Kmeans函数理解

最新推荐文章于 2025-11-03 17:51:11 发布
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本文探讨了Matlab中的Kmeans函数，通过示例解释了如何使用该函数进行聚类分析。示例中，创建了两个从分离的随机数据集中聚类的样本点，并展示了函数的输出参数，包括样本点的类别归属（IDX）、类别的中心点坐标（C）、类内点到中心点距离之和（sumd）以及每个点到中心点的距离（D）。此外，还提供了一个使用UCI数据集Iris进行聚类的图形结果。

X = [randn(100,2)+ones(100,2);...
     randn(100,2)-ones(100,2)]; 产生100个样本点，行指向每个样本，列是维变量值。
opts = statset('Display','final');

[idx,ctrs] = kmeans(X,2,'Distance','city','Replicates',5,'Options',opts);
%返回参数意义：[IDX,C,sumd,D]=kmeans()
IDX:每个样本点所在的类别
C：所聚类别的中心点坐标位置k*p，k是所聚类别
sumd:每个类内各点到中心点的距离之和
D：每个点到各类中心点的距离n*k

Matlab聚类分析中kmeans

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K-means 算法
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【聚类分析】Kmeans算法理解及R语言实现
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KMeans函数介绍
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聚类技术与应用:K-Means 聚类
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本文介绍了K-Means聚类算法的原理与实现。K-Means通过迭代优化将数据划分为K个聚类，包含数据分配和聚类中心更新两个步骤。文章详细阐述了算法收敛性、优缺点，并指出其对初始值敏感和需要预设K值的局限性。实验部分使用大学数据集，通过探索性分析（散点图、箱线图等）展示数据特征分布。重点讨论了特征标准化对K-Means的重要性，因为尺度差异会影响聚类结果。最后介绍了使用scikit-learn实现K-Means聚类，创建包含2个聚类的模型实例。整个流程涵盖从算法理论到实际应用的全过程，为数据聚类分析提供了实
sklearn.cluster.KMeans 参数介绍
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数据挖掘-聚类分析（Python实现K-Means算法）
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概念： 聚类分析（cluster analysis ）：是一组将研究对象分为相对同质的群组（clusters）的统计分析技术。聚类分析也叫分类分析，或者数值分类。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或者相似度将其划分成若干个组，划分的原则是组内距离最小化而组间（外部）距离最大化。聚类和分类的不同在于：聚类所要求划分的类是未知的。 聚类度量的方法：分距离和相似度来度量。 ...
kmean函数介绍
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K-means聚类算法采用的是将NP的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 使用方法：       Idx=Kmeans(X,K)       [Idx,C]=Kmeans(X,K)        [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K)  &nbs...
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在 MATLAB 中，Kmeans 函数是用于执行 K 均值聚类算法的工具，这是一种广泛应用的数据挖掘技术，常用于无监督学习中的分类任务。K 均值算法旨在将数据集分成 K 个类别，使得同一类别的数据点彼此相近，而不同类别的...
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python kmeans函数_Python_sklearn机器学习库学习笔记（五）k-means（聚类）
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# K的选择：肘部法则如果问题中没有指定 的值，可以通过肘部法则这一技术来估计聚类数量。肘部法则会把不同 值的成本函数值画出来。随着 值的增大，平均畸变程度会减小；每个类包含的样本数会减少，于是样本离其重心会更近。但是，随着 值继续增大，平均畸变程度的改善效果会不断减低。 值增大过程中，畸变程度的改善效果下降幅度最大的位置对应的 值就是肘部。importnumpy as npimportmatpl...
k-means算法详解
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在网上看到了很关于10大算法的一些博客讲解，大多都支离破碎讲解的部分，而且不同的博客讲解的方式很多不同，我希望能重新整理这些基础算法，尽量更全面和深入一些，分享出来，共大家参考。 k-means 【3】算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种得到最广泛使用的聚类算法。它是一种得到最广泛使用的基于划分的聚类算法，把n个对象分为k个簇，以使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个聚类内紧凑，类间独立。它与处理混合正态分布 【1】的最大期望算法 【2】很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。
Kmeans算法python实现
08-10
Kmeans算法的python3.5实现 带数据可以直接运行
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++
比较kmeans聚类结果是否与输入结果（真实结果）一致
12-12
比较kmeans聚类结果是否与输入结果（真实结果）一致。如果kmeans聚类结果为向量A，输入比较的结果为向量B，则可以判定A与B是否一致。比较过程中先判断类型的种数是否一致，然后再进行类型一致判断。A与B中同种类型可以是不同的数字标号。
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机器学习算法之K-means（K均值聚类）算法
tttaeyang的博客
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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...
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IDX = kmeans(X, K) Ｘ为N＊P的矩阵，Ｋ为分类数。IDX为N＊１矩阵，内容为类别数，类似于label。 Example 1: >> A = rand(5,5); >> B = kmeans(A,3) B =      1      3      1      2      2   当X为N＊P大小的图像，应写为IDX = kmeans(X(...
K-means 聚类算法：目标函数推导、迭代过程及可视化解析
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给定一个包含nnn个数据点的集合Xx1x2xnXx1​x2​xn​，每个数据点xi∈Rdxi​∈Rd是一个ddd维向量，表示数据的特征。我们的目标是将这些数据点分成kkk个簇，记为C1C2CkC1​C2​Ck​，其中每个簇CjC_jCj​中的数据点彼此之间相似性较高。在 K-means 中，我们用欧氏距离来度量数据点与质心之间的距离。假设簇CjC_jCj​的质心为μj\mu_jμj。
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KMeans是一种无监督学习算法，用于将数据点聚类成不同的群组。在Python中，可以使用scikit-learn库中的KMeans类实现KMeans算法。 以下是一个简单的示例代码： ```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np # 生成随机数据 X = np.random.rand(100, 2) # 创建KMeans对象，指定聚类数为3 kmeans = KMeans(n_clusters=3) # 对数据进行聚类 y_pred = kmeans.fit_predict(X) # 打印聚类结果 print(y_pred) ``` 在上面的代码中，我们首先生成了一个包含100个数据点的随机二维数组X。然后我们创建了一个KMeans对象，并将聚类数设置为3。接下来，我们使用fit_predict()方法对数据进行聚类，并将结果存储在y_pred变量中。最后，我们将聚类结果打印出来。 在实际应用中，我们通常需要对聚类结果进行可视化，以便更好地理解数据。您可以使用matplotlib库来绘制聚类结果的散点图： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 绘制聚类结果的散点图 plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y_pred) plt.show() ``` 在上面的代码中，我们使用scatter()函数绘制散点图，其中X[:,0]和X[:,1]分别表示数据点的x轴和y轴坐标，c=y_pred指定了不同颜色的数据点对应不同的聚类。最后，我们调用show()函数显示绘图结果。
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