K-means算法

最新推荐文章于 2021-06-22 11:59:28 发布
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本文详细介绍了K-means算法的工作原理，包括其处理流程和聚类过程。同时，探讨了K均值聚类中可能遇到的问题，如指定聚类数和聚类中心的修改，以及算法的局限性。

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简介

　　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
　　
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聚类算法的理解
weixin_38410551的博客
06-10 1120
1.应用背景：用于进行数据分类。 2. 本质：迭代算法 3. 应用要求：必须事先知道有几个分类中心。 4. 应用步骤：（k-means聚类算法） (1) 首先我们选择一些类/组，并随机初始化它们各自的中心点。中心点是与每个数据点向量长度相同的位置。这需要我们提前预知类的数量(即中心点的数量)。 (2) 计算每个数据点到中心点的距离，数据点距离哪个中心点最近就划分到哪一类中。 (3) 计算每一类中中...
聚类算法(一)：K-Means算法（K均值）
Nancy的博客
10-27 1806
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K-Means++ 算法
02-20
一种K-Means聚类的增加型算法，消除了K-Means算法进行聚类的不确定性。
k-means算法
05-04
k-means算法Java实现
K-means聚类算法的实现 源码+详细步骤
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k-means算法课件ppt
最新发布
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，...
【毕业设计】基于 K-means 算法的校园微博热点话题发现系统.rar
06-19
基于 K-means 算法的校园微博热点话题发现系统 一、研究目的 微博由其 “短平快 ” 的信息能力和快速传播能力 ，已广泛流行于高校学生的常生活中。但微博上的负面舆情信息给社会 、学校和个人带来巨大的危害 。由于...
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...
基于遗传算法的k-means聚类
01-30
可以做图像分割，数据挖掘，目前，针对K-Means算法研究及应用，尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。 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-Means ++ 算法
weixin_34161083的博客
04-06 208
Kmeans算法的缺陷： • 聚类中心的个数K 需要事先给定，但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的，很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适• Kmeans需要人为地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。（可以使用Kmeans++算法来解决） K-Means ++ 算法： k-means++算法...
聚类算法：K-means
daguocai的专栏
04-05 2773
聚类算法：K-means 2013-12-13 20:00:58 Yanjun 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。 对于聚类问题，我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别（即没有指定类标签），而是根据需要设置指
K-Means++算法
zhangpinghao的专栏
10-14 1602
k-means算法是一种基本的聚类算法，这个算法的先决条件是 　　1）必须选择最终结果需要聚为几类，就是k的大小。 　　2）初始化聚类中心点，也就是seeds。 　　当然，我们可以在输入的数据集中随机的选择k个点作为seeds，但是随机选择初始seeds可能会造成聚类的结果和数据的实际分布相差很大。既然选择初始的seeds这么重要，那有什么算法可以帮助选择初始的seeds吗？当然
K-means算法过程及使用实例
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huobumingbai1234的博客
12-15 1万+
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K-means算法的基本过程
weixin_52101154的博客
06-22 7391
K-means算法的基本过程 K-means算法是无监督学习中的聚类算法，具体其实是一个迭代算法。 基本过程是： 随机给定聚类中心，进行簇随机分配 移动聚类中心 循环1和2 其实就是在平面或者空间中将一些点进行分类，比如要分成两类，随机在平面或空间中放两个点，哪些点离这两个点更近，哪些点就被分配到这两个点中的一个，然后把这两个点分别移到刚刚分配好的点集的均值中心位置，此时再根据距离仅的规则再分配一次，然后再移动，不断迭代这个过程，直至收敛。 话不多说，直接看图： 先随机分类 根据距离远近进行簇分配 根
K-means算法详解与实现
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