自编Kmeans算法

已于 2022-06-30 17:17:21 修改
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分类专栏： python随写 文章标签： 算法 kmeans 机器学习
于 2022-06-30 17:05:25 首次发布
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自编算法-Kmeas算法-python实现

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调用Kmeans类的相关方法，传入数据，对该聚类模型进行训练；输入预测点，检查预测是否达到效果
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每个点所在的簇标签：
每个点对应的标签
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聚类结果：
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不难看出Kmeans对于此类团型数据的分类效果较为理想

机器学习之k-means算法详解
平原的博客
07-02 5万+
K-means算法 （无监督算法，聚类算法） 1-1 基本流程 一、概念： 二、主要特点： 三、算法流程： kmeans作用：去除奇异值 小结： 1-2 算法效果衡量标准 一、K值确定： 二、轮廓系数： 三、Canopy算法配合初始聚类： 1、Canopy简介： 2、Canopy+Kmeans： 四、Calinski-Harabasz Index： K-m...
python自编实现kmeans算法（任意维度）
spartanfuk的博客
08-09 3173
import numpy as np import pandas as pd def dist(x,y): xy = (sum((x-y)**2))**0.5 return(xy) def kmeans(data,m): m = m name = ['center'+str(i) for i in range(m)] for j in range(...
k-means算法实现（完全自己动手）
weixin_54017773的博客
12-27 2464
1 k-means算法 1.1 k-means算法的原理 通过迭代不断的划分簇和更新聚类中心，直到每个点与其聚类中心的距离之和最小，停止迭代。要预先知道聚类簇的个数K，和初始化聚类中心C。聚类簇的个数一般已知。而初始化聚类中心的值是随机初始化的。 其中点集合：X=[x1,x2,.....,xn]T,xi=[xi1,xi2,....,xim],i∈[i,n]X=[x_1,x_2,.....,x_n]^T, x_i=[x_{i1},x_{i2},....,x_{im}],i\in[i,n]X=[x1​,x2​
K-Means算法的自编与调用
zhaohaibo的博客
01-26 1252
聚类分析根据事物彼此不同的属性进行辨认，将具有相似属性的事物聚为一类，使得同一类的事物具有高度的相似性。这使得聚类分析可以很好的解决无法确定事物属性的分类问题。 概念 聚类分析中最广泛使用的算法为k-means聚类分析算法。K-means算法属于聚类分析中划分方法里较为经典的一种，由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类的被广泛应用。 K-means算法通过将样本划分k个方差齐次
自己动手实现一个K-Means算法
KaelCui的博客
02-27 470
import matplotlib.pyplot as plt import random import numpy as np import math # 随机生成的点 random_x = [random.randint(-100, 100) for _ in range(50)] random_y = [random.randint(-100, 100) for _ in range(50)] random_points= [(x, y) for x, y in zip(random_x, rand
python机器学习——Kmeans聚类
qq_39594033的博客
08-15 731
Kmeans聚类聚类基本思想Kmeans 介绍python 实现参考 聚类基本思想 背景： 由于获取带有标签的数据成本比较高（因为需要人工标记），而没有标签的数据却很容易获得。如果我们可以根据样本自身的属性或者说特征，给这写样本进行分类那么即节省了成本也达到了我们分类的目的。 思想： 我们举一个例子来阐述聚类的基本思想，例如我们让一个班级的人走到操场上去玩耍，我们会发现一个班级的几十个人会自动的聚成几人一组，体现出一种无以类聚，人以群分的特点。 Kmeans 介绍 K-Means 算法主要解决的问题如下图所
k-mean分类器 python实现
weixin_41984456的博客
10-24 1018
测试一共有10个数据，k值选取为2，可以从结果清晰的看出，聚类过程一共进行了5次迭代，测试所用的10个样本点已经被归为两类，且最终点的分类与手写演算的结果等同。3）判断是否已经找到最优的聚类中心。对这次的所有样本离聚类中心的总距离和上次做判断，如果不再降低即可认为聚类中心也不在改变，说明我们找到了最优的聚类中心。1）基于聚类中心的样本点分类。主要工作是分别计算每个样本点离聚类中心的距离，并把它添加到对应的类别中。工作内容主要是设计k-mean算法的代码实现，并对例题的手写演算结果进行比对验证。
kmeans算法代码实现（java）
11-08
KMeans算法是一种经典的无监督聚类方法，常用于数据挖掘领域。它的主要目的是将数据集中的样本点自动分成若干个类别，使得同一类别内的样本点相互接近，而不同类别间的样本点相对较远。这个“接近”通常是通过计算...
k均值聚类.zip_K均值程序_MATLAB 自编kmeans_kmeansMATLAB自编_spss k聚类_数据k-mean
07-14
在本篇中，我们将探讨自编MATLAB的K-means算法与SPSS内置的K聚类工具在处理数据集时的表现，并分析它们的聚类结果。 首先，MATLAB作为一种强大的数值计算环境，其自编K-means算法的优势在于灵活性和效率。自编程序...
kmeans:kmeans算法补充-matlab开发
05-30
KMeans算法是一种经典的聚类分析方法，常用于数据挖掘和机器学习领域，旨在将数据集中的样本点自动分组到不同的簇（clusters）中。在MATLAB中，KMeans算法得到了很好的支持，提供了便捷的接口供用户进行聚类操作。本...
kmeans算法python命令_python KMeans算法实例（调用python库以及自己实现Kmeans）
weixin_39623050的博客
12-14 559
调用库使用KMeans算法对各省份消费水平进行分类全国各省消费数据如下，本文写程序中利用loadData()函数从data.csv文件读取。北京,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64天津,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.97,570.84,305.08河北,1495.63,...
k-means聚类算法详解_kmeans算法
2401_84003690的博客
04-20 1479
外链图片转存中…(img-AbKRL9x9-1713595850015)][外链图片转存中…(img-OrfRmrgc-1713595850016)][外链图片转存中…(img-f3wtPSmH-1713595850016)][外链图片转存中…(img-iXS3yLeC-1713595850017)]
机器学习一 基于K近邻法算法实现对mnist数据集的分类
凌阳的博客
03-25 1345
原理解析： K近邻法算法 原理 K近邻法的含义就是k个最相近的“邻居”。将待测试的数据每个特征和训练样本数据的每个特征进行比较，然后提取k个最邻近的训练样本数据，统计这k个训练样本数据的分类标签，其中出现次数最多的标签所表示的类别就是待测试数据的类别。 算法：根据给定的距离量度方法（这里我们选择使用欧氏距离）在训练集T中找出与x最相近的k个样本点，并将这k个样本点所表示的集合记为Nk(x)； 欧式距离： 根据如下所示的多数投票的原则确..
机器学习算法（一） K-Means算法简述以及在MNIST上的聚类实现
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07-28 1万+
简述 KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居。 KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。
经典算法（5）：K-均值算法（K-Means）
qcyfred的博客
12-23 7946
以下内容摘自百度百科。K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。k-means 算法缺点① 在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这个 K 值的选定是非常难以估计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适。这也是 K-means 算法的一个不足。有...
实验三：手动编程实现K-means算法
m0_46303002的博客
11-06 1374
实验三：手动编程实现K-means算法 K-均值算法(K-means)算法概述： k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取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
今日十题：56. 合并区间
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qq_59259601的博客
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解法：先排序（贪心）思想;首先给intervals的所有区间按照区间起点进行排序以第一个区间的左顶点和右顶点为起点和终点{start,end}然后从第二个区间开始遍历，如果有重叠就更新end否则将区间放入结果集，并且更新起点和终点遍历完所有数组，将最后一个区间放入结果集时间复杂度O(nlogn)
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silent702366的博客
07-28 160
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
算法【1】
weixin_47868976的博客
07-29 1018
有一堆石头，用整数数组 stones 表示。其中 stones[i] 表示第 i 块石头的重量。每一回合，从中选出任意两块石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下：如果 x == y，那么两块石头都会被完全粉碎；如果 x!= y，那么重量为 x 的石头将会完全粉碎，而重量为 y 的石头新重量为 y-x。最后，最多只会剩下一块 石头。返回此石头 最小的可能重量。如果没有石头剩下，就返回 0。
KMeans聚类算法详解与Python实现教程
2. 调用KMeans类：创建KMeans对象并指定簇的数量k，然后拟合数据，该过程中算法会自动进行簇中心的初始化和迭代计算。 3. 簇划分：算法运行结束后，可以使用KMeans对象的labels_属性得到每个数据点所属的簇编号。 4....
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