K-means聚类算法的实现与编程

最新推荐文章于 2025-12-03 13:56:23 发布
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本文详细介绍了K-means聚类算法的实现过程，包括算法的核心思想、迭代步骤和代码示例。通过实例展示了如何使用K-means将数据集划分为多个簇，并应用在数据挖掘、图像处理和模式识别等场景。

K-means聚类算法的实现与编程

K-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为不同的聚类簇。在本文中，我们将详细介绍K-means聚类算法的实现，并提供相应的源代码。

K-means算法的核心思想是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的数据点距离簇中心最近，而不同簇之间的数据点距离簇中心最远。下面是K-means算法的实现代码：

import numpy as np

def kmeans(X, K, max_iters=100):
    # 随机选择K个中心点
    centers
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【机器学习-14】K-means聚类算法：原理、应用与优化
qq_38614074的博客
04-07 10万+
在众多聚类算法中，K-means算法因其简单高效而备受青睐。K-means算法的基本思想是：通过迭代的方式，将数据划分为K个不同的簇，并使得每个数据点与其所属簇的质心（或称为中心点、均值点）之间的距离之和最小。具体来说，K-means算法的执行过程通常包括以下几个步骤：首先，随机选择K个数据点作为初始的簇质心；然后，根据每个数据点与各个簇质心的距离，将其分配给最近的簇；接着，重新计算每个簇的质心，即取簇内所有数据点的平均值作为新的质心；
K-means聚类算法
RECORD LEARN PROGRESS
07-29 2153
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。每分配一个样本，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。K-means算法的基本思想是将数据点划分到K个簇中，使得每个数据点属于与其最近的聚类中心对应的簇。
深入剖析机器学习K-means聚类算法：原理、应用场景与优化技巧详解
科技改变人类，技术成就未来
07-10 2539
K-means 聚类算法是机器学习中的基本算法之一，具有简单、高效和易于实现的特点。其数学基础主要包括距离度量、聚类中心更新以及目标函数优化。通过选择合适的 K 值、优化初始化方法、并行化处理和内存优化，可以显著提高 K-means 算法的性能和效果。本文详细介绍了 K-means 聚类算法的原理、应用、优化方法，并通过具体的示例代码帮助初学者理解和实现这一算法。希望本文能帮助你掌握 K-means 聚类算法，并应用到实际的数据分析和机器学习任务中。
Python实现并测试K-means聚类算法
毕业作品网站
09-11 1987
实现并测试K-means聚类算法 目录 机器学习与数据挖掘第二次实验报告 1 实现并测试K-means聚类算法 1 一 、K-Means 简述 1 四 、实验结果分析 5 4.1 K-Means 迭代结果 5 4.2 比较不同初始化方法和距离选择的效果 12 4.3 不同聚类个数下目标函数 J 的曲线 14 五 、结论 16 一 、K-Means 简述 聚类（Clustering）是按照某个特定的标准将一个数据集划分成若干的簇，使得同一个簇内的样本相似 性尽可能大，不同簇之间的样本差异性尽可能大。
K-means聚类算法详解与实践
weixin_42234168的博客
08-13 826
K-means++算法是一种更为先进的初始化方法，其核心思想是尽量选择相隔较远的点作为初始簇中心，以此来增加初始簇中心的代表性，从而提高最终聚类结果的质量和算法的收敛速度。K-means++初始化策略主要包括以下步骤：1. 随机选择第一个簇中心。2. 对于每个未被选取的数据点，计算该点到最近簇中心的加权距离。3. 以概率选择下一个簇中心，该概率与加权距离的平方成正比。4. 重复上述步骤，直到选出K个簇中心。
掌握K-means聚类算法：从理论到代码实现
weixin_42603332的博客
05-28 1281
K-means算法是数据挖掘与机器学习中使用最为广泛的一种聚类算法，其目的是将n个数据点划分为k个簇，使得每个数据点都属于离它最近的簇中心所代表的簇，并通过最小化簇内距离的平方和作为聚类效果的评估标准。K-means算法的工作流程是通过迭代地优化簇中心的位置，并重新分配数据点到最接近的簇中心，直到满足一定的收敛条件。其核心步骤包括选择初始的簇中心、根据距离分配数据点和更新簇中心位置。在K-means算法中，簇中心是指每一个数据簇的中心点，也被称为质心。
K-means聚类算法原理及实现
meini32的博客
10-18 7278
**k-means算法** ：又名k均值算法，是基于划分的聚类，K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述。
K-Means 聚类算法 Python实现
热门推荐
weixin_39678570的博客
06-16 1万+
K-Means聚类算法的简单实现
在MATLAB中实现K-means聚类算法与数据集分析
weixin_35949153的博客
06-08 512
K-means算法是一种经典的数据聚类方法，由Stuart Lloyd在1957年提出，并由Forgy在1965年细化。其核心思想是将n个数据点分成k个簇，使得每个数据点属于离它最近的质心（即簇中心）所表示的簇。K-means算法的目的是最小化簇内平方和（SSE），即每个簇的方差。MATLAB（Matrix Laboratory的简称）是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言。它广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等，特别适合矩阵运算和工程应用。
Matlab--k-means聚类算法实现
多敲代码！
11-22 3975
** Matlab–k-means聚类算法实现 ** 第一次在优快云写自己的博客，希望开门大吉 哈哈哈 也希望分享的内容大家能够喜欢。 本次创作内容为-----k-means聚类算法实现。 自己用matlab写的时候，遇到很多问题，一些常见matlab语法等等，查找很多博主分享的知识，获益许多，由此形成了这次的完整代码，运行成功的！ 本次编写内容为： 编程实现k-means聚类算法，并将实验结果显示出来。 代码如下，也欢迎大家一起交流，共同学习和进步！ E1 = [0,0]; %数学期望 sigma =
详解Java实现的k-means聚类算法
08-28
Java实现的k-means聚类算法详解 k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于对数据进行聚类分析。该算法的主要思想是将相似的数据点聚类到一起，形成不同的簇。Java语言是实现k-means聚类算法的不二之选。 ...
基于python的K-Means聚类算法设计与实现
04-14
总结来说，基于Python的K-Means聚类算法设计与实现涉及到数据预处理、K值选择、模型训练和结果评估等多个步骤。`scikit-learn`库提供了便捷的接口，使得这一过程变得更加简单。在实际应用中，需要根据数据特性调整...
K-means聚类算法：原理与MATLAB实现.pdf
04-17
文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 你是否渴望高效解决复杂的数学计算、数据分析难题？MATLAB 就是你的得力助手！...
基于K-means聚类算法的图像分割（用Python实现）
09-29
在本文中，我们将深入研究如何利用Python中的K-means聚类算法进行图像分割。作为一种经典的无监督机器学习方法，K-means通过迭代步骤将数据点分配到最近的聚类中心，最终实现聚类目标。在图像处理领域，由于图像可被...
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
11-30 158
注意到：灯泡状态周期是6。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 286
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题
2301_79248256的博客
11-29 1590
本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
最新发布
2401_83386596的博客
12-03 552
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
红包分配算法的严格数学理论与完整实现
12-03 514
红包分配问题可以严格定义为： 定义 1.1（红包分配问题）: 给定总金额 M>0M > 0M>0 和参与人数 n∈N+n \in \mathbb{N}^+n∈N+，分配函数 f:{1,2,...,n}→R+f: \{1, 2, ..., n\} \rightarrow \mathbb{R}^+f:{1,2,...,n}→R+ 需要满足：设 Ω\OmegaΩ 为样本空间，F\mathcal{F}F 为事件域，PPP 为概率测度： 1.2.2 随机变量性质 定义随机变量 XiX_iXi​ 表示第 iii 个人获
K-MEANS聚类算法实现示例与数据库应用
在实际项目中，完整实现K-MEANS聚类算法还需要包括数据预处理（如标准化、异常值处理等）、可视化结果（如使用散点图展示聚类结果）以及算法的主循环，确保正确地更新簇中心并终止条件。这段代码只是展示了算法的一...
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