kmeans聚类分析

最新推荐文章于 2024-08-28 11:16:39 发布
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本文介绍如何使用MATLAB进行K均值聚类分析，涵盖了聚类基本概念、数据准备、Kmeans函数应用及结果评估。通过实例演示，读者可以了解聚类算法在不同维度数据上的应用，并学会如何通过散点图和混淆矩阵评估聚类效果。

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来自代码君 聚类分析
介绍了通过MATLAB进行K均值聚类的流程，包含了聚类概念简介、2维和3维数据准备、Kmeans函数调用等关键步骤。最后，通过散点图和混淆矩阵评估了K均值聚类结果的准确率。

聚类kmeans案例
qq_44268986的博客
09-21 390
注：本案例为黑马的课堂案例，上传仅为方便查看 # 1.获取数据 # 2.数据基本处理 # 2.1 合并表格 # 2.2 交叉表合并 # 2.3 数据截取 # 3.特征工程 — pca # 4.机器学习（k-means） # 5.模型评估 import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_scor
python数据挖掘学习笔记——KMeans聚类分析
lijij的博客
07-09 2031
k均值聚类python实现以及基本原理，仅供个人学习笔记使用
调用sklearn库的K-Means聚类分析实例
01-26
#class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm=’auto’) #参数： #（1）对于K均值聚类，我们需要给定类别的个数n_cluster，默认值为8； #（2）max_iter为迭代的次数，这里设置最大迭代次数为300； #（3）n_init设为10意味着进行10次随机初始化，选择效果最好的一种来作为模型； #（4）init=’k-means++’ 会由程序自动寻找合适的n_clusters； #（5）tol：float形，默认值= 1e-4，与inertia结合来确定收敛条件； #（6）n_jobs：指定计算所用的进程数； #（7）verbose 参数设定打印求解过程的程度，值越大，细节打印越多； #（8）copy_x：布尔型，默认值=True。当我们precomputing distances时，将数据中心化会得到更准确的结果。如果把此参数值设为True，则原始数据不会被改变。如果是False，则会直接在原始数据上做修改并在函数返回值时将其还原。但是在计算过程中由于有对数据均值的加减运算，所以数据返回后，原始数据和计算前可能会有细小差别。 #属性： #（1）cluster_centers_：向量，[n_clusters, n_features] # Coordinates of cluster centers (每个簇中心的坐标？？)； #（2）Labels_:每个点的分类； #（3）inertia_：float，每个点到其簇的质心的距离之和。
k-means聚类分析小例子，通俗易懂
花果山
05-07 5714
k-means聚类分析 已知如下数据，对表中数据点运用K-means方法进行聚类分析 X Y P1 0 0 P2 1 2 P3 3 1 P4 8 8 P5 9 10 P6 10 7 选取初值k=2，也就是p1和p2俩点。 计算距离： P1 P2 P3 3.16228 2.23607 P4 11.3137 9.21954 P...
kmeans聚类案例
03-13
kmeans聚类的案例，包含测试的模拟数据xml文件，kmeans聚类分析代码
基于Python的机器学习K-means聚类分析NBA球员案例
03-18
代码，介绍，数据源，效果展示
聚类分析，kmeans聚类分析，输出聚类坐标点。matlab2021a测试仿真。
05-01
在IT领域，聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，主要用于无监督学习，即将数据集分成不同的组或类别，称为“簇”，这些簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。这里提到的“k-means聚类分析”是...
基于MapReduce的KMeans 聚类分析算法.zip
03-13
《基于MapReduce的KMeans聚类分析算法》 在当今大数据时代，数据挖掘与机器学习技术日益成为企业和研究机构的核心竞争力。其中，KMeans聚类分析作为一种非监督学习方法，被广泛应用于市场细分、社交网络分析、图像...
实验报告——Kmeans聚类方法.docx
01-22
实验报告——Kmeans聚类方法 K-means 聚类方法是最为经典的基于划分的聚类方法之一，其基本思想是以空间中 k 个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好...
kmeans聚类算法概念及举例分析
06-28
该文档详细地讲述了kmeans聚类算法的概念，以及各个参数，各个参数的属性的详细意思及应用，并且通过及例分析讲述了该算法 的应用。
Kmeans聚类问题实例
04-19
kmeans 聚类问题实例，用kmeans聚类算法将数据分成三类，实现三分类问题，并将分类结果进行储存
k-means聚类分析
01-23
提供了k-means多维数据的聚类分析matlab源代码代码
K-means聚类模型（超详细，含案例代码）
JiaYu的博客
12-12 3万+
K-means是一种常用的聚类算法，用于将数据集中的观测点分为不同的群组或簇。聚类是一种无监督学习方法，其目标是发现数据中隐藏的结构，将相似的数据点划分为同一组，同时将不相似的数据点划分为不同的组。
kmeans聚类非常好用，强烈推荐强烈推荐强烈推荐
zhuiyunzhugang的博客
01-09 871
# -*- coding: utf-8 -*- import jieba from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.cluster import KMeans clas...
K-means聚类的实现以及案例讲解
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A496608119的博客
03-26 6万+
1 k-means聚类步骤 1、 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中⼼ 2、 对于其他每个点计算到K个中⼼的距离， 未知的点选择最近的⼀个聚类中⼼点作为标记类别 3、 接着对着标记的聚类中⼼之后， 重新计算出每个聚类的新中⼼点（平均值） 4、 如果计算得出的新中⼼点与原中⼼点⼀样（质⼼不再移动） ， 那么结束， 否则重新进⾏第⼆步过程 通过下图解释实现流程： 2. 案例联系 1、 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中⼼（本案例中设置p1和p2） 2、 对于其他每个点.
K-means聚类算法的原理、应用与实例
qqrrjj2011的博客
04-10 7136
K-means聚类算法的原理、应用与实例
《机器学习》K-means 聚类 原理、参数解析、案例实现
最新发布
wx_AHao1004Y的博客
08-28 6983
K-means是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的对象划分为k个不同的组或簇。该算法的目标是最小化每个数据点与所属簇的质心之间的平方欧氏距离之和。
K-means聚类python实现的一个案例
KRISNAT
01-19 754
K-means聚类python实现的一个案例K-means介绍待处理数据K-means聚类python实现代码结果 K-means介绍 参考：周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2021: 197-204. 待处理数据 数据来源：周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2021: p202.表9.1 K-means聚类python实现 代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as p
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