K-均值（K-means）聚类算法
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。 这篇文章介绍一种称为K-均值的聚类算法，之所以称为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。 聚类分析视图将相似对象归入同一簇，将不相似对象归到不同簇。 下面用Python简单演示该算法实现 ...
原文：基于python3的可视化数据聚类系统（k-means算法和k-中心点算法）
用户界面 点击读取文件按钮，读取到的文件如下图所示： 数据聚类系统读取文件 数据聚类系统导入文件 设置簇的个数，这里设置成 ，并选择K means聚类算法，显示的结果如下图： 数据聚类系统运行K means聚类算法 设置簇的个数，这里设置成 ，并选择K 中心点聚类算法，显示的结果如下图： 数据聚类系统运行K 中心点聚类算法 清屏，显示的结果如下图： 数据聚类系统清屏 实验源码 编译环境为Spyd ...
2020-03-10 18:23 0 3547 推荐指数：
相关推荐
【算法】K-Means聚类算法（k-平均或k-均值）
1.聚类算法和分类算法的区别 a)分类 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。 举例： 假如你有一堆动物的头像图片样本，想把它们进行分类，分成：猫，狗，鱼等。当在有新的动物图片进来之后，能够 ...
k-means聚类算法python实现
K-means聚类算法 算法优缺点： 优点：容易实现缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的，相近的就会放到同一个类别中去 ...
聚类算法——K-means（上）
首先要来了解的一个概念就是聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据 ...
K-means聚类算法
一、思想 聚类：人以群分、物以类聚，使得簇内的距离接近，簇间距离远。 可以做推荐冷启动，区域推荐热榜、用户画像 二、算法步骤： 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，从中选出距离最近的⼀个点作为⾃⼰的标记 3、接着对着标记 ...
K-Means 聚类算法
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 ...
K-means聚类算法
1.原文：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用 ...
K-Means聚类算法
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 ...