K-means聚类算法

最新推荐文章于 2024-10-25 14:06:52 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-25 14:06:52 发布 · 724 阅读 · 2 ·
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。

本文深入浅出地介绍了K-means聚类算法的基本原理及其在Matlab中的实现过程。通过对K-means算法的详细解析，帮助读者理解其工作方式，并通过实际案例展示如何使用Matlab进行K-means聚类。
zoukangdlut
关注
基于K-means聚类算法的图像分割(MATLAB实现).rar_ASV聚类_K-Means图像分割_k means_rest
07-14
《基于K-means聚类算法的图像分割在MATLAB中的实现》 图像分割是计算机视觉领域中的基础任务，它旨在将图像划分为多个区域或对象，每个区域具有相似的特征。K-means聚类算法是一种广泛应用的数据分析方法，它通过...
基于GLCM的纹理分类
11-17
此函数完成对纹理图像的分类：可用于计算纹理图像的灰度氛围矩阵，并进行pca，完成对纹理图像的分类
采用GLCM实现图像的纹理特征提取，并采用聚类方法，实现纹理图像分割，测试分割效果
weixin_45094716的博客
09-05 5181
采用GLCM实现图像的纹理特征提取，并采用聚类方法，实现纹理图像分割，测试分割效果 GLCM介绍及代码 纹理分析是对图像灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。纹理是物体结构的反映，分析纹理可以得到图像中物体的重要信息，是图像分割、特征抽取和分类识别的重要手段。对于空间域图像或变换域图像，可以用统计和结构两种方法进行纹理分析。 图像局部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常用的数字纹理特征。如灰度共生矩阵用灰度的空间分布表征纹理。由于粗纹理的灰度分布随距离的变化比细纹理缓慢得多
【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聚类算法原理及python实现
热门推荐
Flaneur-yz的博客
07-26 26万+
文章目录一.聚类算法二.K-means聚类算法三.K-means算法步骤详解Step1.K值的选择Step2.距离度量2.1.欧式距离2.2.曼哈顿距离2.3.余弦相似度Step3.新质心的计算Step4.是否停止K-means四.K-means算法代码实现1.其伪代码如下2.python实现五.K-means算法补充六.小结 一.聚类算法     &nbs...
聚类分析算法——K-means聚类 详解
goTsHgo的博客
10-25 8万+
K-means 是一种简单、快速的聚类算法，广泛应用于数据聚类任务。通过反复优化簇中心位置，K-means 不断收敛并找到数据的聚类结构。然而，它对初始条件敏感，对簇形状有限制，适合于球形且均匀分布的簇。在实际应用中，可通过结合 K-means++、肘部法和轮廓系数等手段改进其效果。
K-means聚类算法详细介绍
考研小钻风
05-26 6554
K-means聚类是一种常见且高效的无监督学习算法，用于将数据集分成K个簇（clusters）。本文将详细介绍K-means聚类的基本原理、算法步骤、优缺点以及应用场景。
K-Means聚类算法
软件工程小施同学 的专栏
06-14 6万+
什么是聚类分析聚类分析是数据挖掘中一个重要概念，其核心是寻找数据对象中隐藏的有价值的信息，根据相似性原则，把具有较高相似度的数据对象划分到同一类簇，把具有较高相异度的数据对象划分到不同类簇，从而使相同组中的数据点之间比其他组中的数据点更具有相似性。聚类算法典型的聚类算法分为三个阶段，主要包括特征选择和特征提取、数据对象间相似度计算以及根据相似度将数据对象分组。聚类算法可以分为两大类：层次聚类算法和划分聚类算法。层次聚类算法通过不同类别间的数据对象的相似度试图构建一个高层次的嵌套聚类树结构，聚类树的构建有两种
K均值（K-means）聚类算法（Python3实现代码）
helloWorld的博客
05-10 7万+
K-means算法的简介与Python3实现
K-means聚类算法原理
Weirdo的博客
04-21 1217
在日常生活中，经常会遇到需要对事物进行分类的情况。比如，在超市购物时，商品会被分类成不同的种类，方便我们查找和购买；在整理衣柜时，衣服也会被按照颜色、款式等属性进行分类。同样，在数据处理和分析领域，我们也需要对大量的数据进行分类，以便更好地理解数据的特征和规律。而K-means聚类算法就是一种常用的数据分类方法。
详解Java实现的k-means聚类算法
08-28
Java实现的k-means聚类算法详解 k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于对数据进行聚类分析。该算法的主要思想是将相似的数据点聚类到一起，形成不同的簇。Java语言是实现k-means聚类算法的不二之选。 ...
python基于K-means聚类算法的图像分割
09-18
在本文中，我们将深入探讨如何使用Python中的K-means聚类算法进行图像分割。K-means是一种经典的无监督机器学习算法，它通过迭代过程将数据点分配到最近的聚类中心，最终达到聚类的目的。在图像处理领域，图像可以被...
Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现
12-17
【Python K-means聚类算法实现客户分群】 在数据科学和市场营销中，客户分群是一种常用的方法，它能够帮助商家识别不同的客户群体，以便更好地理解客户需求，制定更有效的营销策略。K-means聚类算法是实现这一目标...
k-means聚类算法及改进
m0_58485149的博客
05-16 2808
原始Kmeans算法最开始随机选取数据集中k个点作为聚类中心，k个初始化的质心的位置选择对最后的聚类结果和运行时间都有很大的影响，因此需要选择合适的k个质心。k-means在选择质心时是直接随机选取k个质心(在选择时不能重复选取)，而k-means++在选择初始质心时是根据轮盘法选择距离位置远的数据点作为下一个质心。它的原理是将数据划分为k个簇，每个簇由距离中心最近的数据点组成，基于计算样本与中心点的距离归纳各簇类下的所属样本，迭代实现样本与其归属的簇类中心的距离为最小的目标。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
最新发布
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
K-means聚类算法分析与信号处理
K-means聚类算法是一种广泛应用于数据挖掘和模式识别领域的无监督学习算法。其主要目的是将n个数据点划分为k个集合，使得集合内数据点的相似度较高，而不同集合内的数据点相似度较低。这种算法在图像分割、文档聚类...
评论
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