机器学习入门算法及其java实现-Kmeans(K均值)算法

最新推荐文章于 2025-06-07 09:53:57 发布
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#算法 #class #机器学习 #Kmeans

1、算法基本原理：

  • 对于K个类别的数据选取K个质心
  • 距离第 个质心最近的点归为 类

2、算法具体步骤：
- 选取K个随机点，将其标注为K个类别
- 计算样本点到这K个随机点的距离，根据距离最近的第i个点将其分类i类
- 根据分类的结果，计算新的质心，质心计算公式如下:

xinew=1n∑j=1nxj

- 根据新的质心重复（1）（2）（3）步骤直到达到停止条件：
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k-均值算法的java实现
GhostFromHeaven的专栏
12-24 3004
  import java.io.BufferedReader;    import java.io.FileNotFoundException;    import java.io.FileReader;    import java.io.IOException;       public class KAverage
利用Java实现KMeans聚簇算法
qq_73624158的博客
01-27 1022
与分类、序列标注等任务不同，聚类是在事先并不知道任何样本标签的情况下，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得同类别样本之间的相似度高，不同类别之间的样本相似度低（即增大类内聚，减少类间距）。至此，我们已经成功获得需要查找聚簇中心的点集，现在我们需要获取这些点的聚簇中心，编写函数getRandomPoints(int k) k为所需聚簇中心的数量，代码如下。编写生成点集的函数前，我们需要编写代码用于生成随机点，这里我们为了方便，将每个点的x与y值设置为不大于100的正整数。
java实现k-means算法
01-13
java语言实现对mysql数据库表中某个字段实现k-means算法，并将处理后的数据写入新表
Java实现KMeans聚类算法的详细指南
最新发布
weixin_33431149的博客
06-07 698
在数学中，欧几里得距离是从一个点到另一个点的直线距离。在多维空间中，这一概念可以被推广为任意两点间的距离。设两个数据点为(A(x_1, y_1))和(B(x_2, y_2))，在二维空间中的欧几里得距离可以通过以下公式计算：对于更高维度的数据，该公式可以推广为n维空间中两个点(P(p_1, p_2, ..., p_n))和(Q(q_1, q_2, ..., q_n))之间的距离计算公式：在聚类算法中，计算样本点与质心之间的距离是关键步骤，而欧几里得距离是最常用的度量方式。
Java实现K-means算法
10-11
Java实现K-means算法，就是一个简单的算法实现，用户自行选择，不喜勿喷
kmeans:用于Java的k-means库
05-08
KmeansJavaScript实现 这是用于向量聚类的kmeans算法的基于javascript / node.js的实现。 技术教程 用创建的该库的解释了kmeans背后的理论，并展示了该库的工作原理！ 设置 npm install kmeansjs 或手动 git clone https://github.com/stevemacn/kmeans npm install 用法 //Creating 3 clusters with vector dataset var vector = [ [10, 2, 30], [30, 20, 2], [30, 30, 3], [10, 10, 1], [20, 1, 30], [1, 25, 30] ] kmeans(vector, 3, function(err, res) { if
基于Python实现的Fisher-Kmeans算法设计源码
10-03
Fisher-Kmeans算法是数据挖掘领域中的一种重要算法，它主要应用于数据聚类分析。在该项目中，该算法被以Python...通过Python语言的普及和算法的易用性，Fisher-Kmeans算法有望在数据挖掘和机器学习领域发挥重要的作用。
MATLAB实现IWO-Kmeans侵入性杂草算法（IWO）优化K均值聚类算法的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
04-01
项目旨在通过引入IWO优化算法，解决传统K均值算法存在的初始中心点选择敏感、易陷入局部最优解及需要人工设定簇数K等问题。IWO-Kmeans算法通过全局优化机制，自动选择簇数K，提高聚类精度和稳定性。文档涵盖了项目...
k-means kmeans k均值 算法 java
06-08
k-means算法是一种广泛应用的无监督机器学习方法，主要用于数据的聚类分析。它通过将数据点分配到最近的聚类中心来构建类别，这些聚类...理解和掌握这个算法及其Java实现对于数据分析和机器学习领域的工作至关重要。
kmeans_k-均值算法聚类_K-均值_k均值聚类_K._
09-29
在数据科学和机器学习领域，它被用来发现数据集中的结构，特别是当我们要寻找潜在的类别或者群体时。K-均值算法的核心思想是将数据点分配到最近的聚类中心，然后更新这些中心为该聚类所有点的均值，这个过程会反复...
K-means聚类算法JAVA程序实现
04-16
从网上找了很多资料，发现都没有太合适的，而本程序则通过修改整理，包括完整数据集文件，代码文件，导入即可运行，有什么不合理的欢迎相互探讨。
k-means算法Java实现
05-06
k-means算法Java实现 具有例子做实验
K-Means 聚类算法 java实现
10-21
k-means 的java实现，用解压缩打开可以看到源码， 有图形界面可以做测试，可以自定参数。 具体信息运行程序有会有system.out
用java实现K-means算法，k-means聚类算法原理
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-lim-的博客
11-14 1万+
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Java实现简单的kmeans聚类
ecjtusbs的博客
05-22 5832
Kmeans的Java实现最近决定将《机器学习》(周志华版)中的算法手动写一遍，加深理解。先拿最简单的kmeans聚类开刀吧。算法的原理和步骤在《机器学习》这本书中都有很详细的介绍，这里就不多说。代码献上，希望大伙批评指正。 这里我用的测试集是随机生成的二维平面点集 为了使结构比较清晰，将具体的操作封装到KMeansCluster.java类中 涉及的java类如下： Kmean.java
k-means算法的Java实现
jjwwwww的博客
10-29 2781
前言 k-means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法，属于非监督学习方法。通过指定k值将数据自动迭代分成k组，实现数据分类，然后可对分类好的数据进行进一步的研究。 算法原理 1.在数据中随机选取k个数据作为聚类中心 2.计算其他数据到k个聚类中心的距离（这个距离可以是欧氏距离或者其他距离） 3.根据到聚类中心的最小距离将数据分为k类 4.更新聚类中心的坐标（对分类好的数据求均值） 5...
算法——K均值聚类算法（Java实现）
刘瑞东的专栏
06-03 1453
实现：Java代码如下 [java] view plaincopy package org.algorithm;      import java.util.ArrayList;   import java.util.Random;      /**   * K均值聚类算法   */   public class Kmeans {
java k均值_java实现kmeans算法
weixin_28882103的博客
02-12 295
kmeans算法是一种经典的聚类算法，其核心思想是：根据给定的聚类个数k，随机选择k个点作为初始的中心节点，然后按照样本中其他节点与这k个节点的距离进行分类。每分类一次就重新计算一次k个中心节点，直到所有样本中的节点所属的分类不再变化为止。代码：public class KmeansAlgorithm {private static final int T = 10; // 最大迭代次数priva...
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