4.k均值聚类（K-means）

最新推荐文章于 2024-11-22 13:54:35 发布
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K-means算法是一种基于原型的聚类方法，通过迭代寻找使误差平方和准则函数最小化的聚类中心。该算法在大数据集上具有较高效率，但对初始中心选择敏感，且K值的确定是挑战之一。尽管存在缺点，如K值选择困难和对初始点的依赖，K-means仍广泛用于数据挖掘和分析。

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1.思想简介与实例

K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离（d = sqrt（（x1-x2）^2+（y1-y2）^2））

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PCL KMeans（K均值）聚类
dayuhaitang1的博客
11-16 1134
PCL KMeans（K均值）聚类
AI学习指南机器学习篇-K均值聚类（K-Means Clustering）简介
俞兆鹏的博客
07-05 1095
K均值聚类是一种常用的无监督学习算法，其通过迭代的方式将数据划分为K个簇，并最小化每个数据点与所属簇的质心之间的距离。K均值聚类在无监督学习中具有广泛的应用，特别适用于数据聚类和模式发现任务。通过示例，我们展示了K均值聚类在数据聚类和模式发现中的作用和优势。希望本篇博客能够帮助读者更好地理解K均值聚类算法的基本概念和应用，为进一步学习和应用机器学习提供指导和启示。
K均值算法
YZXnuaa的博客
04-14 876
一、原理 二、Python实现 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Data for plotting def createdata(): np.random.seed(0) data0 = np.random.rand(2, 100) ...
基于PCL库对三维空间点的K-Means聚类算法的实现
lming_08技术博客
03-08 2万+
基于PCL库对三维空间点的K-Means聚类算法的实现 在三维点云处理中我们经常要对点云进行聚类分割处理，如建筑物与地面、桌面与水杯等的分割，以便于我们可以在后续三维重建中得到更好的效果。这时比较好的聚类方法有欧式聚类和K-Means聚类。这里简要地介绍下基于PCL库对三维空间点的K-Means聚类算法的实现。
K-means（K-均值）算法
m0_62110645的博客
10-31 3469
容易理解，聚类效果不错，虽然是局部最优， 但往往局部最优就够了；原理简单，实现方便，收敛速度快；处理大数据集的时候，该算法可以保证较好的伸缩性；当簇近似高斯分布的时候，效果非常不错；算法复杂度低；聚类效果较优；模型的可解释性较强；调参只需要调类数k。
K-均值聚类
lynn_1900的博客
06-15 195
文章目录K-均值聚类1 假设2 代价函数3 目标函数4 算法5 补充5.1 随机初始化5.2 K的选择——"肘部法则"6 代码 K-均值聚类 1 假设 对于m个样本点，假设有K个类，每个类的中心分别为 μ1,⋯ ,μK∈Rn\mu_{1},\cdots,\mu_{K}\in \mathbb{R}^{n}μ1​,⋯,μK​∈Rn，样本点的分类为 C={ci},ci∈1,⋯ ,KC=\{c_{i}\}, c_{i}\in{1,\cdots,K}C={ci​},ci​∈1,⋯,K. 2 代价函数 J(c1,⋯ ,
K均值聚类(K-Means聚类)-聚类算法-聚类可视化-MATLAB代码
10-03
K均值聚类(K-Means聚类)-聚类算法-聚类可视化-MATLAB代码 本代码详细图文介绍，请点击博客主页查找对应文章查看。可保证运行，运行失败或报错免费解决。 ‌k均值聚类算法的基本概念和原理‌ ‌k均值聚类算法（k-...
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...
K-means.rar_K._K均值；聚类_k-means k均值_k-means 聚类_k均值聚类matlab
07-15
K均值（K-means）聚类是一种广泛应用的无监督机器学习算法，主要用于将数据集划分成K个互不重叠的类别。该算法通过迭代优化来寻找最佳的聚类中心，使得每个数据点到其所在类别的中心的距离最小。在MATLAB中，K-means...
k-均值聚类（k-Means Clustering）详解
最新发布
不迁怒，不贰过。小知识，大智慧。
11-22 5306
在当今数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的重要基础。随着数据量的激增，如何有效地从中提取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。聚类分析作为一种无监督学习方法，能够将大量数据点根据其特征进行分组，从而揭示数据的内在结构和模式。在众多聚类算法中，k-均值聚类因其简单易懂、计算效率高而广泛应用于市场分析、图像处理、社交网络研究等多个领域。   本文将深入探讨k-均值聚类的基本原理、数学模型、实现步骤以及实际应用场景，帮助读者全面理解这一强大工具的核心概念和应用价值。无论你是数据科学的初学者还是经验丰富的
CloudCompare&PCL K-Means聚类
dayuhaitang1的博客
03-23 2561
这里将之前的K-Means聚类也变成交互式的，方便后面使用，效果如下。 文章目录一、简介二、实现步骤三、实现效果 一、简介 K-Means聚类的具体原理在之前的点云K-Means聚类算法中已经介绍过了，这里就不再多说了。这里主要是为了让该算法适用于CloudCompare软件，会对方法做一些修改，比如不再使用随机种子点的方式，而是使用手动选择种子点的方式来提高算法的速度与精确度。 二、实现步骤 具体的源代码怎么添加进CloudCompare中，可以参看CloudCompare&PCL添加算.
K均值算法（K_means)
crhxiyhx的博客
06-30 1万+
关于K-means,聚类（无监督学习）
k均值聚类算法
小鬼柯南
03-13 2356
K-means聚类算法  一、K-means聚类原理 1.1 聚类算法的原理           我们经常接触到的聚类分析，一般都是数值聚类，一种常见的做法是同时提取 N 种特征，将它们放在一起组成一个 N 维向量，从而得到一个从原始数据集合到 N 维向量空间的映射——总是需要显式地或者隐式地完成这样一个过程，然后基于某种规则进行分类，在该规则下，同组分类具有最大的相似性。
聚类算法中的K均值聚类算法（K-Means clustering）
枪枪枪的博客
03-09 4394
=======================================================================               Machine Learning notebook Python机器学习基础教程（introduction to Machine Learning with Python） https://scikit-learn.org/st...
K-均值聚类（K-means）算法
things_use的博客
10-25 3246
聚类算法，是一种无监督的学习方法，他将相似的对象归到统一簇中，簇内的对象越相似，聚类效果也就越好，我们用簇识别表示给出聚类结果的含义。他有点像全自动分类，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是什么；聚类和分类的最大不同在于，分类的目标事先已知，而聚类则不一样。因为其产生的结果与分类相同，而只是类别没有预先定义，聚类有时也被称为无监督学习。 ...
Open3D(C++) K均值聚类
点云侠的博客
10-01 751
K均值聚类的C++代码实现
k均值聚类方法总结与C++实现
MasterQkk的博客
10-24 963
0.序言 聚类算法是机器学习领域非常简单同时也非常经典的算法，聚类所处理的对象是未标记的样本，所以属于无监督学习这一范畴。聚类算法从原理上大致课划分为3类：（1）基于原型的聚类（2）基于密度的聚类（3）基于层次的聚类，而在每一类下面又有好多算法，今天我要介绍的就是k均值聚类算法，它属于”基于原型聚类“这一类别。（ 先提个问题：有没有发现，聚类这块的算法非常之多，比机器学习的其他分支算法明显多太多了，
k均值聚类算法原理和TensorFlow实现
RosebudTT的博客
05-14 2856
1.原理简介 k均值聚类是一种对数据进行聚类的技术，即将数据分割成指定数量的几个类，揭示数据的内在性质及规律。k 均值聚类是一种无监督学习方法。聚类技术很多，例如层次法、贝叶斯法和划分法。k 均值聚类属于划分聚类方法，将数据分成 k 个簇，每个簇有一个中心，称为质心，k 值需要给定。k 均值聚类算法的工作原理如下： 随机选择 k 个数据点作为初始质心（聚类中心）。 将每个数据点划分给距离最近的质心，衡量两个样本数据点的距离有多种不同的方法，最常用的是欧氏距离。 重新计算每个簇的质心作为新的聚类中心，
K均值聚类的理解和实现
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qiao_lili的博客
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目录 1. 距离的测度 1.1 欧式距离 1.2 马氏距离 1.2.1 利用马氏距离对数据进行归一化 1.2.2 利用马氏距离进行分类 2. K均值的基本理论 2.1 K均值的原理和实现 2.2 K均值的缺点 2.3 K均值改进 3. 算法实现 3.1 获取样本 3.2 协方差逆阵方根的计算方法 3.3 聚类实验 3.3.1 一般的K均值聚类 3.3.2 基于马氏距离...
k均值聚类算法k-means
05-17
k均值聚类算法（k-means clustering）是一种常见的聚类算法，它可以将一组数据分成k个不同的类别，使得同一个类别中的数据相似度较高，不同类别之间的相似度较低。该算法以欧氏距离作为相似度的度量标准，通过不断...
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