二分KMmeans

最新推荐文章于 2023-09-27 13:01:32 发布
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分类专栏： 李航统计学
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zyoulanxin/article/details/109331981
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本文探讨了一种改进的K-Means算法——二分K-Means，该算法在处理大规模数据集时能有效提升聚类效率和精度。通过对数据进行逐步细化的二分策略，二分K-Means在保持聚类效果的同时，降低了计算复杂度。

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在这里插入图片描述

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def loadDataSet(fileName):
    dataMat = []
    with
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K-Means算法详细介绍(SSE、轮廓分析)
修炼之路
04-29 4万+
在前面我们介绍过了很多的监督学习算法，分类和回归。这篇文章主要介绍无监督算法，通过聚类分析来处理无类标数据。我们事先并不知道数据的正确结果(类标)，通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息，对数据进行分簇(分类)。聚类算法的目标是，簇内相似度高，簇间相似度低。有点像LDA降维算法，类内方差最小，类间方差最大。这篇文章主要包括：1、K-Means算法2、K-Means++3、硬聚类和软聚类4、聚类...
k-means算法（DBSCAN算法），聚类算法
起飞的木木的博客
03-25 6929
一、K-means算法是最经典的聚类算法（无监督学习）， 本文对scikit-learn中的kmeans进行说明，以便以后使用。 首先：k-means算法的优劣如下 优势：简单，快速，适合常规数据集 劣势：K值难确定，复杂度与样本呈线性关系，很难发现任意形状的簇（针对凸数据集效果较好： 在欧氏空间中，凸集是对于集合内的每一对点，连接该对点的直线段上的每个点也在该集合内。凹集则不满...
k-Means (kM) 聚类：通过 k-Means++ 使用 kM 和初始化的多个聚类-matlab开发
05-31
功能1. kMeans.predict(Xnew) 描述1. 返回一个或多个测试实例的估计集群。 例子 X = [[1, 2]; [1，4]; [1, 0];[10, 2]; [10, 4]; [10, 0]]; Xnew = [[0, 0]; [12，3]]; k = 2; mdl = kMeans(k); mdl = mdl.fit（X）; Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 1 2 质心 = mdl.C 1 2 10 2 请参阅脚本文件中的示例。
机器学习——聚类算法（K-means、DBSCAN）
weixin_40876685的博客
05-03 663
1、K-means 参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6164214.html 过程： 1、 随机在数据当中抽取k个样本，当做三个类别的中心点 2、 计算其余的点到k个中心点的距离，每一个样本有三个距离，从中选择距离最近的一个点作为自己的标记形成k个族群 3、 分别计算k个族群的平均值，把三个平均值与旧中心点进行比较 相同：结束聚类 不相同：把三个平均值当作新...
K-means聚类算法
大鹌鹑咕咕咕
05-11 854
如果k值过高返回值可能会出现in
k-means聚类算法
qq_43771652的博客
03-15 299
k-means k:把数据划分成多少个类别 1.聚类方法 （1）随机在数据中抽取三个样本，当作三个类别的中心点( k1,k2,k3) （2）计算其余的点分别到三个中心的距离，从中选出距离最近的点作为自己的标记形成三个族群 （3）分别计算这三个族群的平均值，把三个平均值与之前的三个旧中心点进行比较，相同就结束聚类，不相同就把这三个平均值当作新的中心点，重复第二步。 api: sklearn.cluster.KMeans(n-clusters=8,init='k-means++') k-means: 聚类 n_
k-means聚类算法--参数使用
最新发布
AI_dataloads的博客
09-27 646
k-means算法具体原理，参考。
怎样用python进行K-means图片聚类
05-20 6013
直接附代码： import os, codecs import shutil import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist def get_file_name(pa...
kmeans.rar_K-means程序_k-means
07-15
否则，返回第二步，继续进行分配和更新。 "K-means.rar"中的"kmmeans1.m"和"kmeans2.m"是两个K-means算法的Matlab实现。这两个文件可能包含以下关键部分： 1. **输入参数**：可能包括数据集、聚类数目K、迭代次数...
快速了解K-Means聚类算法（包含代码实例）
AI_dataloads的博客
09-26 788
k-means算法是一种常用的聚类算法，用于将数据点分成k个不重叠的簇。该算法的核心思想是通过迭代的方式将数据点逐步分配给最接近的簇中心，并更新簇中心以得到更好的聚类结果。
K-Means聚类算法详解
古韦的专栏
07-31 2万+
KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。   K-Means聚类算法主要分为三个步骤： (1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心 (2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离，将每个点聚类到离该点最近的聚类中去 (3)第三步是计算每个聚类中所
机器学习：k-means聚类效果评估
l974415301的博客
02-22 3万+
接着上一回的工作，用kmeans聚类之后，感觉肘部法则有些问题，今天又看了一遍代码，发现fit（）函数的参数输错了，应该输入归一化之后的X_norm 今天查阅了各种同学的分享，太多了，就不给出链接了，对聚类算法的评估，我筛选了下面三种方法 第一种 SSE 样本距离最近的聚类中心的距离总和 （簇内误差平方和） 只对单个族中的数据分析，族与族之间的关系没有涉及 所以可能有一定的问题 在sklearn...
聚类算法KMeans
taon1607的博客
06-17 950
这一节我们来讨论下聚类算法，聚类属于无监督问题，给出的数据没有标签值，需要机器学习算法自行去探索其中的规律，根据该规律将相近的数据划分为一类。 聚类算法理解起来非常容易，没有数学公式的推导。我们用下图来做个简单的说明，原始数据是没有颜色的，我们通过聚类算法将相近的数据分成了三类，并标记了三种颜色。 1.K-MEANS算法的基本概念 1.指定簇的个数，需要指定K值，k-means会根据指定的k值将数据分为k类。实际代码：km = KMeans(n_clusters = 3)，代码中的3就是我们指定的k值。
K-Means（聚类）
https://blog.youkuaiyun.com/sinat_36710456
02-28 14万+
说到聚类，应先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类：分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中...
机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）
modabobo
12-26 4981
机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means） zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这...
深入理解K-Means聚类算法
热门推荐
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
Scikit-Learn学习笔记——k-means聚类：图像识别、色彩压缩
Little Garden
08-22 1万+
k-means聚类 k-means是一种无监督学习模型——聚类算法的一种算法。k-means算法可以在不带标签的多维数据集中寻找确定数量的簇。 最优的聚类结果需要符合一下两个假设 “簇中心点“是属于该簇的所有数据点坐标的算术平均值 一个簇的每个点到该簇中心点的距离，比到其他簇中心点的距离短。 #简单演示k-means算法 %matplotlib in...
KMeans 算法（一）
Stay Focused And Work Hard !!!
03-11 10万+
K-means算法简述 K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，一般作为掌握聚类算法的第一个算法。 这里的K为常数，需事先设定，通俗地说该算法是将没有标注的 M 个样本通过迭代的方式聚集成K个簇。 在对样本进行聚集的过程往往是以样本之间的距离作为指标来划分。 简单Demo说明 如上图以 K 为2，样本集为M 来描述KMean算法，算法执行步骤如下： 选取K个点做为初始聚集的簇心...
5 分钟带你弄懂 k-means 聚类
黄飞的博客专栏
11-08 12万+
聚类与分类的区别分类：类别是已知的，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。属于监督学习。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。关于监督学习和无监督学习，这里给一个简单的介绍：是否有监督，就看输入数据是否有标签，输入数据有标签，则为有监督学习，否则为无监督学习。更详尽的解释会在后续
从零开始实现Kmeans聚类算法
风雪夜归子
11-01 7万+
声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处: http://blog.youkuaiyun.com/u013719780?viewmode=contents知乎专栏： https://www.zhihu.com/people/feng-xue-ye-gui-zi本系列文章的所有源代码都将会开源，需要源代码的小伙伴可以去我的 Github fork！1. Kmeans聚类算法简介由于具有出色的速度和良好的可扩展性，
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