机器学习3 Kmeans原理和实现

最新推荐文章于 2025-12-03 01:35:33 发布
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#机器学习 #笔记

This blog introduces a Machine Learning project hosted on GitHub, featuring a range of algorithms and tools for data analysis and prediction.

先占位，过两天上传


GitHub代码：https://github.com/mj5324/Machine-Learning


机器学习：基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类
阿极的博客
05-14 1万+
K-means算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分成k个不重叠的簇。其主要思想是通过迭代的方式将样本点划分到不同的簇中，使得同一簇内的样本点相似度较高，不同簇之间的相似度较低。
机器学习之KMeans算法
zdx2585503940的博客
03-19 2238
KMeans算法是一种基于距离的聚类算法，旨在将数据集划分为K个簇（cluster），使得每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。KMeans算法的核心思想是通过最小化簇内数据点与簇中心（centroid）之间的距离来实现聚类。KMeans算法的名称中的“K”表示用户指定的簇的数量，而“Means”表示簇的中心是通过计算簇内数据点的均值得到的。KMeans算法是机器学习中最常用的聚类算法之一，具有简单、高效、易于实现的特点。
【机器学习】KMeans+PCA原理及Python代码实现
elephant_my的博客
12-18 2254
将Excel中的数据处理成图需要的数据结构1. 读取数据参考文献 1. 读取数据 参考文献 手把手教你利用Python处理数据 python-时间
机器学习【Kmeans-KNN-Meanshift】
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言之。
11-07 1万+
KNN（K近邻分类算法）属于监督式学习。均值漂移聚类（mean shift）是一种基于密度梯度上升的聚类算法，常用于数据聚类任务，尤其适用于数据较多且不确定分类数量的情况。
机器学习之聚类Kmeans算法
qq_57095929的博客
06-09 2097
主要介绍KMeans聚类算法，包括使用到的三种评估方法以及一个客户数据的案例
机器学习——聚类kmeans算法详解
m0_74069207的博客
10-01 898
摘要 本文介绍了聚类算法的基本原理和实现方法，重点讲解了KMeans算法的实现流程。主要内容包括：1) 聚类算法分类，包括KMeans、层次聚类、DBSCAN和谱聚类等方法；2) KMeans算法的详细步骤，包括初始质心选择、距离计算、质心更新等过程；3) 聚类效果评价指标，如SSE误差平方和、SC系数、CH系数等；4) 肘部法确定最佳聚类数的方法；5) 客户数据分析案例，展示了从数据预处理到聚类的完整实现过程。文章通过图解和代码示例直观展示了聚类算法的应用。
机器学习——KMeans聚类算法(算法原理+超参数详解+实战案例)
2302_78022640的博客
08-08 1970
K-Means 是机器学习中最常用的聚类算法之一，适合簇形状较为规则、数量已知的场景。它简单、高效，但也有对 K 值和噪声敏感等缺点，实际应用时往往需要结合数据分布和改进方法使用。
2-3 经典机器学习算法-Kmeans原理-优缺点-如何分布式实现
记录与分享AI资料与学习过程
01-24 916
Kmeans原理-优缺点-如何分布式实现 1.简述kmeans流程，并且简述使用场景？ 2.简述K-means对异常值是否敏感？ 3.如何评估聚类效果？超参数k如何选择？ 4.如何用mapreduce分布式实现K-means算法? 5.kmeans算法的优缺点，如何改进K均值算法？
机器学习之KMeans聚类算法原理（附案例实战）
m0_64336780的博客
10-24 1万+
KMeans聚类什么是聚类任务 1 无监督机器学习的一种 2 目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇 3 簇内样本彼此之间越相似，不同簇的样本之间越不相似，就越好 为什么叫KMeans聚类 1 也可以叫K均值聚类 2 K是最终簇数量，它是超参数，需要预先设定 3 在算法计算中会涉及到求均值 KMeans流程 1 随机选择K个簇中心点 2 样本被分配到离其最近的中心点 3 K个簇中心点根据所在簇样本，以求平均值的方式重新计算 4 重复第2步和第3步直到所有样本的分配不再改变
机器学习基于Kmeans聚类算法的数据分类技术：原理、实现与客户细分、图像压缩、文本分类应用解析
09-18
内容概要：本文系统介绍了Kmeans聚类算法的原理、运行机制、Python实现过程及其在多个领域的实际应用。文章从聚类的基本概念入手，详细阐述了Kmeans算法的四大步骤：初始化、分配、更新与收敛判断，并结合数学公式和...
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机器学习算法之KMeans聚类算法实现.zip
04-20
KMeans聚类算法是机器学习领域中广泛应用的一种无监督学习方法，主要用于数据的分组或分类。它通过迭代过程将数据点分配到最近的聚类中心，从而形成不同的簇。KMeans算法简单、易于理解且在大数据集上也能高效运行，...
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机器学习算法之使用Python实现KMeans算法.zip
04-20
在机器学习领域，KMeans算法是一种广泛应用的无监督学习方法，用于...通过理解KMeans的工作原理和Python代码，我们可以更好地应用于各种机器学习项目，解决实际问题。同时，不断探索和优化算法，是提升模型性能的关键。
ai-机器学习算法实现之KMeans聚类.zip
04-25
KMeans聚类是机器学习领域中最基础且广泛应用的无监督学习算法之一，尤其在数据挖掘和模式识别中扮演着重要角色。KMeans算法的核心思想是将数据集分成K个不同的类别（或称为簇），使得每个类别内部的数据点尽可能...
机器学习周报二十四
weixin_60864619的博客
11-30 895
本周学习了潜在扩散模型的概念，潜在扩散模型的实现是很简单的，之后学习了变分自编码器(VAE)。同时解决了之前的RCNN目标检测的模型，但是效果很差。This week, I studied the concept of latent diffusion models. The implementation of latent diffusion models is quite simple. Afterwards, I learned about variational autoencoders (VAE)
【模式识别与机器学习（1）】基础概念之：模式识别基础
hiliang521的博客
11-30 989
关键词：时空特征组合、向量表示、模式类、信息表征模式是模式识别领域的基础概念。广义地说，模式是指区别事物的时空特征组合，存在于时间和空间中可观察的物体，只要我们能够区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。从信息的角度来看，模式不是事物本身，而是从事物获得的信息。这种信息往往具有时间和空间的分布特性，比如个人的照片所包含的像素信息，歌曲旋律所体现的音阶变化，以及动物步态所反映的运动特征。这些信息通过特定的方式组织起来，形成了我们能够识别和区分的模式。在数学上，模式一般用向量来表示。
【模式识别与机器学习（15）】机器学习算法-主成分分析
hiliang521的博客
12-02 579
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析
AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》
Christo的博客
11-30 801
这篇论文成功地将谱旋转技术应用于谱聚类，解决了传统K-Means在处理松弛谱向量时的偏差问题。通过引入正交旋转约束，方法在理论上保证了更好的连续-离散逼近，并在实验中证明了其在图割优化和聚类指标上的优越性。论文结构清晰：从谱聚类背景引入问题，推导优化算法，提供理论证明，并通过基准数据集验证。该工作强调了谱聚类后处理的的重要性，为后续研究（如自适应谱聚类）提供了基础。
用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术
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2303_77568009的博客
12-03 896
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。
【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证
hiliang521的博客
12-02 737
【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证
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