K-means算法

最新推荐文章于 2024-09-16 23:30:45 发布
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博客围绕K-means算法展开，虽未给出具体内容，但K-means算法是数据挖掘领域重要的聚类算法，在数据分析、机器学习等方面有广泛应用，能对数据进行有效分类和聚类。
机器学习之k-means算法详解
平原的博客
07-02 5万+
K-means算法 （无监督算法，聚类算法） 1-1 基本流程 一、概念： 二、主要特点： 三、算法流程： kmeans作用：去除奇异值 小结： 1-2 算法效果衡量标准 一、K值确定： 二、轮廓系数： 三、Canopy算法配合初始聚类： 1、Canopy简介： 2、Canopy+Kmeans： 四、Calinski-Harabasz Index： K-m...
简单易懂的人工智能系列：K-means算法
薛定谔的猫-前端领域
03-10 3343
K-Means 算法概念 k-Mens即K均值聚类，属于划分聚类。其工作原理为根据初始化的聚类中心信息，计算每个样本到这些中心的距离，可以判断每个样本 均归属于某个类簇，更新聚类中心信息，重新计算每个样本到新的聚类中心的距离，重新划分样本到新的聚类中心对应的类中，重复进行，知道满足终止条件 如果用数据表达式表示，假设簇划分为，则我们的目标是最小化平方误差E： ...
K-Means原理分析以及其变种算法
wxf_ou的博客
07-21 5347
从K-Means到elkan K-Means，再到Mini Batch K-Means K-Means是最普通的聚类方法，应用面比较广。 elkan K-Means是K-Mean算法的变种，用于简化计算： elkan K-Means原理： 规律1.对于一个样本点X和两个质心O1和O2，如果我们预先计算出来了两个质心之间的距离D（O1，O2） 如果2D（X，O1）≤D（O1，O2）即可得到D
K-means 算法【基本概念篇】
编程小栈
11-14 2万+
写在前面的话 k-means 算法是一个聚类的算法 也就是clustering 算法。是属于无监督学习算法，也是就样本没有label(标签)的算分，然后根据某种规则进行“分割”， 把相同的或者相近的objects 物体放在一起。 在这里K就是我们想要分割的的聚类的个数。 当然了，很多资料都会说这个算法吧，毕竟简单粗暴可依赖 算法描述 首先我们有以下的几个点 A1 (2,10) ...
k-means算法课件ppt
09-28
k-means算法是一种广泛应用的无监督学习方法，主要用于数据聚类。它的主要目标是将数据集分割成k个不同的簇，使得每个数据点都尽可能接近其所在簇的中心，而不同簇之间的数据点尽可能远离。在讲解k-means算法时，...
精选资源
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...
深入理解K-Means聚类算法
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yqtao的博客
12-18 22万+
概述什么是聚类分析聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。不同的簇类型聚类旨在发现有用的对象簇，在现实中我们用到很多的簇的类型，使用不同的簇类型划分数据的结果是不同的，如下的几种簇类型。明显分离的可以看到(a)中不同组中任意两点之间的距离都大于组内任意两点之间的距离，明显分离的簇不一定是球形的，可以具有任意的形状。基于原型的簇是对象
机器学习之K-Means（k均值）算法
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
06-20 2万+
K-Means算法又称K均值算法，属于聚类（clustering）算法的一种，是应用最广泛的聚类算法之一。所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。K-Means是无监督学习的杰出代表之一。
机器学习算法之K-means（K均值聚类）算法
tttaeyang的博客
10-08 8553
聚类 聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，例如猫狗识别，你在分类之前已经预先知道要将它分为猫、狗两个种类；而在你聚类之前，你对你的目标是未知的，同样以动物为例，对于一个动物集来...
【聚类算法】K-means算法
最新发布
大雨的博客
09-16 5336
K-means算法是一种常用的聚类分析方法，其目的是将n个数据点划分为k个簇，使得每个数据点属于离它最近的均值（即簇中心）对应的簇，以此来最小化簇内的平方误差之和。
K-means（K-均值）算法
m0_62110645的博客
10-31 4669
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-means算法（一篇文章讲透）
2303_79387663的博客
03-14 9817
请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中，您可能需要对数据进行预处理（如标准化或归一化），选择适当的K值，并评估聚类结果的质量。K-means算法是一种基于距离的聚类算法，其核心思想是通过迭代的方式将数据划分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能接近其簇中心，而不同簇之间的数据点尽可能远离。其中，最具代表性的是K-means++算法和密度敏感的K-means算法。K-means算法的聚类效果受到初始聚类中心选择的影响，不同的初始值可能导致不同的聚类结果。
k-means算法
sophiezjz的博客
01-14 1103
一、k-means算法概述 k-means算法和KNN算法虽然都是以近邻信息来标注类别，但却是两类不同的算法：KNN算法是监督学习中的基本分类与回归算法，而k-means算法是无监督学习中的聚类算法。 聚类是指将未标注的样本数据中相似的分为同一类，即“物以类聚，人以群分”。k-means算法是聚类算法中最为简单、高效的核心思想：指定k个初始质心（initial centroids），作为聚类的类别...
K-means算法详解与实现
"这篇资源主要介绍了K-means算法，适合初学者学习。同时提到了相关的GMM（高斯混合模型）和EM（期望最大化）算法，并包含了一段MATLAB实现K-means算法的代码示例。" K-means算法是一种广泛应用的无监督学习方法，...
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