机器学习算法精讲20篇（一）-k-means聚类算法应用案例（附示例代码）

最新推荐文章于 2025-05-01 12:08:37 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析 文章标签： 深度学习 机器学习 python 聚类 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/119827242
本文详述k-means聚类算法，包括其原理、步骤、优化方法（k-means++）、小批量处理、簇类个数选取策略，并探讨了k-means在各向异性、非凸数据、标准差不等及高维数据等场景的局限性，同时与knn算法进行了对比。

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前言

k-means算法是非监督聚类最常用的一种方法，因其算法简单和很好的适用于大样本数据，广泛应用于不同领域，本文详细总结了k-means聚类算法原理 。

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1. k-means聚类算法原理

若簇类相似度好簇间的相似度差，则聚类算法的性能较好。我们基于此定义k-means聚类算法的目标函数：

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MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】聚类分析（附MATLAB、python和R语言代码实现）
qq_36130719的博客
06-06 637
在聚类的背景下，通过针对前两个成分绘制观测值，然后按聚类对它们进行着色，我们可以可视化我们的高维数据集，并且我们希望看到不同类中的观测值。聚类分析则可以采用多种不同的算法，如K均值聚类、层次聚类、密度聚类等，这些算法基于不同的相似性度量标准和优化目标，将数据划分为不同的簇。聚类分析的结果则是一组数据簇，每个簇内的数据点具有相似的特征或属性，但不同簇之间的数据点则具有较大的差异。而聚类分析则是一种无监督的学习方法，它不需要事先知道数据的分类信息，而是根据数据点之间的相似性，将数据划分为若干个不同的簇或类别。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【聚类分析】DBSCAN算法（附C++、MATLAB和python代码实现）
qq_36130719的博客
02-01 165
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise），具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。
k-means算法实例
11-21
一个聚类算法(k-means)实例，对想实践一下K_means算法的朋友很实用
计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合--持续更新……
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zouxy09的专栏
01-29 17万+
计算机视觉、机器学习相关领域论文和源代码大集合--持续更新…… zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09   注：下面有project网站的大部分都有paper和相应的code。Code一般是C/C++或者Matlab代码。 最近一次更新：2013-3-17 一、特征提取Feature Extraction： ·
手把手教你用Python实现K-means聚类算法（附实战案例）
最新发布
xiaobin88999的博客
05-01 578
K-means是入门聚类算法的最佳选择（简单但有效！特征工程的质量直接影响聚类效果（数据清洗很重要！参数调优需要结合实际业务场景（不要盲目追求数学最优）与深度学习结合（深度聚类）处理流式数据（在线K-means）结合可视化分析（聚类结果动态展示）（小贴士）最后送大家一句话：聚类分析不是终点，而是探索数据规律的起点！快去用这个算法挖掘你的数据宝藏吧～
K-means聚类算法的原理、应用与实例
qqrrjj2011的博客
04-10 6891
K-means聚类算法的原理、应用与实例
k-means聚类JAVA实例
weixin_30906185的博客
05-30 152
《mahout in action》第六章。 datafile/cluster/simple_k-means.txt数据集如下： 1 1 2 1 1 2 2 2 3 3 8 8 8 9 9 8 9 9 1. k-means聚类算法原理 1、从D中随机取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...
K-means聚类的实现以及案例讲解
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.
kmeans应用实例
02-11
kmeans应用实例：对Kmean应用的简单介绍。从定义、算法步骤等等。
scikit-learn算法精讲 之 层次聚类和树状图
JackyHuang79的博客
08-24 4182
层次聚类（Hierarchical Clustering）是聚类算法的一族算法的总称，它通过连续合并或拆分聚类来构建嵌套聚类。这种聚类的层次结构就像树一样，树的根是收集所有样本的唯一簇，叶子是只有一个样本的簇。上图中，树根聚类就是abcdef，叶子聚类就是每一个字母的节点。在scikit-learn中，层次聚类可以通过AgglomerativeClustering对象来实现。这个算法使用自下而上的方法执行层次聚类：每次都从其自己的聚类开始，然后将聚类连续合并在一起。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】多尺度特征融合-目标检测（论文篇五）
qq_36130719的博客
04-15 2147
检测的图像，首先设置输入网络大小，然后将滑动窗口按照一定步长对图像进行滑动，微小的卷积神经网络，其使用卷积核在卷积神经网络中对输入图像信息进行卷积处理，传统行人检测技术进行分析，然后介绍基于深度学习行人检测算法，为后续行人检测。出，能够很好的描述行人的边缘，因此广泛应用于行人检测。的静态图像，往往采用梯度直方图方法获取行人图像的局部特征信息，然后计算所有。个单元格的特征将以不同的结果出现在最后的向量中，所有的小单元特征信息将构成。目的成果，使得行人检测检测技术成为基于深度学习目标检测领域的研究热点。
机器学习 kmeans应用案例
09-07
机器学习中，kmean算法是应用非常广泛的一个算法，本文档推举除一些应用案例。
kmeans算法应用及实现
07-24
1、利用opencv中的kmeans函数 2、自己编写kmeans功能 3、开发语言：c++
K-means实际应用
02-26
本实验为了解和测试模糊算法并在实际背景下进行应用。 1、 寻找合适的具有实际意义的数据集。 2、 根据数据集进行matlab自带的kmeans函数和fcm函数进行分类与分析。 3、 自己设计算法myKmeans函数对数据集进行分类。 数据集1：威斯康星州乳腺癌数据集 原因：目前癌症的初步检测还是主要依靠医生的经验判断，为了提高医生的工作效率，以及减少医生的经验判断失误，所有希望计算机协助医生进行判断。 目标:根据已有的对乳腺癌的特征的分类，判断患者的乳腺癌是属于良性还是恶性，进一步帮助患者的治疗。 数据集2：胸外科数据集 原因：目前肺癌治疗主要肺切除术虽然已经成熟，但是患者是否该接受手术还是应该慎重的评定。 目标:根据已有的数据的特征的分类，判断患者是否应该接受手术治疗，有无成功率。 --------------------- 作者：zxm_ 来源：优快云 原文：https://blog.youkuaiyun.com/zxm_jimin/article/details/87938542 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
数据挖掘-K-Means算法
二十同学
12-02 5万+
微信搜索：“二十同学” 公众号，欢迎关注一条不一样的成长之路 今天说聚类，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有
聚类分析: k-means算法
guoziqing506的博客
03-02 2万+
k-means算法 聚类分析是数据分析中，非常重要的一类课题。他的作用是将大量的无标签数据通过计算，自动为其标注标签。众所周知，这一点是区别于数据分类技术的。而现实的场景中，无标签的数据显然多于有标签数据，因此，我在这里也是先说聚类，后面的博文，再说分类。 聚类的目的，是要将数据归为不同的类，基本原则是要相近的数据尽量归为一类，而不同类之间的数据则要尽量有比较大的差别。 说到聚类，当然最先想
文本聚类分析算法_读书笔记（8）kmeans聚类算法及应用
weixin_39568659的博客
11-20 1545
1、问题导入假如有这样一种情况，在一天你想去某个城市旅游，这个城市里你想去的有70个地方，现在你只有每一个地方的地址，这个地址列表很长，有70个位置。事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方...
Kmeans算法及简单案例
m0_47482052的博客
01-04 1万+
Kmeans算法及简单案例
K-Means算法及相关案例
Alian_W的博客
08-25 7059
K-Means算法及相关案例 大家好，我是W K-Means作为机器学习的一个基础代码，显然稍微看过一点机器学习相关的内容的人都会听说过它。今天就来用实际代码讲K-Means算法的思想和原理。这篇文章的顺序是：1、K-Means算法原理 2、设计算法 3、案例1-普通K-Means算法代码实现。 1、K-Means算法原理 K-Means属于无监督学习算法，即在不知道数据集分类的情况下将相似的对象归到一个类（簇）中，是一种聚类。聚类和分类的差别在于是否知道训练集数据的分类，聚类是不知道的，而分类是知道的。
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