k-Means算法的JavaScript实现

最新推荐文章于 2024-06-25 13:31:56 发布

CgbAutoit

最新推荐文章于 2024-06-25 13:31:56 发布

阅读量338

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法 kmeans javascript js

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CgbAutoit/article/details/133038045

js 专栏收录该内容

300 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细介绍了如何使用JavaScript实现k-Means算法，包括生成数据点、计算欧几里德距离、初始化聚类中心、分配数据点、更新聚类中心等步骤。通过一个主函数执行算法，对含有100个二维数据点的数据集进行聚类，最终得到3个聚类结果并打印输出。

k-Means算法是一种常用的聚类算法，用于将一组数据点分成k个不同的簇。在本文中，我们将使用JavaScript来实现k-Means算法，并提供相应的源代码。

// 生成随机数据点
function generateData(numPoints, numDimensions) {
   
   
  var data = [];
  for (

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

CgbAutoit

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

javascript:实现k-means clustering均值聚类算法(附完整源码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

08-27

326

javascript:实现k-means clustering均值聚类算法(附完整源码)

JavaScript实现k-Means算法（附完整源码）

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

08-22

1059

JavaScript实现k-Means算法（附完整源码）Matrix.js完整源代码euclideanDistance.js完整源代码KMeans.js完整源代码 Matrix.js完整源代码 export const shape = (m) => { const shapes = []; let dimension = m; while (dimension && Array.isArray(dimension)) { shapes.push(dimension.

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

kmeans.js:用Javascript实现K-means算法

05-27

演示版现场演示在您的机器上网页 python -m SimpleHTTPServer; 在打开浏览器命令行 $ node bin/kmeans.js sample-data/data100.csv 3 结果群集将被写入./out/iteration*/cluster*.csv。最后的迭代表示算法的结果。用法 var kmeans = require('kmeans'); var km = kmeans.create([ [1, 2], [5, 4], [2, 5], [8, 4] ], 3); var result = km.process(); console.log(result.means); console.log(result.clusters); console.log(result.variances); 引擎盖下 for(var i =

d3-kmeans:D3.js | k均值聚类算法的可视化

05-26

D3.js中k均值聚类算法的可视化 ================================================== ========== k均值聚类是一种矢量量化方法，最初来自信号处理，在数据挖掘的聚类分析中很流行。 k均值聚类旨在将n个观察值划分为k个聚类，其中每个观察值均属于具有最均值的聚类，作为聚类的原型。这导致将数据空间划分为Voronoi单元。资料来源：在查看实际的算法。源代码布局 media\ media files kmeans.css CSS stylesheet index.html webpage demonstrating the algorithm kmeans.js JavaScript file with the source code for the algor

用代码聊算法之k-means算法

neujs的博客

06-08

1097

一、简介 k-means是一种常见的无监督机器学习算法，众所周知，无监督学习的分类往往是需要先聚类再分类的，而k-means算法就是最常见，使用频率最高的聚类算法。其核心思想是把一些未标注的数据(无标签)分类称为k类不相同的簇中(cluster)，算法k-means名称中的k就是所分成的簇的数量。而同一簇之中的对象都是有某些相似之处，当簇中的点越相似，我们的分类效果就越好。每个簇的中心点是由该簇

【机器学习】K-Means算法详解：从原理到实践

最新发布

鑫宝的博客

06-25

3511

K-Means算法以其简单高效的特点，在众多领域展现了强大的实用价值。然而，针对其存在的局限性，研究人员不断提出改进方法，如二分K-Means、谱聚类等，以适应更复杂的数据结构和应用场景。掌握K-Means不仅是数据科学基础的重要组成部分，也是进一步探索高级聚类技术的基石。希望本文能为读者理解并应用K-Means算法提供有益的指导。

聚类算法：K-Means算法及其实现

行者小朱的博客

08-21

1万+

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。对于聚类问题，我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别（即没有指定类标签），而是根据需要设置指定个数类标签的数量（但不知道具体的类标签是什么），然后通过K-means算法将具有相同特征，或

K-means和K-means++

qq_31510519的博客

03-11

2186

一、概述在本篇文章中将对聚类算法(K-means,K-means++)进行详细介绍，并利用数据集来真实地反映这算法之间的区别。首先需要明确的是上述算法都属于"硬聚类”算法，即数据集中每一个样本都是被100%确定得分到某一个类别中。与之相对的"软聚类”可以理解为每个样本是以一定的概率被分到某一个类别中。 K-means与K-means++：原始K-means算法最开...

k-means的简单实现

weixin_44753111的博客

10-26

179

代码部分 import random import math import numpy as np import operator def get_distance(x1, x2): # 得到两点之间的距离 dist = [x - y for x, y in zip(x1, x2)] distance=0; for i in dist: distanc...

kmeans:用于Java的k-means库

05-08

KmeansJavaScript实现这是用于向量聚类的kmeans算法的基于javascript / node.js的实现。技术教程用创建的该库的解释了kmeans背后的理论，并展示了该库的工作原理！设置 npm install kmeansjs 或手动 git clone https://github.com/stevemacn/kmeans npm install 用法 //Creating 3 clusters with vector dataset var vector = [ [10, 2, 30], [30, 20, 2], [30, 30, 3], [10, 10, 1], [20, 1, 30], [1, 25, 30] ] kmeans(vector, 3, function(err, res) { if

js常见算法实现汇总.doc

06-09

js常见算法实现汇总

ml5.js入门四（介绍）+kmeansk均值聚类算法

redrun博客

06-26

987

一，ml5.js是什么 ml5.js 它是基于Tensorflow.js的一个非常简便易用的接口，目的是让更广泛的受众更容易使用机器学习。（结合官网食用）其他知识点索引点这里描述 KMeans 聚类算法。所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法，属于无监督学习方法，这个方法要保证同一类的数据有相似的特征，如下图所示：官方实例 const data = [{ x: 0, y: 0 }, { x: 0, y: 1 }, { x: 1, y: 0 }, { x: 1, y: 1 }];

深入浅出K-Means算法

请叫我搞向

04-02

515

在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法.问题K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法算法概要这个算法其实很简单，如下图所示：从上图中，我们可以

数据挖掘Java——Kmeans算法的实现

qq_54162207的博客

12-18

3630

K-means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，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类，没有(或最小数目)聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。

JavaScript：实现聚类基本K均值算法(附完整源码)

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

08-01

139

JavaScript：实现聚类基本K均值算法(附完整源码)

利用K-均值聚类算法对未标注数据进行分组

weixin_43871178的博客

12-14

915

利用K-均值聚类算法对未标注数据进行分组实验数据： testSet.txt，每行包含两个数值型数据实验要求：利用K-均值聚类算法对数据进行分组，由于是无标注数据，实验结果为误差平方和，这里的误差是一个点到簇中心的距离。实验步骤： 1.处理数据：将数据转化为矩阵形式,函数为loadDataSet(fileName)，注释：fileName为文件名称，输出为数据集的矩阵形式； 2.距离计算：计...

K-means聚类算法

weixin_33912638的博客

06-21

2142

K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如...

Kmeans聚类过程的动态可视化