K-means與K-means++： 原始K-means算法最開始隨機選取數據集中K個點作為聚類中心， 而K-means++按照如下的思想選取K個聚類中心： 假設已經選取了n個初始聚類中心(0<n<K)，則在選取第n+1個聚類中心時：距離當前n個聚類中心越遠的點會有更高 ...

代碼如下： 原來的數據分布圖為： k=2時，聚類情況： k=3時，聚類情況： k=4時的聚類效果： k=5時的聚類效果： 不同k值對應的聚類效果折線 ...

java簡單實現聚類算法 第一個版本有一些問題，，（一段廢話biubiu。。。），，我其實每次迭代之后（就是達不到收斂標准之前，聚類中心的誤差達不到指定小的時候），雖然重新算了聚類中心， ...

k-means算法是一種基本的聚類算法，這個算法的先決條件是 　　1）必須選擇最終結果需要聚為幾類，就是k的大小。 　　2）初始化聚類中心點，也就是seeds。 　　當然，我們可以在輸入的數據集中隨機的選擇k個點作為seeds，但是隨機選擇初始seeds可能會造成聚類的結果和數 ...

Clustering 中文翻譯作“聚類”，簡單地說就是把相似的東西分到一組，同 Classification （分類）不同，對於一個 classifier ，通常需要你告訴它“這個東西被分為某某類”這 ...

1. K-Means原理解析 2. K-Means的優化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++實現 1. 前言 上一篇博文K-Means原理解析簡單清晰的闡述了K-Means的原理和過程。但是還有一些在使用K-Means過程中會遇到的問題 ...

kmeans聚類實現灰度圖像色彩量化（使用更少灰度值表示原灰度圖像） 程序輸出結果 kmeans聚類實現彩色圖像色彩量化（使用更少色彩值表示原彩色圖像） 控制台輸出 量化結果輸 ...

算法過程： 隨機選取K個種子點 求所有點到種子點的距離，將點納入距離最近的種子點群 所有點均被納入群內后，將種子點移動到種子群中心 重復上述2、3過程，直至種子點沒有移動 優 ...

1. 算法步驟 隨機選取k個樣本點充當k個簇的中心點； 計算所有樣本點與各個簇中心之間的距離，然后把樣本點划入最近的簇中； 根據簇中已有的樣本點，重新計算簇中心； 重復步驟2和3， ...

RFM模型 在眾多的客戶價值分析模型中，RFM模型是被廣泛應用的，尤其在零售和企業服務領域堪稱經典的分類手段。它的核心定義從基本的交易數據中來，借助恰當的聚類算法，反映出對客戶較為直觀的分類指示 ...