Random Initialization for K-Means

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本文探讨了K-Means聚类算法中常见的随机初始化方法，并指出了该方法容易导致算法收敛到局部最优解的问题。针对这一问题，文章提出了通过多次运行K-Means并选择具有最低代价函数值的结果作为最终聚类方案的方法。

　　K-Means的中心初始化惯用方式是随机初始化。也就是说：从training set中随机挑选出K个

作为中心，再进行下一步的K-Means算法。

　　这个方法很容易导致收敛到局部最优解，当簇个个数（K）较小（2<K<10）时，我们可以重复

多次K-Means，记录下他们的每个的cost function的值（如下图），其中cost function最小的便是

最优聚类结果了。

　　　　  

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使用Faiss进行K-Means聚类
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09-17 1774
除了默认的欧氏距离和内积距离，
机器学习知识图谱——K-means++聚类算法
moton2017的博客
05-31 933
K-means 是一种无监督学习算法，主要用于将数据自动划分为 K 个簇（cluster），使得每个簇内的数据尽可能相似，而不同簇之间的数据尽可能不同。 - 每个簇由一个“质心”（中心点）代表； - 数据点被分配到距离最近的质心所在的簇中。
K-means: 多次random initialization来避免bad局部最优
weixin_30709061的博客
03-03 350
K-means algorithm initialize K-means算法中有一步为随机初始化cluster centroids,这步如何进行，我们将介绍一种运行比较好的方法，这种方法比其它初始化的方法都好 如何random initialize 如右图所示，两个不同的random initialize，可能会得到两种不同的聚类结果，特别是可能会得到局部最优 什么是局部最优 ...
随机初始化（Random Initialization）
一只攻城狮的博客
12-11 7598
随机初始化（Random Initialization） 当你训练神经网络时，权重随机初始化是很重要的。对于逻辑回归，把权重初始化为0当然也是可以的。但是对于一个神经网络，如果你把权重或者参数都初始化为0，那么梯度下降将不会起作用。 让我们看看这是为什么。有两个输入特征，n[0]=2n^{[0]} = 2n[0]=2，2个隐藏层单元n[1]n^{[1]}n[1]就等于2。 因此与一个隐藏层相关的矩...
K-means算法
Henry的博客
04-02 2044
通俗版 K-means 解释想象一下，你是一个教练，现在有一群人需要分成K 个队伍。你的任务就是合理分组，让每个队伍内部的人尽可能相似（比如身高相近、兴趣相似等）。具体步骤是这样的：随机选队长：你随便指定K 个人作为初始的“队长”（也就是聚类中心第一次站队：每个人观察自己和哪个队长最接近（比如距离最近），然后站到对应的队伍里。队长重新调整位置：每个队伍的队长不能一直原地不动，于是你让他们移动到当前队伍成员的平均位置（也就是新的中心点）。重新站队：大家再次看看自己离哪个新队长最近，调整队伍。重复调整。
K-means 算法原理以及实现过程
m0_74993985的博客
08-23 1438
K-means是一种经典无监督聚类算法，通过迭代将数据划分为K个簇，使簇内相似度高、簇间差异大。算法流程包括初始化中心点、分配数据点、更新中心和迭代优化。K值选择是关键，可采用肘部法则（SSE）或K-means++优化初始质心位置。评估指标包括簇内平方和（SSE）和轮廓系数，后者能综合衡量内聚性与分离性。轮廓分析通过可视化各簇轮廓系数的分布情况，更直观评估聚类质量。代码示例展示了如何实现K-means及评估不同K值的效果。
k-means聚类算法及其优化
lymboy的博客
05-14 5697
k-means聚类算法及其优化 在机器学习中有这样一种场景，需要对已知数据按照一定的关系归到不同的类别中（无监督） k-means是比较流行的聚类方法 其基本算法流程如下： 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 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 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） 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 # Author: Phil Roth <m
k-means++代码示例
zpmvp98的博客
11-01 3865
文章目录模拟解决问题代码全部样本数据Mall_Customers.csv：运行结果： 模拟解决问题 利用K-Means++对会员用户进行分类，例如工资高又舍得花钱的人，工资高但不舍得花钱的人 代码 # K-Means Clustering # Importing the libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt im...
4.K-MEANS聚类算法
涂作权的博客
05-27 9790
4.K-MEANS聚类算法 4.1.概述 4.2.算法核心思想 4.3.K-Means原理初探 4.4.传统K-Means算法流程 4.5.K-Means初始化优化K-Means++ 4.7.大样本优化Mini Batch K-Means 4.8.K-Means与KNN 4.9.KMEANS术语 4.10.KMEANS算法优缺点 4.11.K-Means算法API文档简介 4.12.K-MEANS算法样例演示 4.13.KMeans算法的十大应用 4.13.1.文档分类器 4.13.2.物品传输优化 4.1
Python机器学习小项目实战：K-Means算法实现客户分群
qq_40884337的博客
03-05 939
我们将通过一个实际的项目，使用 K-Means 算法对客户数据进行分群， 帮助你掌握该算法的原理、应用和代码实现，为你揭开客户数据分析的神秘面纱！它的目标是将数据点划分为不同的簇 (cluster)，使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能不同。好的，我们来详细讲解使用 K-Means 算法进行客户分群的 Python 代码实现，并穿插解释代码的含义和细节。是一种改进的初始化方法，可以使初始质心更加分散，从而加快 K-Means 算法的收敛速度，并提高聚类结果的质量。
手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)
weixin_42973210的博客
06-04 917
在数据科学和机器学习领域，聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法，它将相似的对象分到同一个组，而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组，以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别，而是通过算法自动进行分组。在实际应用中，我们常见的聚类算法有K-meansDBSCAN谱聚类、**AGNES(层次聚类)**等。每种算法都有其适用的场景，选择哪种算法主要取决于我们对数据的理解和目标。
人工智能——K-Means聚类算法（Python）
egregw的博客
05-01 1205
不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~给大家准备的学习资料包括但不限于：Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件python 零基础视频教程Python 界面开发实战教程Python 爬虫实战教程Python 数据分析实战教程python 游戏开发实战教程Python 电子书100本。
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型（Matlab代码实现）
12-14
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制（NMPC）双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现，重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制，构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架，并利用Matlab进行仿真验证，展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时，文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例，涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域，体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决非线性动态系统的实时控制问题，如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等；②帮助科研人员复现论文算法，开展NMPC相关创新研究；③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理，并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景，同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
12-14
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）》的技术文档，重点围绕超宽带（UWB）与惯性测量单元（IMU）融合定位技术展开，通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程，利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性，尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法（如扩展卡尔曼滤波EKF）的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群：具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化，如智能仓储、无人机导航、工业巡检等；②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法，掌握UWB与IMU互补优势的技术路径；③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注数据融合策略与滤波算法部分，同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验，以加深对定位系统性能影响因素的理解。
基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）
12-14
基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于模糊RBF神经网络的轨迹跟踪研究”展开，结合Matlab代码实现，探讨了模糊RBF神经网络在轨迹跟踪控制中的应用。通过构建模糊逻辑系统与RBF神经网络的融合模型，利用神经网络的自适应学习能力优化模糊规则和参数，提升控制系统对非线性动态环境的适应性和跟踪精度。文中详细介绍了算法设计流程、网络结构搭建、参数调整机制及仿真验证过程，展示了该方法在复杂轨迹跟踪任务中的有效性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和控制理论知识，从事自动化、机器人、智能控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人、无人机、自动驾驶等系统的高精度轨迹跟踪控制；②为非线性系统控制提供融合智能算法的设计思路；③通过Matlab仿真掌握模糊神经网络与RBF网络的集成方法及参数调优技巧。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段分析算法实现细节，重点理解模糊系统与神经网络的接口设计、权值更新机制及仿真结果分析方法，同时可尝试在不同轨迹输入条件下进行实验，以加深对系统动态响应特性的理解。
基于Matlab的水声通信MIMO-OFDM系统仿真与实现
12-14
本系统基于MATLAB平台开发，适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本，并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计，关键参数均可灵活调整，程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生，适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来，多输入多输出（MIMO）结构与正交频分复用（OFDM）机制被逐步整合到水声通信体系中，显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用，从而提升频谱使用效率；OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题，保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境，该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性，采用参数驱动方式，重要变量均设有明确注释，便于理解与后续调整。因此，该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台，学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术，具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时，系统具备良好的交互界面与可扩展架构，用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进，以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言，该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基础电子中的交流电压测量装置的机理
最新发布
12-14
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 电赛基础算法模块 基础算法 [x] 队列，栈 [x] 快速排序算法 [] 查找算法 滤波算法 [] 递推滤波 [] 中值滤波 [] 限幅滤波 [x] 卡尔曼滤波（噪声滤波） [] 一阶惯性滤波 [] IIR 低通滤波(ARM DSP库) [] IIR 高通滤波(ARM DSP库) [] IIR 带通滤波(ARM DSP库) [] IIR 限波滤波(ARM DSP库) 数值算法 [] 简单方程求解 [] 简单方程组求解 [] 简单积分求解 几何算法 [] 点位置操作 [] 线段和直线操作 [] 点，线，面，位置判断 [] 角度求解 [] 多边形位置判断 [] 斜率计算 [] 曲率计算 [] 李萨如图形生成 DSP算法 [] FFT [] 数据波峰，波谷查找 控制算法 [X] PID算法 其他算法 [] 帧结构处理库 [] 按键事件处理库 [] OLED GUI
利用有限元法和Eckert参考焓法计算沿板厚度的温度分布。.zip
12-14
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于Layui和SpringBoot动漫商城管理的设计与实现--论文_springbootrzn8q数据库文档.doc
12-14
基于Layui和SpringBoot动漫商城管理的设计与实现--论文_springbootrzn8q数据库文档
网站建设 + WordPress + 电商插件 + 站点搭建工具包
12-14
本资源包包含 WordPress 适配的 4 个核心工具：Astra 主题（适配 6.7.1 版本）、Astra Sites 模板插件、Elementor 可视化编辑插件、WooCommerce 电商插件，均为搭建电商站点的必备组件。适用于 WordPress 站长、电商网站搭建者、建站初学者，可用于快速部署 B2C 电商站点、企业展示站等 WordPress 平台，助力用户高效完成站点的主题配置、页面编辑与电商功能搭建。
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