手写Kmeans

最新推荐文章于 2024-08-25 23:06:56 发布
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本文精选了优快云上两篇技术文章，涵盖了算法和软件开发的深入探讨，旨在为读者提供前沿的技术知识和实践案例。

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python手写kmeans算法
实践是检验真理的唯一标准
01-12 670
kmean聚类是最基础和常见的算法，工程上使用比较常见，spark, sklearn都有实现，本文手写实现kmeans #!/usr/bin/python import sys import random import math def create_rand_points(max_x, max_y, count): """Create count points (0-x), (0-y). """ points = [] for i in range(0, count
手写KMeans（python）
DZY的博客
04-29 1381
手写Kmeans代码
Lavi的专栏
08-24 980
1. Kmeans算发流程 2. Kmean的Python代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Feb 5 11:58:12 2018 @author: Administrator """ # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Feb 3 13:51:03 2018 @author: Adm...
手写kmeans
Zjhao666的博客
09-28 736
算法： 首先确定一个k值，即我们希望将数据集经过聚类得到k个集合。 从数据集中随机选择k个数据点作为质心。 对数据集中每一个点，计算其与每一个质心的距离（如欧式距离），离哪个质心近，就划分到那个质心所属的集合。 把所有数据归好集合后，一共有k个集合。然后重新计算每个集合的质心。 如果新计算出来的质心和原来的质心之间的距离小于某一个设置的阈值（表示重新计算的质心的位置变化不大，趋于稳定，...
手写K-Means（K均值聚类的python实现）
Andy
12-14 1426
K-Means聚类算法原理 """ K-means impl, take square for example @Author: JiananYuan @Date: 2021/12/14 """ import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def check_consistent(last_cluster, current_cluster): """ check whether last_cluster
面试题：手写Kmeans
orangefly0214的博客
01-18 4190
Kmeans聚类：将相似对象归入同一类，将不相似对象归到不同类。 Kmeans的基本流程：   Kmeans的优点：容易首先 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢。   实现： # --*--coding:utf-8 --*-- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as...
chatgpt赋能python：Python手写KMeans算法详解
www_xuhss_com的博客
06-19 267
本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。
手写kmeans，支持向量量化，高斯聚类函数对mnist，yale，lung进行聚类.rar
11-27
model.py ： 其中包含了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian聚类函数，以及计算精度和NMI的手写函数，处理标签映射的匈牙利算法。 由于学习向量量化是依据ground truth的得到的一组原型向量，是有监督的学习，因此...
K-Means 手写实现
Allocator的优快云博客
12-12 301
文章目录K-Means 算法流程图python代码实现 手写K-Means的python实现 K-Means 算法流程图 python代码实现 kmeans_tool.py # -*- coding:utf-8 -*- ''' description: kmeans tool kit time: 2020/12/10 ''' import random import math class Cluster(object): def __init__(self, samples
手写kmeans，支持向量量化，高斯聚类函数对mnist，yale，lung进行聚类.rar.rar
11-27
official_classification.py ： 使用了较多的sklearn中提供的聚类函数 self_classification.py ： 使用了较多的手写聚类函数（手写高斯聚类由于计算高维矩阵n次方报错，就没有使用） 两者可以相互比较看手写函数效果如何。 model.py ： 其中包含了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian聚类函数，以及计算精度和NMI的手写函数，处理标签映射的匈牙利算法。 由于学习向量量化是依据ground truth的得到的一组原型向量，是有监督的学习，因此计算其精度没有意义，在函数里就没有计算精度和NMI，只打印出了原型向量 函数运行时会有warning，不用在意，手写的函数没有优化，速度较慢 代码对三个数据集，分别使用了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian三个方法，在得到预测标签后，采用匈牙利算法对标签进行处理，计算其精确度acc和标准互信息nmi 这三种方法聚类的精度只有百分之五十几，在数据集yale中效果较差 运行方法： 安装相应需求的库，直接运行official_classifica
数学建模(手写KMeans聚类算法)--超详细解释及运用
最新发布
2301_80637569的博客
08-25 3858
KMeans算法在众多领域都有广泛应用，因其简单高效而成为数据挖掘和机器学习中进行聚类分析的首选工具之一。它可用于客户细分以理解不同用户群体的行为模式；图像分割来简化图像处理任务；异常检测以识别不符合常规模式的数据点；以及作为推荐系统的一部分，帮助发现用户的偏好模式等。KMeans聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将数据集划分为K个簇（clusters），使得每个数据点归属于与其最近的簇中心（质心）的那个簇，其目标是最小化各簇内数据点到簇中心的距离平方和。
手写机器学习算法系列05——k-means
黄嘉成的博客
08-20 972
k-means是一种聚类算法。聚类与之前讲过的分类很相似但实质不一样，分类是已有了明确的类别，然后将样本分到不同类别中去；聚类是事先没有明确的类别，将特征各自相近的样本分别聚在一起。k-means则是原理比较简单的聚类算法。...
python 手写实现k-means
weixin_40127170的博客
05-26 1万+
今天手写实现了k-means，目的是加深对这个算法原理的理解，有不足的地方请多指教。ris鸢尾花数据集包含3个不同品种的鸢尾花（Setosa，Versicolour，and Virginica）数据，花瓣和萼片长度，存储在一个150*4的 numpy.ndarry中150行4列，150行指150多花，4列分别是Sepal Length，Sepal Width, Petal Length and P...
最优化方法——K-means实现手写数字图像聚类
转载请标明出处，完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225
10-21 8668
本篇博客主要介绍K-means算法的原理与流程，降维算法的优化问题解决与使用，并分别使用Matlab、Pycharm分别实现了使用K-means算法在实际问题中（对MNIST手写数字数据集）的聚类并进行分析，并分别使用了PCA与LDA对其进行了降维可视化（内附数据集和python及matlab代码）。
python机器学习之手写K-means算法
柳小葱的博客
11-21 1107
上一期的机器学习算法更新到岭回归，然后看完了非监督的聚类算法就进入到深度学习了，机器学习剩下几章没更新，这几天上课时候老师讲到Kmeans算法，于是我就觉得手写一下Kmeans算法，加深对聚类算法的理解。 1. K-means算法原理 K-means算法的思想： 首先从数据集中随机选取K个点作为初始中心点。 然后分别计算所有点到这K个点的距离，每个点选取距离最小的中心点将他们归成一类。 重现计算各个类中所有点的平均值，选出新的中心点 再次计算所有点到新的中心的距离，然后归类。 循环多次，当中心点变...
python系列之手写k-means(k均值)聚类算法
sinat_34117508的博客
12-29 3814
     k-means是一种无监督学习聚类算法，其方法通俗易懂，易于实现，以下将对算法原理进行介绍并用python实现。 1.k-means原理 k均值算法的计算过程非常直观：     1.根据数据集dataSet各列的最大最小值随机生产k个元素，作为k个簇的各自的中心；     2.分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度，将这些元素分别划归到相异度最低的簇；     3.根据聚类结果，重...
ML入门6.0 手写K-Means 聚类 （K-Means Clustering）
weixin_39956363的博客
06-14 1033
ML入门6.0 手写K-Means 聚类 （K-Means Clustering）K-Means 简介原理简介聚类指标—距离K-Means算法步骤实现代码运行结果优缺点优点缺点完整代码见GitHub K-Means 简介 聚类算法通常被归类于无监督学习中，由于训练样本是未知的，目标是通过对无对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在规律和性质，为进一步的数据分析提供基础。聚类试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集被称为一个簇，通过这样的划分，每个簇内的样本可能拥有相同或者类似的特征，从而对应于
ML实战：手写K-means算法
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ChenYX的博客
10-29 20万+
写在前面：    写了也有几十篇博客了，这次是第一次使用markdown编辑器编写文档，虽然markdown编辑器的使用不是那么容易。尤其是html标签和文本画图片的插入有些麻烦。不过难题总归是要克服的！加油！ 本文目录前言一、聚类与K均值算法1. 聚类原理二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言   K均值算法是聚类算法里最基础、最广泛的一类算法。这次机器学习作业需要自己手敲k-means算法，本文先分析一下k-means算法原理，再结合sklearn的官方库，手敲k-means算法。 一、聚.
matlab手写kmeans算法
04-03
但是，如果想要手写kmeans算法，可以按照以下步骤进行： 1. 初始化k个聚类中心，可以随机选择数据集中的k个点作为聚类中心。 2. 对于每个数据点，计算其与k个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的聚类中心所属...
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