K-means与K-means++： 原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心， 而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心： 假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K)，则在选取第n+1个聚类中心时：距离当前n个聚类中心越远的点会有更高 ...

代码如下： 原来的数据分布图为： k=2时，聚类情况： k=3时，聚类情况： k=4时的聚类效果： k=5时的聚类效果： 不同k值对应的聚类效果折线 ...

java简单实现聚类算法 第一个版本有一些问题，，（一段废话biubiu。。。），，我其实每次迭代之后（就是达不到收敛标准之前，聚类中心的误差达不到指定小的时候），虽然重新算了聚类中心， ...

k-means算法是一种基本的聚类算法，这个算法的先决条件是 　　1）必须选择最终结果需要聚为几类，就是k的大小。 　　2）初始化聚类中心点，也就是seeds。 　　当然，我们可以在输入的数据集中随机的选择k个点作为seeds，但是随机选择初始seeds可能会造成聚类的结果和数 ...

Clustering 中文翻译作“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 ...

1. K-Means原理解析 2. K-Means的优化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++实现 1. 前言 上一篇博文K-Means原理解析简单清晰的阐述了K-Means的原理和过程。但是还有一些在使用K-Means过程中会遇到的问题 ...

kmeans聚类实现灰度图像色彩量化（使用更少灰度值表示原灰度图像） 程序输出结果 kmeans聚类实现彩色图像色彩量化（使用更少色彩值表示原彩色图像） 控制台输出 量化结果输 ...

算法过程： 随机选取K个种子点 求所有点到种子点的距离，将点纳入距离最近的种子点群 所有点均被纳入群内后，将种子点移动到种子群中心 重复上述2、3过程，直至种子点没有移动 优 ...

1. 算法步骤 随机选取k个样本点充当k个簇的中心点； 计算所有样本点与各个簇中心之间的距离，然后把样本点划入最近的簇中； 根据簇中已有的样本点，重新计算簇中心； 重复步骤2和3， ...

RFM模型 在众多的客户价值分析模型中，RFM模型是被广泛应用的，尤其在零售和企业服务领域堪称经典的分类手段。它的核心定义从基本的交易数据中来，借助恰当的聚类算法，反映出对客户较为直观的分类指示 ...