kmeans

最新推荐文章于 2024-08-09 23:32:16 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baidu_25845567/article/details/91403669
版权 
from sklearn import cluster, datasets

iris = datasets.load_iris()
x = iris.data[:, :4]
y = iris.target
kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(x, y)
y_ = kmeans.predict(x)
print(y[::10])
print(y_[::10])

 

zmx2029
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K-means
zx8167107的博客
12-04 326
kmeans背景原理以及工作流程介绍： https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/dev/blog/ml/10.k-means%E8%81%9A%E7%B1%BB.md#k-means-%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B5%81%E7%A8%8B 源代码： https://github.com/apachecn/AiLearning/...
计算智能--K-means聚类算法
weixin_42659381的博客
09-28 552
1. 概述 K-means聚类算法也称k均值聚类算法，是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它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。该算法认为类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。 2. 算法核心思想 K-means聚类算法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...
机器学习算法之K-means（K均值聚类）算法
tttaeyang的博客
10-08 8321
聚类 聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，例如猫狗识别，你在分类之前已经预先知道要将它分为猫、狗两个种类；而在你聚类之前，你对你的目标是未知的，同样以动物为例，对于一个动物集来...
K-Means
池边的树的博客
05-24 972
K-Means 在无监督学习(unsupervised learning)中，训练样本的标记信息是未知的。 无监督学习的目标：通过对无标记训练样本的学习来揭露数据的内在性质以及规律。 一个经典的无监督学习任务：寻找数据的最佳表达(representation)。常见的有： 低维表达：试图将数据（位于高维空间）中的信息尽可能压缩在一个较低维空间中。 稀疏表达：将数据嵌入到大多数项为零的...
KMeans() got an unexpected keyword argument 'n_clusters'
cicinnus的博客
12-28 3943
KMeans() got an unexpected keyword argument 'n_clusters’问题 如果出现了该问题有可能是因为代码中定义了为KMeans的函数，与KMeans模块命名冲突，如果上述原因确实存在，可以尝试将函数名改为K_Means(或者其他函数名，只要不是与模块名冲突的‘KMeans’即可) ...
【项目实战】Python基于KMeans算法进行文本聚类项目实战
02-14
在本项目实战中，我们将深入探讨如何利用Python和KMeans算法进行文本聚类。文本聚类是无监督学习的一种应用，旨在将相似的文本分组到一起，无需预先指定类别。这个项目涵盖了从数据获取、预处理到模型构建的全过程，...
Kmeans与Kmeans++算法Python代码实现
05-23
**KMeans与Kmeans++算法Python代码实现** KMeans算法是一种经典的无监督学习方法，用于数据聚类。它通过迭代优化来寻找最佳的聚类中心，使得每个样本点到其所属簇中心的距离平方和最小。KMeans++是KMeans的一个改进...
Kmeans聚类 样本+可视化源码
04-19
《KMeans聚类及其在故障类型分析中的应用》 KMeans聚类算法是机器学习领域中最为基础且广泛应用的无监督学习方法之一，主要用于数据的分组或分类。该算法的核心思想是通过迭代过程，将数据点分配到最近的聚类中心...
Kmeans聚类算法-手肘法
01-08
**KMeans聚类算法**是无监督学习中的一个经典方法，用于将数据自动分为不同的类别。这个算法基于中心点的概念，通过迭代优化找到数据的最佳分组。KMeans的基本步骤包括初始化聚类中心、分配数据点到最近的中心、更新...
基于DTW距离测度的Kmeans时间序列聚类算法（Matlab实现完整源码和数据）
05-07
1.基于DTW距离测度的Kmeans时间序列聚类算法（Matlab实现完整源码和数据） 2.基于动态时间规整（DTW）的kmeans序列聚类算法，将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离，实现...
k-means
JTY的博客
07-22 679
目录 k-means的原理是 k值的选取(手肘法) 关于初始质心的选取： k-means的优点： k-means的缺点： 先贴出我借鉴的博客 https://blog.youkuaiyun.com/Katherine_hsr/article/details/79382249 https://blog.youkuaiyun.com/qq_15738501/article/details/79036255 ...
K—means（K-均值聚类算法）
qq_42057046的博客
08-01 7465
K-means算法简介 K-means是一种无监督的聚类算法，其中的k代表类簇个数，means代表类簇内数据对象的均值（这种均值是一种队类簇中心的描述。K-means算法以距离作为数据对象间相似度的衡量标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，即它们越有可能在同一个类簇。 k-means算法基本原理 kmeans算法又名k均值算法。其算法思想大致为：先从样本集中随机...
机器学习 K-均值聚类算法(K-Means)
李乾文的博客
01-08 3924
1. 介绍 聚类算法： 是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。 2. 算法思想 3. 样本数据生成 4. 原生代码实现 5. sklearn代码实现
K-Means详解
Ἥλιος
08-27 2271
K-Means详解 第十七次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇文章以标准K-Means为基础，不仅对K-Means的特点和“后处理”进行了细致介绍，还对基于此聚类方法衍生出来的二分K-均值和小批量K-均值进行了延伸。 标准K-均值（K-Means）算法简介 　　标准K-均值（K-Means）使用贪心法对优化目标进行迭代优化...
机器学习模型——K—Means算法
qq_60688380的博客
04-05 1210
基于原型聚类(partitioning methods)K-Means算法，K-Mediods 算法基于层次聚类(hierarchical methods)、Hierarchical Clustering算法、BIRCH算法基于密度聚类(density-based methods)DBSCAN算法。
机器学习——聚类算法K-Means
最新发布
CXDNW的博客
08-09 2616
轮廓系数越接近于 1 越好，负数 则表示聚类 效果非常差。如果一个簇中的大多数样本 具有比较高的轮廓系数，则 簇会有较高的 总轮廓系数，则整个数据集的 平均轮廓系数越高，则 聚类是合适的。如果 许多样本点具有低轮廓系数 甚至负值，则 聚类 是不合适的，聚类的超参数 K 可能设定得 太大或者太小。
聚类算法之K-Means
想当咸鱼的猫
10-26 590
1. K-Means 1.1 K-Means原理 K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本划分为KKK个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 假设簇划分为(C1,C2,...,CK)(C_1,C_2,...,C_K)(C1​,C2​,...,CK​)，则我们的目标是最小化平方误差： E=∑i=1K∑x∈Ci∣∣x−μi∣∣22E=\sum_{i=1}^K\sum_{x \in C_i}||x-\mu_i||_2^2E=i=1∑K​x∈Ci​∑​∣
K-Means（K-均值）聚类算法理论和实战
数据与算法架构提升之路专栏
08-28 6260
对于 n 个样本点来说，根据距离公式（如欧式距离）去计算它们的远近，距离越近越相似。按照这样的规则，我们把它们划分到 K 个类别中，让每个类别中的样本点都是最相似的。
K-means聚类模型（超详细，含案例代码）
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JiaYu的博客
12-12 3万+
K-means是一种常用的聚类算法，用于将数据集中的观测点分为不同的群组或簇。聚类是一种无监督学习方法，其目标是发现数据中隐藏的结构，将相似的数据点划分为同一组，同时将不相似的数据点划分为不同的组。
MATLAB实现kmeans聚类方法教程
资源摘要信息:"MATLAB实现kmeans聚类" 知识点一：kmeans聚类算法介绍 kmeans聚类是一种无监督学习算法，用于将n个观测值划分为k个聚类，使得每个观测值所属的聚类内方差最小化。该算法的核心思想是使得簇内的样本点...
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