K-Means算法

最新推荐文章于 2022-05-04 00:49:01 发布
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#K-Means #聚类

K-Means算法是一种常用的聚类方法，通过选取初始种子点并迭代更新类中心来实现数据分组。文章介绍了算法流程，包括选择K值、计算点到种子点的距离、更新种子点位置等步骤，并指出了K值选择困难和初始点选择影响结果这两个主要问题，同时提及了ISODATA算法和K-Means++作为解决方案。

K-Means算法主要用于聚类。


K-Means 算法概要

K-Means 算法概要

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k-means算法
lp201721124039的博客
09-05 852
k-means算法 算法思想 先随机选取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。一旦全部对象都被分配了，每个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。终止条件可以是以下任何一个： 1)没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。...
k-means算法课件ppt
09-28
k-means算法是一种广泛应用的无监督学习方法，主要用于数据聚类。它的主要目标是将数据集分割成k个不同的簇，使得每个数据点都尽可能接近其所在簇的中心，而不同簇之间的数据点尽可能远离。在讲解k-means算法时，...
em算法详细例子及推导_【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k-means算法
weixin_39671621的博客
11-26 258
【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k-means算法之前几个章节都是介绍有监督学习，这个章节介绍无监督学习，这是一个被称为k-means的聚类算法，也叫做k均值聚类算法。聚类算法在讲监督学习的时候，通常会画这样一张图：这时候需要用logistic回归或者SVM将这些数据分成正负两类，这个过程称之为监督学习，是因为对于每一个训练样本都给出了正确的类标签。在无监督学习中，经常会研究一些不同的问...
机器学习课后题2.5-1、2
Katelalala的博客
05-04 4375
2.5练习题的第1、2题 计算点（1,2,3）和点（3,4,8）的L1、L2、L距离 2、平面上有以下五个点：（1，2）、（2,4）、（1，-1）、（2,5）、（0，-3），用k-means算法对其进行簇数为2的聚类，初始簇中心为（0,0）、（5,5），给出经过1轮迭代和2轮迭代后的簇中心坐标。 ...
scikit-learn 实战之非监督学习 1
oxuzhenyi的博客
08-04 1688
K-Means聚类算法 一、实验介绍 1.1 实验内容 非监督学习（英语：Unsupervised learning）是机器学习中十分重要的一个分支。这是实验课程的第一章节，将带你了解什么是非监督学习？并学会用 K-Means 算法完成一个聚类实验。 1.2 实验知识点 非监督学习概念K-Means 聚类 1.3 实验环境 python2.7Xfce 终端ipython 终端
k-means——平面上100个样本点的聚类分析(通俗易懂)
数据分析与统计学之美
02-26 5893
1、k-means聚类的算法流程 1.随机选取n个样本作为初始类中心； 2.计算各样本与各类中心的距离； 3.将各样本归于最近的类中心点； 4.求各类的样本的均值，作为新的类中心； 5.判定：若类中心不再发生变动或达到指定迭代次数，那么算法结束，否则回到第2步。 2、一个形象的例子：讲述k-means聚类原理 1）将下面这四个点，分为两类 2）聚类流程如下 3、平面上100个点的k-me...
精选资源
K均值聚类即K-Means算法详解PPT
04-13
K均值聚类，也称为K-Means算法，是一种在数据挖掘和机器学习领域中应用广泛的无监督学习方法。通过聚类算法，我们可以将数据点分组成具有相似特性的簇，以揭示数据内在的结构和模式。K-Means因其简单高效而被广泛...
【机器学习】K-Means算法及多种优化改进算法，聚类模型评估，附带案例代码
Daycym的博客
12-04 2万+
一、聚类分析 聚类分析是根据在数据中发现的描述对象（数据）及其关系的信息，将数据划分成有意义或有用的组（簇）。其目标是： 组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）； 组内的相似性（同质性）越大，组间差别越大，聚类就越好。 聚类可以看作是一种分类，它用簇标号创建对象的标记。然而，只能从数据中导出这些标记，它与分类（例如分类决策树等）不同，分类是监督分类，即使用...
机器学习（2）-K-Means（含代码）
breakpoints_的博客
12-27 893
K-Means算法介绍 什么是K-Means? K-Means方法是一种非监督学习的算法，它解决的是聚类问题。 K 是聚类算法中簇的个数 Means 是均值算法(聚类中对象的均值) 如上图，当k=2时，可以看出利用K-Means算法可以分成蓝色...
一文盘点5种聚类算法，数据科学家必备！
THU数据派
12-23 1132
来源：中国统计网本文约4100字，建议阅读10+分钟。本文为你分析基本聚类方法的实现概念，并给出每种算法的优缺点及实际的应用场景。聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学...
数据挖掘-K-Means算法
二十同学
12-02 5万+
微信搜索：“二十同学” 公众号，欢迎关注一条不一样的成长之路 今天说聚类，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有
K-均值聚类(K-Means)算法
周二Show
06-02 1930
在数据挖掘中，聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。 一、K-均值聚类(K-Means)概述 1、聚类： “类”指的是具有相似性的集合，聚类是指将数据集划分为若干类，使得各个类之内的数据最为相似，而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。聚类分析就是以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一个聚类中的模式之间具有更多的相似性。对数据集进行聚类划分，属于无监督学
数据挖掘150道试题 测测你的专业能力过关吗？
大数据技术杂谈
03-09 7156
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Prec
层次聚类
qq_25064691的博客
03-28 487
一.定义   层次聚类（Hierarchical Clustering）是对原始数据集在不同的层次进行划分，直到达到某种条件为止，最后得到树形的聚类结构。按照分类原理的不同，可以分为凝聚法和分裂法，其中凝聚法的应用比较广泛。假设有一个包含m个样本的数据集，C = {c1,c2…cm}，首先将其中的每个样本都单独作为一个簇，然后分别计算两个簇之间的距离，找出距离最近的两个簇，再将这两个簇合二为一，不断重复这个过程，直到达到预先设定的聚类数目或者阈值为止。 二.计算距离 1.对象之间(就是数据点之间)的距离，下
K-means算法（知识点梳理）
weixin_46336091的博客
03-31 1万+
目录 一.K-means算法的原理和工作流程 1.算法原理 2.工作流程 二.K-means中常用的距离度量方法 1.欧几里得距离（欧氏距离） 2.曼哈顿距离 3.切比雪夫距离 三.K-means算法中K值的选择 1.手肘法 手肘法的实践 2. 轮廓系数 轮廓系数的实现 四.初始点的选择 1.随机选择 2.最远距离 3.层次聚类或canopy预处理 五.陷入质心的循环停不下来怎么办 1.原因 2.怎么办 六.K-me...
简单易学的机器学习算法——K-Means算法
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05-18 6万+
一、聚类算法的简介
K-means算法详解与实现
"这篇资源主要介绍了K-means算法，适合初学者学习。同时提到了相关的GMM（高斯混合模型）和EM（期望最大化）算法，并包含了一段MATLAB实现K-means算法的代码示例。" K-means算法是一种广泛应用的无监督学习方法，...
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