K-Means Clustering

最新推荐文章于 2024-05-04 08:00:00 发布
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#Python #Artificial intelligence

本文详细介绍了K-Means聚类算法的工作流程，包括选择K值、选取质心、分配数据到最近的质心、计算新的质心位置以及重新分配数据点等步骤，直至算法收敛。

K-Means Clustering:

Step 1: Choose the number of K
在这里插入图片描述
Step 2: Select centroids
在这里插入图片描述
Step 3: Assign each data to the closed centeroid point:
在这里插入图片描述
Step 4: Compute the new central point of each cluster:
在这里插入图片描述

Step 5:Resign the each point to closed new centroid point. If any reassignment happens ,go to step 4 ,otherwise go to Finish step
在这里插入图片描述

Finish Step: Algorithm ready!
在这里插入图片描述

【机器学习-14】K-means聚类算法：原理、应用与优化
qq_38614074的博客
04-07 10万+
在众多聚类算法中，K-means算法因其简单高效而备受青睐。K-means算法的基本思想是：通过迭代的方式，将数据划分为K个不同的簇，并使得每个数据点与其所属簇的质心（或称为中心点、均值点）之间的距离之和最小。具体来说，K-means算法的执行过程通常包括以下几个步骤：首先，随机选择K个数据点作为初始的簇质心；然后，根据每个数据点与各个簇质心的距离，将其分配给最近的簇；接着，重新计算每个簇的质心，即取簇内所有数据点的平均值作为新的质心；
K means clustering algorithm
04-20
该文档包含K means 聚类算法的matlab程序代码，主要用于图像分割
K均值聚类 K-means Clustering
JasonH2021的博客
06-03 9226
本文主要简单介绍了k均值聚类的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法和示例，以及模型参数等。
无监督学习 - 均值聚类（K-Means Clustering）
galoiszhou的博客
01-17 701
K-Means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组（簇），每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高，而与其他组内的点相似度较低。聚类的优点包括简单、高效，对于大型数据集也是相对可行的。然而，它也有一些缺点，比如对于簇形状不规则或大小差异较大的数据集，表现可能不佳。此外，K值的选择通常需要一些经验或者通过其他方法进行评估，比如肘部法则（Elbow Method）。这只是一个简单的例子，实际应用中需要根据数据集的特点和需求进行调整和优化。下面是使用Python中的。
k-means clustering K平均算法
编程资料大全
08-10 215
此算法的主要作用：屏幕上很多的点，把相邻的点聚到离他最近的点。 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n个对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。 php实现算法代码如下： class Cluster { public $points; public $a...
k-means clustering (K-均值聚类) 理论
程永强
02-16 1583
k-means clustering (k-均值聚类) 理论
Python源码-数据分析-客户细分 —— k-means 聚类分析.zip
05-25
特别是当涉及到聚类分析时，Python提供了一系列工具和算法，其中最著名的当属k-means算法。 k-means聚类是一种无监督学习算法，主要用于将数据集中的数据点划分为多个类别，或者称为“簇”。它的目标是使簇内的数据...
用MATLAB实现k-means聚类算法_The realization of k-means clustering a
最新发布
09-18
接着，初始化k个聚类中心，这可以通过随机选择数据集中的k个对象作为初始中心，或者使用更复杂的方法如k-means++算法来选择初始中心以获得更好的聚类效果。之后，进入迭代过程，将数据集中的每个数据点分配到最近的...
K-Means Clustering
apollo_miracle的博客
02-12 3679
1、概述K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。2、核心思想通过迭代寻找k个类簇的一种划分方案，使得用这k个类簇的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 ...
K-mean clustering（K均值聚类算法）
qq_32172681的博客
08-13 5612
一、聚类与分类的区别 分类：类别已知，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。是有监督学习。 聚类：事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。属于无监督学习。 二、k-means 聚类（物以类聚，人以群分） 1、首先输入 k 的值，即我们指定希望通过聚类得到 k 个分组； 2、从数据...
k-means Clustering
jiabiao1602的专栏
12-23 935
http://www.rdatamining.com/examples/kmeans-clustering k-means Clustering This page demonstrates k-means clustering with R. > newiris > newiris$Species Apply kmeans
K-均值聚类（K-means clustering）
weixin_44341508的博客
01-03 853
K-均值聚类（K-means clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇，使得簇内的样本点相似度最高，而簇间的样本点相似度最低。总结起来，K-均值聚类算法是一种简单而有效的聚类算法，适用于大规模数据集，但对初始质心的选择和簇的数量的确定十分重要，且对异常点敏感。在应用时需要根据具体问题进行调参和处理。
算法——K-均值聚类K-Means Clustering
weixin_43156294的博客
05-04 2542
K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中，使得簇内的点尽可能相似，簇间的点尽可能不同。
聚类算法中K均值聚类（K-Means Clustering）
牛肉胡辣汤
08-31 908
它将数据集中的n个数据对象划分为k个不相交的簇，使得簇内的数据对象之间的相似性尽可能高，而不同簇之间的相似性尽可能低。最后，使用Matplotlib库绘制散点图，将每个数据点根据聚类结果进行着色，并将聚类中心点用红色的叉标出。除了介绍K均值聚类的原理和流程之外，还可以进一步探讨K均值聚类算法的一些应用和改进方法。另外，根据实际数据集的维度和特点，可能需要调整代码中的参数和绘图方式。​，然后创建一个KMeans对象，将簇的数量设置为2。​，然后创建一个KMeans对象，将簇的数量设置为2。
K-Means clustering 简介
VioletHan7的博客
10-26 5215
在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法（Wikipedia链接）K-Means要解决的问题算法概
K-Means 聚类算法
aijianxie8808的博客
02-09 596
K-Means 概念定义： K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法。 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念： 聚类（Clustering）：K-Means 是一种聚类分析（Cluster Analysis）方法。聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。 划分（...
Clustering - K-means algorithm
王彩旗的技术博客
10-20 850
In the clustering problem, we are given an unlabeled data set and we would like to have an algorithm automatically group the data into coherent subsets or into coherent clusters for us. The K-means algorithm is by the the most popular, by far the most wide
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）
Lianj.Qin
10-29 3219
k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）聚类中心再发生变化，误差平方和局部最小。
MATLAB实现k-means聚类分析
k-means聚类算法是一种广泛使用的无监督机器学习算法，用于将数据集分成多个簇，使得簇内的数据点之间相似度高，而簇间的相似度低。该算法的基本思想是：首先随机选择K个数据点作为初始簇中心，然后根据簇中心将数据...
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