K-means cluster algorithm介绍

最新推荐文章于 2025-05-29 21:28:37 发布
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#algorithm #算法 #工作

本文详细介绍了k-means算法的工作过程，包括初始聚类中心的选择、对象分配、聚类中心更新等步骤，并解释了如何使用均方差作为标准测度函数。此外，文章还讨论了k-means算法对输入数据的敏感性，特别是初始聚类中心的选择对其收敛速度和结果的影响。

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你要了解一下k-means到底是什么
k-means 算法的工作过程如下。首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心，对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类。然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值），并且不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。

一般都采用均方差作为标准测度函数。k means 对输入数据比较敏感，特别是初始聚类中心的选择。
【ML】K均值聚类算法 (K-means Clustering)
北境の守望者
08-23 1537
Ref K-means算法及C语言实现：总结的不错 OpenCV中的K-means聚类: Python 版本，带 plt 直方图过程
K-means algorithm原理及使用
Xyc19930930的博客
09-03 4384
K-means clustering algorithm，K-means聚类算法，它是无监督聚类的一种，可以用距离度量来将样本集分成K个类。 1. 关于K-means algorithm     假如有如下的样本分布情况（左图），那么对这些样本进行聚类，我们人为做会怎么做（右图）。     那么如果，样本的分布情况是这样的：          人为怎么来进行聚类呢，或者出现样本中
K-Means 聚类算法
aijianxie8808的博客
02-09 555
K-Means 概念定义： K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法。 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念： 聚类（Clustering）：K-Means 是一种聚类分析（Cluster Analysis）方法。聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。 划分（...
K-means聚类算法--原理及代码
最新发布
kiki5862的博客
05-29 1213
K-means是一种经典的无监督聚类算法，通过迭代优化将数据划分为K个簇，使簇内样本相似度高。算法流程包括初始化中心点、样本分配、中心点更新等步骤，目标是最小化簇内平方误差。其优点是简单高效，但对初始中心敏感且需预设K值。文章通过Python代码演示了K-means在模拟数据上的应用，包括数据处理、聚类实现和结果可视化，并分析了算法的优缺点。
Cluster：K-means Algorithm
Coding、Learning and Sharing
03-06 297
Cluster:K-means Algorithm   K-means算法算是Clustering算法中最为简单的算法了，我们从最简单的算法开始学习。 K-means的算法思路很简单，根据算法名字所描述的那样，K是系统的输入参数，表明我们想分簇的数量；首先随机选择K个初始点作为中心点(Centroid)，再将每个数据点赋给离其最近的簇，然后更新簇的中心点；直到中心点不再变化为止。   ...
ClusterAlgorithm
绿箭侠
06-19 528
聚类算法： 聚类算法属于无监督学习，没有给出分类，通过相似度得到种类。 主要会讲四种：Kmeans均值，层次聚类，DBSCAN，谱聚类。 再讲算法前先讲一下几种衡量相似度的方法： 1.欧氏距离： p=2时就说平时计算的几何距离，当p趋向于正无穷的时候，其实求的就不是x,y的距离了，而是求x y中最长的一个了。因为如果x大于y，在指数增长下x回...
K均值聚类 K-means Clustering
JasonH2021的博客
06-03 9044
本文主要简单介绍了k均值聚类的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法和示例，以及模型参数等。
K-Means-Algorithm
05-21
K-Means算法是一种广泛应用的无监督机器学习方法，用于数据聚类。它通过迭代将数据分配到不同的簇（或类别）中，使得同一簇...通过对`K-Means-Algorithm`的深入理解和实践，我们可以有效地应用它来解决实际的聚类问题。
K-means-algorithm:我在另一个项目中用于对数据进行聚类的简单算法
05-02
K-均值算法 一种简单的算法，用于将数据分组到群集中，以帮助更好地分析数据。 Main.java只是一个测试类，因此请忽略它。 它确实显示了如何使用该算法。 快速教程 ArrayList<Cluster> result = new ArrayList...
k-means-in-java.rar_K-means java_K._k means java_k-means_k-mea
09-23
《K-means 算法在Java中的实现》 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。在Java编程环境下，我们可以利用其强大的面向对象特性来实现这个算法，从而对数据进行有效的分类。下面我们将深入...
Ant-clustering-algorithm-with-K-harmonic-means-cl_K._ant kmeans_
07-14
This paper tell about hybrid ant colony- kmeans algorithms. Clustered by ant colony is used for initial cluster for kmean algorithm.
K means clustering algorithm
04-20
该文档包含K means 聚类算法的matlab程序代码，主要用于图像分割
k-means clustering algorithm
weixin_43272605的博客
12-02 960
K-均值算法是发现给定数据集的k个簇的算法。簇个数k是用户给定的，每一个簇通过其簇中所有点的中心点来描述 工作流程： 首选选取样本中k个样本作为每个簇的簇中心 然后对每一个样本与每个簇之间的关系，来分配到每一个簇中 然后更新每个簇的均值 重复上面过程 伪代码 初始化 create k points from samples repeat 从样本中选取样本 计算样本与...
Clustering - K-means algorithm
王彩旗的技术博客
10-20 820
In the clustering problem, we are given an unlabeled data set and we would like to have an algorithm automatically group the data into coherent subsets or into coherent clusters for us. The K-means algorithm is by the the most popular, by far the most wide
k-means clustering algorithm，K均值算法
CodeSniperYang的博客
07-27 400
k-means clustering algorithm
K-means cluster
xixihaha的博客
09-28 2457
K - means cluster 1.K均值聚类（迭代算法）： C_center：初始化K个聚类中心计算样本集合到C_center的距离（本例使用欧几里德距离）按照最近原则进行聚类，如果聚类中心不发生改变，结束如果发生改变，得到新的聚类中心->C_center，重复直到收敛 2.使用条件：先验知识知道样本集合能够K分类（才能得到较好的聚类效果），属于无监督学习； 3.优缺点：
K均值聚类算法（K-means clustering algorithm）
m0_73916791的博客
12-28 708
K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，通过将数据集分成K个簇来实现数据的聚类。该算法的基本思想是不断更新簇中心的位置，并根据距离最近的簇中心将每个数据点分配到相应的簇中。在实际应用中，K值的选择和初始簇中心的设置对聚类结果有重要影响。
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）
Lianj.Qin
10-29 3170
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取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。每分配一个样本，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。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。
k均值聚类算法(The k-means clustering algorithm)
y小川的专栏
04-11 2246
分析无标记的非监督式学习问题，引出k-means聚类算法，简述其执行步骤。用一个图例讲解k-means算法的运行过程。通过损失函数分析，该算法运行一定会收敛，但有陷入局部最优的风险。
C#新手入门：K-Means聚类算法实现教程
K-Means算法是一种典型的无监督学习算法，主要应用于聚类分析领域，其目的是将数据点按特征划分为K个簇（Cluster），使得同一个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点差异尽可能大。K-Means算法的核心思想是...
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