5.K-means 聚类算法

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#算法 #聚类-K均值

本文介绍了一种常用的无监督学习方法——K-means聚类算法。该算法以k为参数，将n个对象划分为k个簇，使得簇内具有较高的相似度，而簇间相似度较低。具体步骤包括：随机选择k个点作为初始聚类中心；根据距离将剩余点分配到最近的簇；计算每个簇的新中心；重复此过程直至聚类中心稳定。

5.K-means 聚类算法

以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低

1.随机选择k个点作为初始的聚类中心
2.对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇
3.对每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心
4.重复2、3直到聚类中心不再发生改变

【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；
聚类算法（三）--K-means方法
LiSW007的博客
11-30 3724
本文主要K-means聚类算法的原理、优缺点及其改进，以及如何用R语言实现K-means聚类算法。
K-Means Algorithm（K-均值算法）
冯小妞成长记
04-22 3769
K-Means algorithms(K-均值)K-means算是一个很简单的聚类算法，而聚类与决策树、SVM等不同，是一种无监督的学习。
机器学习之聚类算法
misaiya1的博客
12-25 597
聚类就是将一个对象的集合（样本集合）分割成几个不想交的子集（每个子集所代表的语义需要使用者自己进行解释）,每个类内的对象之间是相似的,但与其他类的对象是不相似的.  分割的类的数目可以是指定的（例如k-means），也可以是有算法生成的(DBSCAN).聚类是无监督学习的一个有用工具。 1原型聚类： 原型聚类是指聚类结构能够通过一组原型刻画，即样本空间中具有代表性的点。也就是说聚类是通过
k-Means聚类算法
zmj52的博客
03-11 594
（1）K-means算法 a)聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到一个簇中，将不相似对象归到不同的簇中。使用的数据类型是数值类型。 b)相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法，例如计算欧式距离。 c)K-means是发现给定数据集的K个簇的聚类算法，之所以称之为k-均值，是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算。 d)簇的个数k是用户指定的，每一个簇通过其质心(centroid)，即簇中所有的中心点来描述。 e)聚类与分类算法最大的区别在于，分类的目标类别已知，而聚类的目
K-means算法
大学生小汪的成长博客
01-16 624
K-means算法简介 k-means算法是一种基于划分的聚类算法，过程为无监督过程。以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种，k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。 聚类大致步骤与结果(图) 通俗解释：将没有标注(不含标签) 的数据进行聚类算法，就能得到分过组的分类数据。 算法具体步骤 1、自主选择要划分为类的个数k； 2、第一次将随机生成k个数据点作为聚类中心； 2、计算其
算法-机器学习-K-means
我要做全栈
09-13 654
K-means算法 K-means算法 步骤： 输入样本为； 选择初始化的个类别中心； 对于每个样本，将其标记为距离类别中心最近的类别（使用欧几里得距离）； 更新每个类别的中心点为隶属该类别的所有样本的均值； 重复3~4步骤，知道达到某个终止条件 终止条件：迭代次数、最小平方误差MSE、簇中心变化率 目标函数 平方误差，也就是欧几里得距离 簇中心点更新公式 目标函数求导： 得到： 优点： 理解容易，聚类效果不错； 对于大数据，较好的伸缩性和高效性； 簇近似高斯分布时，效果
详解Java实现的k-means聚类算法
08-28
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聚类算法：K-means聚类图像分割
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下面是K-Means聚类算法的分析流程，步骤如下： 第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步，从数据集中随机选择K个数据点作为质心（Centroid）或数据中心。 第三步，分别计算每个点到每个质心之间的...
python基于K-means聚类算法的图像分割
09-18
在本文中，我们将深入探讨如何使用Python中的K-means聚类算法进行图像分割。K-means是一种经典的无监督机器学习算法，它通过迭代过程将数据点分配到最近的聚类中心，最终达到聚类的目的。在图像处理领域，图像可以被...
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基于DTW距离的时间序列聚类算法，与传统的k-means算法相比，能够处理非线性对齐的时间序列，因此适用于更广泛的应用领域。 实验 主要步骤： 手工挑选训练集，减少过于离散的样本 进行数据预处理，包括处理样本中无...
聚类算法k-means（无监督学习）笔记
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07-22 2836
介绍了聚类算法k-means的实例过程及参数调优笔记。 1部分为k-means的建模流程：先构造包含5个中心点的随机训练集数据，并画图展现样本分布情况，最后导入新数据测试； 2部分介绍了几个常用参数和调优流程； 3、4部分别为评估方法和算法存在的问题。
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1、介绍 K-Means 算法以k为参数，把n个对象分为k个簇，使簇内具有较高的相似度，是最简单的一种聚类算法。 2、目的 使各样所在簇的均值误差平方和最小。 3、处理过程 1）随机选择k个点作为初始聚类中心。 2）对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇。 3）对每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心。 4）重复2,3，直至聚类中心不再发生改变。 4、算法实...
通俗易懂的 k-means 聚类算法原理及优化（附代码）
qq_43307389的博客
07-03 8857
  K-means算法的基本思想是：以空间中个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 算法步骤：   输入：聚类个数，以及包含个数据对象的数据集   输出：满足方差最小标准的个聚类   Step1 从个数据对象任意选择个对象作为初始聚类中心；   Step2 根据簇中对象的平均值，将每个对象重新赋给最类似的簇；   Step3 更新簇的平均值，即计算每个簇中对象的平均值；   Step4 循环Step2到Step3直到每个聚类不再发生变化为
K-means聚类算法【机器学习】
m0_51336041的博客
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手写KMeans和KMeans调库
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摘要：本文通过图文详细介绍Kmeans聚类算法的原理和程序实现，以及如何选取类簇中心点。本文首先介绍利用该算法的原理及理解，详细介绍基于MATLAB设计一个自定义的Kmeans函数过程，然后利用该函数对UCI的数据集进行聚类以测试聚类结果。同时对Python及Java的编程实现作一个简单介绍，最后针对Kmeans的不足总结解决办法。后续章节将介绍的主要部分有： Kmeans算法的原理 Kmea...
河北工业大学数据挖掘实验五 k-means聚类算法
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python dendrogram_Python中的凝聚层次聚类示例
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层次聚类算法将相似的对象分组到称为聚类的组中。层次聚类算法有两种:凝聚(Agglomerative )-自下而上的方法。从许多小聚类开始，然后将它们合并到一起，创建更大的聚类。分裂 (Divisive )- 自上而下的方法。从单个聚类开始，而不是将其拆分为更小的聚类。层次聚类的一些优缺点优点不假设特定数量的聚类(即k均值)可能对应于有意义的层次关系缺点一旦决定组合两个聚类，它就无法撤消遇到大机器学...
K-means聚类算法深度解析与应用
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