机器学习算法实现04-k-means均值算法的实例

最新推荐文章于 2024-05-14 14:43:43 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-14 14:43:43 发布 · 794 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#k-均值算法 #实例 #机器学习

本文通过实战案例介绍K-均值算法的基本原理与步骤。包括如何选择初始聚类中心，依据距离分配数据点到最近的中心点形成聚类，并通过迭代计算各聚类的平均值来更新中心点位置。

  根据之前博文中k-均值算法表述，编写代码，对k-均值算法有个清晰认识


问题：将图中数据分成3组。

下图是整个k-均值算法的流程


  1，首先选择 K 个随机的点，称为聚类中心（cluster centroids）；

  2，对于数据集中的每一个数据，按照距离 K 个中心点的距离，将其与距离最近的中心点关联起来，与同一个中心点关联的所有点聚成一类。

  3，计算每一个组的平均值，将该组所关联的中心点移动到平均值的位置。


  代码：对于数据集中的每一个数据，按照距离 K 个中心点的距离，将其与距离最近的中心点关联起来，与同一个中心点关联的所有点聚成一类。



 代码：计算每一个组的平均值，将该组所关联的中心点移动到平均值的位置。


  

第一次计算



第六次计算



第十次计算




详解K均值聚类算法（K-means Clustering）简易实例：从空调温度判别使用者
hnZone
10-31 1万+
本文以空调温度的模拟记录为数据集，利用一个一维二类的K均值聚类算法实例进行分析，从而阐明聚类算法的核心精神，并手把手带你完成一个K均值聚类算法的实战。最终利用实验结果阐明这种聚类的一个小型缺陷，以期启发读者思考。
机器学习基础算法 (八)-K均值聚类（K-Means Clustering）
海棠AI实验室
01-03 1911
K均值聚类是一种简单而高效的无监督学习算法，广泛应用于数据分析、模式识别等领域。尽管该算法具有较高的效率，但它也有一定的局限性，比如对初始簇中心的敏感性和对噪声点的敏感性。通过选择合适的K值、使用肘部法则或轮廓系数等方法，可以提高聚类的质量。通过本文的讲解，你应该能够理解K均值聚类的原理、实现过程，并能够在Python中应用该算法解决实际问题。希望本文对你学习K均值聚类有所帮助！AI基础机器学习基础算法 (一)-线性回归机器学习基础算法 (二)-逻辑回归。
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
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。
k均值聚类算法(K Means)及其实战案例
Qwertyuiop2016的博客
12-23 9977
算法说明 K均值聚类算法其实就是根据距离来看属性，近朱者赤近墨者黑。其中K表示要聚类的数量，就是说样本要被划分成几个类别。而均值则是因为需要求得每个类别的中心点，比如一维样本的中心点一般就是求这些样本的算术平均数。 这里存在一个问题了，在最开始我并不知道哪个样本属于哪个类别，那么我怎么能求出中心点呢？如何去划分类别呢？既然是无监督的算法，肯定是没有结果来做训练的。 算法思想 首先最开始的类别我们需...
k-均值算法原理与opencv实例
贾路飞的博客
06-12 634
本文来源：转载自贾志刚老师的《opencv学堂》微信公众号（2017年4月6日更新 的文章） KMeans算法的应用范围 KMeans算法是MacQueen在1967年提出的，是最简单与最常见的数据分类方法之一，作为一种常见的数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都有广泛应用。 KMeans算法的实现原理 如果从分类角度看KMeans属于硬分类即需...
机器学习Matlab实现k-means-LSTM（k均值聚类结合长短期记忆神经网络）多输入多输出组合预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
05-25
内容概要：本文档详细介绍了如何使用Matlab实现k-means聚类与LSTM（长短期记忆神经网络）结合的多输入多输出组合预测模型。首先，通过k-means聚类算法对数据进行分组，将相似的数据点归为一类，以降低数据维度和复杂...
细说机器学习算法之K-Means及代码实现
01-11
K-Means算法是一种广泛应用于聚类分析的无监督学习算法，它通过迭代过程将数据集合划分为K个簇，目标是使簇内数据点的相似度（或距离）最大，而簇间数据点的相似度（或距离）最小。算法的核心步骤包括随机选取K个...
机器学习 Matlab实现k-means-LSTM（k均值聚类结合长短期记忆神经网络）多输入多输出组合预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
04-26
项目首先通过k-means算法对数据进行聚类，将相似的数据点归为一类，然后对每个簇内的数据使用LSTM进行时序建模，从而实现精准预测。文档涵盖了从项目背景、目标与意义、挑战及解决方案，到具体的程序设计思路和代码...
【多变量时间序列预测】 项目介绍 Python实现基于WOA-K-means鲸鱼优化算法（WOA）优化K均值聚类算法进行多变量时间序列预测详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
最新发布
11-04
内容概要：本文详细介绍了一个基于Python实现的WOA-K-means算法项目，旨在通过鲸鱼优化算法（WOA）优化K均值聚类算法，提升多变量时间序列预测的准确性与稳定性。项目涵盖从数据预处理、WOA-K-means聚类、特征降维到...
K-means算法之西瓜数据集
07-09
该数据集为西瓜数据集4.0，可做多种聚类使用，在我的博客《机器学习之K-means算法（小白入门级别）》的代码中使用。
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。
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！
机器学习西瓜数据集4.0
12-26
30条西瓜数据集，机器学习样例数据。
K均值算法实现
aoyuan4706的博客
08-23 336
运行环境：Ubuntu+Code::Blocks（G++） K-均值：在D（数据集）中随机地选择k个对象，每个对象代表一个簇的初始均值或中心。对剩下的每个对象，根据其与各个簇中心的欧式距离，将它分配到最相似的簇中。（不能保证k-均值方法收敛于全局最优解，并且它常常终止于一个局部最优解。可以不同的初始簇中心，多次运行k-均值算法。） 代码为3个簇，初始的簇中心为输入的前三个点。（代码是...
K均值算法--应用
qq_41897030的博客
04-22 1385
应用K-means算法进行图片压缩；爬取30000条智联招聘网的招聘信息将不同工作经验者的工资进行Kmeans算法归类
请给出k均值算法的算法思路,并给出该算法可以实现的案例
weixin_35756690的博客
12-28 212
k均值算法是一种聚类算法，它的目的是将数据分成k个聚类，使得每个聚类中的数据点的平均值最小。 算法思路： 初始化k个聚类中心。可以随机选择k个数据点作为聚类中心，也可以使用k-means++算法来选择聚类中心。 将每个数据点分配到离它最近的聚类中心。 根据新的聚类分布，更新每个聚类的中心。 重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。 k均值算法可以用于各种数据分析场景，...
机器学习全解 - 一文看懂聚类算法 (含算法介绍，公式，手写代码实现，调包实现)
qq_51222843的博客
05-14 3813
Kmeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。
k-均值算法及其实现
RisingFan的博客
04-16 2105
本文介绍了k-均值聚类算法的原理与实现。该算法通过最小化样本点到聚类中心距离的平方和进行分类。算法步骤包括：初始化k个聚类中心，计算样本点距离并分类，更新聚类中心，迭代直至收敛。文中给出了基于OpenGL的C++实现代码，生成了50个随机点并成功聚类为两类，最终输出聚类中心坐标和各类样本数量。实现效果图展示了红色样本点和蓝色圆形聚类范围的分布情况。
K-Means聚类算法原理与PyTorch实现详解
尽管PyTorch通常用于深度学习建模，但其强大的张量运算能力和自动微分机制同样适用于传统机器学习算法的构建。代码部分应包含数据加载、标准化处理、距离计算（如欧氏距离）、簇分配逻辑、质心更新模块以及可视化...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值