数据没有类标号信息。分类和聚类的区别分类有监督学习；通过带标签的样本进行学习，生成分类模型（分类器）。聚类无监督学习；通过观察学习，根据样本间的相似性将数据分割成多个簇。基本聚类方法划分方法层次方法基于密

.叹服·2023-06-12 13:59

异常数据检测 | Python实现k-means时间序列异常数据检测

文章目录文章概述模型描述源码分享学习小结文章概述异常数据检测|Python实现k-means时间序列异常数据检测模型描述k-means是一种广泛使用的聚类算法。它创建了k个具有相似特性的数据组。

算法之旅·2023-06-12 07:21

R语言上市公司经营绩效实证研究 ——因子分析、聚类分析、正态性检验、信度检验

·2023-06-11 00:23

文本聚类分析算法_文本自动分类——分类算法KNN（K最邻近）应用（一）

作者：刘丽帆封面：云哲忆刚刚开始接触Python的小伙伴都觉得编程很高深，提到编程可能首先想到的就是程序员，其实通俗一些来讲，Python等编程语言和我们常用的SPSS等软件区别就在于，SPSS通过点击按钮就能实现的功能，我们可以用编程语言，指挥电脑帮我们一步一步实现这个按钮背后的功能。本次选取了来自一项研究生科研创新计划项目中的一篇已发表文章《基于论文自动分类的社科类学科跨学科性研究》，通过学习

weixin_39976960·2023-06-10 14:04

Python毕业设计二手房数据分析与可视化 - 大数据网络爬虫

文章目录1前言1课题背景2实现效果二手房基本信息可视化分析二手房房屋属性可视化分析3数据采集**链家网网站结构分析****网络爬虫程序关键问题说明**4数据清洗原始数据主要需要清洗的部分5数据聚类分析k-means

kooerr·2023-06-10 13:21

Python K均值聚类

原理：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，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心

小游园·2023-06-10 09:04

10.无监督学习之K-means算法

10.1无监督学习的定义监督学习：我们有一些列标签，然后用假设函数去拟合它无监督学习：给出的数据不带任何标签。对于无监督学习来说，需要做的就是将数据输入到算法中，让算法找到一些隐含在数据中的结构，通过图中的这些数据，能通过算法找到一个结果就是这个数据集中的点可以分成两组分开的点集（簇）。这种能分出来的簇的算法被称为聚类算法。10.2K-means算法（K均值）在聚类问题中，会给定一组未加标签的数据

秃头少女Emily·2023-06-10 09:32

【机器学习实战】Python基于K均值K-means进行聚类（九）

1.2K-means的应用2demo实战演示2.1导入函数2.2创建数据2.3拟合聚类2.4查看结果3使用高级技术评估集群性能*3.1导入函数3.2整合数据3.3计算4讨论1前言1.1K-means的介绍K均值（K-means

Bioinfo Guy·2023-06-10 09:30

尖峰法聚类：2021 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 E题中药材的鉴别问题1

PeakCluster是Lu优化库中的一个函数，该函数利用数据曲线尖峰形状和位置进行聚类分析。

forcal·2023-06-09 21:47

基于leaflet地图对行政区进行维诺图区域划分

实验过程：将数据点按经纬度进行K-MEANS聚类（人为设定聚成100类），获取各类中心的坐标，即100个类中心点坐标作为D3维诺图布局的输入，得到维诺图布局的数据。

请叫我徐英俊·2023-06-09 20:01

K-means聚类分析(鸢尾花)

一、实验原理k-means算法是最为经典的基于划分的聚簇方法，是十大经典数据挖掘算法之一。简单地说k-means就是在没有任何监督信号的情况下将数据分为k份的一种方法。

SYTnIU·2023-06-09 17:45

K-means算法实现

代码如下：2.K-means算法实现有了数据之后，接下来要做的就是K-means算法本身的实现了，首先，先初始化k个点作为初始中心点，这里的k值我设置为3。

Sweet_Spot·2023-06-09 17:14

通过KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行分析

本文将介绍如何使用KMeans聚类算法对鸢尾花数据集进行聚类分析，通过可视化结果展示不同花朵之间的特征差异。

2301_77162361·2023-06-09 17:41

K-Means算法实现鸢尾花数据集聚类

目录1.作者介绍2.K-Means聚类算法2.1基本概念2.2算法流程3.K-Means聚类算法实现3.1鸢尾花数据集3.2准备工作3.3代码实现3.4结果展示4.问题与解析参考链接1.作者介绍张勇，男，西安工程大学电子信息学院，2022级研究生研究方向：智能信息处理与信息系统研究电子邮件：[email protected]陈梦丹，女，西安工程大学电子信息学院，2022级硕士研究生，张宏伟人工

ZHW_AI课题组·2023-06-09 17:09

机器学习实验四：不同含量果汁饮料的聚类

机器学习实验四：不同含量果汁饮料的聚类实验要求某企业通过采集企业自身流水线生产的一种果汁饮料含量的数据集，来实现K-Means算法。

shallen.·2023-06-09 14:14

k-means思路与算法流程

k-means思路：K-Means算法的特点是类别的个数是人为给定的，如果让机器自己去找类别的个数，我们有AP聚类算法，先不说，说了就跑题了。

yanglee0·2023-06-09 12:32

K-means聚类算法原理、步骤、评价指标和实现

1、聚类聚类与分类不同，聚类分析分通过分析大量含有一定规律但杂乱数据，得到数据间内在的逻辑，将杂乱的数据按照所得的数据规律划分成不同的种类。

骑着单车去流浪·2023-06-09 12:27

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有猫腻妖·2023-06-09 10:55

基于爬虫+词云图+Kmeans聚类+LDA主题分析+社会网络语义分析对大唐不夜城用户评论进行分析

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录一、项目简介二、实验过程2.1获取数据2.2情感分析2.3TF-IDF+Kmeans聚类分析2.4LDA主题分析2.5社会语义网络分析三、总结一、项目简介本项目是基于携程网中关于大唐不夜城评论的文本分析

艾派森·2023-06-09 10:50

智能优化算法改进-K-means聚类种群初始化附Matlab代码

目录0引言一、K-means聚类原理二、K-Means聚类算法步骤三、K-Means聚类原理图编辑四、K-means聚类改进智能优化算法种群初始化效果图4.1初始种群数据图4.2K-means聚类结果图

渡劫九歌·2023-06-09 09:58

大数据的基石Hadoop生态圈——核心组成及解释

数据存储层：HDFS3、数据处理层：Hive、Spark、MapReduce、Storm4、数据缓冲层：Kafka、Hbase、Elasticsearch、Redis5、智能分析层：SVM、PageRank、K-Means

程崇越·2023-06-08 19:54

机器学习 | 聚类问题

一、K均值聚类这里我们用鸢尾花数据及进行聚类分析，这种含有标签数据的数据集，只要不调用标签数据，就可以为无监督学习所采用。

天下弈星~·2023-06-08 19:14

(转载)基于遗传模拟退火的聚类算法(matlab实现)

1理论基础1.1模糊聚类分析模糊聚类是目前知识发现以及模式识别等诸多领域中的重要研究分支之一。随着研究范围的拓展，不管是科学研究还是实际应用，都对聚类的结果从多方面提出了更高的要求。

配电网和matlab·2023-06-08 15:52

机器学习-10 聚类算法

clustering）聚类的概念聚类的要求聚类与分类的区别常见算法分类聚类算法中存在的问题距离度量闵可夫斯基距离欧式距离（欧几里得距离）曼哈顿距离切比雪夫距离皮尔逊相关系数余弦相似度杰卡德相似系数划分聚类K-means

so.far_away·2023-06-08 00:23

数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31733最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相关性分析，成为考察金融变量间关系的流行方法，被广泛地用于市场一体化、风险管理以及期货套期

·2023-06-07 23:31

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全栈若城·2023-06-07 16:56

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