序 　　由於項目需要，需要對數據進行處理，故而又要滾回來看看paper,做點小功課，這篇文章只是簡單的總結一下基礎的Ｋmeans算法思想以及實現； 正文： 1.基礎Kmeans算法. 　　Kmeans算法的屬於基礎的聚類算法，它的核心思想是：　從初始的數據點集合，不斷納入新的點 ...

目錄 基本信息 工作原理 算法優缺點 算法實現 基本信息 K-means算法是很典型的基於距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。該算法認為簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標。 工作原理 ...

實驗七、數據挖掘之K-means聚類算法 一、實驗目的 1. 理解K-means聚類算法的基本原理 2. 學會用python實現K-means算法 二、實驗工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. matplotlib 三、實驗簡介 1 K-means算法簡介 ...

K-Means算法的輸入N,K和一個size為N的向量組vector.輸出K個兩兩互不相交的向量組.其本質是將給定的向量組划分成K個類別,使得同類別的向量相似度比較大,而不同類別的向量之間的相似度較小. 比如以下這個圖,人肉眼能看出有四個點團,但計算機不知道,為了讓計算機明白這一點 ...

概念： 聚類分析（cluster analysis ）：是一組將研究對象分為相對同質的群組（clusters）的統計分析技術。聚類分析也叫分類分析，或者數值分類。聚類的輸入是一組未被標記的樣本，聚類根據數據自身的距離或者相似度將其划分成若干個組，划分的原則是組內距離最小化而組間（外部）距離最大化 ...

　　數據挖掘方法的提出，讓人們有能力最終認識數據的真正價值，即蘊藏在數據中的信息和知識。數據挖掘 (DataMiriing)，指的是從大型數據庫或數據倉庫中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的潛在有用信息，數據挖掘是目前國際上，數據庫和信息決策領域的最前沿研究方向之一。因此分享一下 ...

簡介 這一次我們來講一下比較輕松簡單的數據挖掘的算法——K-Means算法。K-Means算法是一種無監督的聚類算法。什么叫無監督呢？就是對於訓練集的數據，在訓練的過程中，並沒有告訴訓練算法某一個數據屬於哪一個類別。對於K-Means算法來說，他就是通過某一些騷操作，將一堆“相似”的數據聚集 ...

一、引言 　　K-Means算法是聚類算法中，應用最為廣泛的一種。本文基於歐幾里得距離公式：d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)計算二維向量間的距離，作為聚類划分的依據，輸入數據為二維數據兩列數據，輸出結果為聚類中心和元素划分結果。輸入數據 ...