4．编程实现k-means算法，针对下表数据，在给定k=3的情况下，输出聚类结果。

最新推荐文章于 2021-08-16 15:50:25 发布

JAVA程序哥

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本文档详细介绍了如何编程实现k-means算法，以处理特定的二维数据，目标是在k=3的设定下进行聚类。同时探讨了如何扩展此算法，使其成为通用程序，能够接受用户输入的任意数据文件，根据用户指定的k值，对不同属性数和样本量的训练集进行聚类分析，最终输出相应的聚类结果。

4．编程实现k-means算法，针对下表数据，在给定k=3的情况下，输出聚类结果。

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[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）

杨秀璋的专栏

07-06

2万+

欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望

数据分类K—means 算法的python代码实现

seekerhit的博客

04-05

1774

k_means算法是用来进行数据分类的，尤其适用于相同维度数据集合的分类。形象来说，以2维平面为例，原始数据则可以看做是分布在其中的一些点，而分类则是需要找出一些中心点（可能不属于这些数据）将这些数据点分成一个个集合，如此便完成了分类。算法主要步骤为： 1）选择 K 个起始的中心点 2）按照欧拉距离最小的原则，将原始数据分类到这K个中心点形成的集合中 3）重新计算这K 个中心点

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JAVA程序哥 2016.10.18
你好？

【机器学习】K-Means聚类算法

小田学Python

07-09

926

K-Means是一种聚类算法，与之前提到的朴素贝叶斯等算法不同，它属于无监督学习。无监督学习是什么意思呢？简单来说，之前的算法中我们是利用特征 x 和类别 y 来进行训练、分类的，而无监...

算法杂货铺——k均值聚类(K-means)

weixin_34400525的博客

09-20

1886

4.1、摘要在前面的文章中，介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法。聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介...

python中kmeans怎么导入数据集_用python2.7做kmeans聚类算法怎么导入数据

weixin_39839478的博客

11-20

602

展开全部指定文2113件名问题描述：一堆二维数据，用5261kmeans算法对其进行聚类，4102下面例子以分k=3为例。原数据：16531.5,3.12.2,2.93,42,115,2543,1332,420,08,912,59,1211,822,3324,25实现代码：[python] view plain copy#coding:utf-8from numpy import *import ...

利用 python 编写 K-Means聚类算法

PeterHeinz的博客

10-29

4406

利用 python 实现 K-Means聚类 k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，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。 k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将每个对象重新赋给最近的簇。..

K-means 算法迭代过程

weixin_NineDays66

07-31

1万+

K-means 算法的基本步骤： 1.从 n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心迭代 2.通过把每个点分配给最近的聚类中心，从而形成K个类重新计算每个类的聚类中心 3.终止如果计算后，聚类中心不发生改变看图：仔细看每张图的变化更易理解（k = 2） K-means 算法优点算法框架清晰，简单，容易理解。本算法确定的k个划分到达平方误差最...

k-means.zip_k-means++ matlab_kmeans聚类matlab_kmeans聚类函数_matlab k-

07-15

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组织数据，这些聚类中心是预先定义的“k”个点。在MATLAB中，实现k-means算法非常便捷，因为MATLAB...

Python 实现 K-Means 聚类算法并对鸢尾花数据集进行聚类演示

最新发布

08-20

其核心思想是：在给定的聚类数目k下，通过迭代的方式将数据点划分到距离其最近的簇中心，使得划分的簇内距离平方和最小。K-Means算法是一种贪心算法，其基本步骤包括：选择初始的k个簇中心、将每个数据点分配给最近...

k-means聚类算法简介

01-07

k-means 算法是根据给定的 n 个数据对象的数据集，构建 k 个划分聚类的方法，每个划分聚类即为一个簇。该方法将数据划分为 n 个簇，每个簇至少有一个数据对象，每个数据对象必须属于而且只能属于一个簇。同时要满足...

K-Means聚类算法

qq_35906568的博客

12-29

899

目录一、聚类与分类1.1 什么是聚类1.2 聚类和分类的区别？1.3 性能度量二、K-Means算法1.1 K-Means原理1.2 K-Means定义1.3 样例1.4 K-Means优缺点三、K-Means与KNN区别四、代码实现一、聚类与分类 1.1 什么是聚类聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集成为一个“簇”。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念（...

比较kmeans聚类结果是否与输入结果（真实结果）一致

12-12

比较kmeans聚类结果是否与输入结果（真实结果）一致。如果kmeans聚类结果为向量A，输入比较的结果为向量B，则可以判定A与B是否一致。比较过程中先判断类型的种数是否一致，然后再进行类型一致判断。A与B中同种类型可以是不同的数字标号。

k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题)

weixin_28864057的博客

01-27

8042

? 算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1),z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：-------- 一种模糊聚类算法，是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始...

机器学习实战笔记3——K-means聚类

weixin_44916097的博客

04-15

2697

任务安排 1、机器学习导论 8、稀疏表示 2、KNN及其实现 9、核方法 3、K-means聚类 10、高斯混合模型 4、主成成分分析 &nbs...

数据挖掘十大算法（二）：K-means聚类算法原理与实现

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tensory的博客

07-12

7万+

参考：1.机器学习-KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取2.K-Means算法的研究分析及改进一、K-means算法原理K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集（或者称为点集），通过该算法可以将样本进行聚类，具有相似特征的样本聚为一类。针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算...

K-means算法

肥仔的博客

01-04

552

参考资料：K-means算法文章目录一、步骤二、算法一、步骤 K-means算法是一种迭代算法，它的工作是簇分类+移动聚类中心每次内循环的第一步是簇分类内循环的第二步是移动聚类中心具体过程如下： step1：随机生成两点，也就是图上的这两个×，我们把它称为聚类中心选取两个点的原因是我想把数据分成两类 step2：簇分类遍历每个绿点，看它里红叉更近还是离蓝叉更近，离哪个更近就把绿点...

机器学习之k-means算法介绍及python代码实现

Hariod的博客

08-16

1599

目录Kmeans算法介绍Kmeans算法理论推导Kmeans算法代码举例二级目录三级目录 Kmeans算法介绍 Kmeans算法理论推导 Kmeans算法代码举例二级目录三级目录

K-means聚类算法-----------机器学习

Lavender-csdn的博客

03-15

905

k均值算法是我们学习聚类算法的第一种算法，前面我们介绍了聚类任务以及聚类任务的性能度量，但是还没有介绍具体的算法，今天我们从k均值算法开始说起，前面的博文中我们提到了EM算法，其实k均值算法中也带有EM算法的思想，我们一步一步来看。 k均值算法给定样本集，那么k均值算法是如何将这些样本集划分为k个类别也就是k个簇，任何一种算法想达到某种效果，都需要有一个性能度量来衡量我这个算法最后聚类结果是...

k均值聚类算法考试例题_聚类算法之k-means(基于划分)

weixin_28717939的博客

12-25

4389

k-means: 只能用于连续型数据，而且需要先定义k(超参数)个类别。流程： (1) 随机选择k个样本作为初始点（中心点）； (2) 计算所有样本到这K个初始点的欧式距离，将距离K中某个初始点距离最近的样本则归为该类； (3) 对已归类的K个簇，利用均值计算出新的中心点，并再次计算样本到新中心点的距离； (4) 重复(2)(3)，知道簇中的样本没有变化，或者距离变化很小(小于...

掌握Python实现K-means聚类算法及数据绘图

K-means算法以其简单、高效的特点在各类数据挖掘、模式识别、图像处理等领域得到广泛应用。 2.K-means算法原理 K-means算法的基本思想是：首先随机选择K个数据点作为初始质心，然后将数据点分配到最近的质心所代表...