KMeans
机器学习-Kmeans算法的sklearn实现
from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans衍生的算法-18
目录1. k-Medoids2. 二分KMEANS3. KMeans++4. elkan KMeans5. min batch KMeans算法6.小结： 1. k-Medoids 之前的kmeans算法 对于异常点数据特别敏感，更新中心点的时候，是对于该簇的所有样本点求平均，这种方式对于异常样本特 ......
机器学习-无监督机器学习-kmeans-17
目录1. 什么是聚类2. 代码实现 1. 什么是聚类 无监督机器学习的一种 输入数据只有X 没有y 将已有的数据 根据相似度 将划分到不同的簇 （花团锦簇） 步骤： 随机选择k个簇的中心点 样本根据距离中心点的距离分配到不同的簇 重新计算簇的中心点 重复 2-3直到所有样本 分配的簇不再发生改变 距 ......
KMeans算法全面解析与应用案例
本文深入探讨了KMeans聚类算法的核心原理、实际应用、优缺点以及在文本聚类中的特殊用途，为您在聚类分析和自然语言处理方面提供有价值的见解和指导。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云 ......
据类方法之：KMeans聚类分析
书接上回,在上一篇博客中完成了数据的降维分析，这里在降维后的基础上继续进行聚类分析，使用前2个PC进行KMeans据类并可视化。 from sklearn.cluster import KMeans from collections import Counter # 语言定义颜色和画布 colors ......
sklearn KMeans包结果无法复现
随机问题 numpy等随机数 使用numpy等随机数时，一定要注意随机函数会首到上次随机结果的影响。e.g. # 如果代码如下： import numpy as np np.random.seed(20) # 为numpy设置随机种子 for i in range(10): x = np.rando ......
R语言文本挖掘：kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32307 原文出处：拓端数据部落公众号 互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个尝试。 文本聚类其实也就 ......
非监督学习-聚类算法-Kmeans
K均值聚类算法是一种用于将数据集中的数据点分成不同组的方法。这些组通常称为簇。这个算法的核心思想是把相似的数据点放在同一个簇中，从而把数据分成几个组，每个组内的数据点彼此相似。 这是一个简单的K均值聚类过程： 选择簇的数量(K)：首先，您需要决定要将数据分成多少个簇。这个K值是您必须在开始时选择的， ......
机器学习算法原理实现——kmeans聚类算法
kmeans算法原理和步骤 K-means是一种常用的聚类方法，它将数据划分为K个相似的簇，其中每个簇的中心为该簇内所有数据点的均值。以下是K-means的基本原理和步骤： 原理： K-means基于一个简单的想法：相似的数据点应该在空间中彼此靠近，并且可以通过计算每个点到各个簇中心的距离来找到这些 ......
OpenCV3.2图像分割 实例3：KMeans图像分割
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 int main(int argc, char** argv) { 8 Mat src = ......
OpenCV3.2图像分割 实例2：KMeans对随机生成数据进行分类
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 int main(int argc, char** argv) { 8 Mat img(5 ......
R语言文本挖掘：kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32307 原文出处：拓端数据部落公众号 互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个尝试。 文本聚类其实也就 ......
机器学习实战5-KMeans聚类算法
# 概述 聚类 VS 分类   有监督学习 VS 无监督学习  # 书写自动智慧文本分类器的开发与应用：支持多分类、多标签分类、多 ......
采用PCA算法&KMeans算法来实现用户对物品类别的喜好细分（菜篮子分析）（附带数据集下载）
实现该项目的流程如下 """ 项目：用户对物品类别的喜好细分（菜篮子分析） 主算法：PCA降维算法 KMeans算法 总思路 1、导包 2、获取数据 3、数据处理 5、特征工程（使用PCA降维） 6、使用KMeans算法进行模型训练 7、模型评估 """ First of all！！导包 # 1、导 ......
PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346 最近我们被客户要求撰写关于用户流失数据挖掘的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上 “用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜 ......
kmeans，kmeans++， mini batch kmeans，canopy kmeans，parallel kmeans（matlab版）
K-means是一种聚类算法，是简单且热门的无监督式机器学习算法之一。 实现了几种kmeans，包括：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqYmJ1t kmeans kmeans++ mini batch kmeans canopy kmeans parallel kmean ......
0001. Kmeans聚类算法
一、Kmeans原理 Kmeans算法是一种常见的聚类算法，用于将数据集划分成k个不重叠的簇。其主要思想是通过迭代的方式将样本电话分到不同的簇中，使得同一簇内的样本点相似度较高，不同簇之间的相似度较低。 Kmeans算法的详细步骤： 初始化：选择k个初始聚类中心，可以是随机选择或者根据某种启发式方法 ......
R语言文本挖掘：kmeans聚类分析上海玛雅水公园景区五一假期评论词云可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32307 原文出处：拓端数据部落公众号 互联网时代，大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中，如何利用数据分析和文本挖掘的算法，将海量文本的价值挖掘出来，成为我们团队近期的一个研究方向，本案例就是我们的一个尝试。 文本聚类其实也就 ......
SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T检验研究通勤出行交通方式选择的影响因素调查数据分析|附代码数据
原文下载链接：http://tecdat.cn/?p=27587 最近我们被客户要求撰写关于通勤出行的研究报告，包括一些图形和统计输出。 某交通工程专业博士生想要研究不同因素对通勤交通方式选择的影响，对成都两个大型小区（高端和普通）居民分别进行了出行调查，各调查了300人 其中 Distance：居 ......
KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt x, y = make_blobs(n_samples=500, n_features=2, centers=4, random_state=1) colo ......
KMeans算法与GMM混合高斯聚类
一、K-Means K-Means是GMM的特例（硬聚类，基于原型的聚类）。假设多元高斯分布的协方差为0，方差相同。 K-Means算法思想 对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 N个d维样本，时间复杂度 O(kLNd ......
R语言Kmeans聚类、PAM、DBSCAN、AGNES、FDP、PSO粒子群聚类分析iris数据结果可视化比较
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32007 原文出处：拓端数据部落公众号 本文以iris数据和模拟数据为例，帮助客户了比较R语言Kmeans聚类算法、PAM聚类算法、 DBSCAN聚类算法、 AGNES聚类算法、 FDP聚类算法、 PSO粒子群聚类算法在 iris数据结果可视化分析 ......
机器学习-Kmeans
前言 K-means是一种经典的无监督学习算法，用于对数据进行聚类。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间，并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。本文将介绍K-means算法的原理、实现和应用。 定义 K-means是一种无监督学习算法， 用于对数据进行聚类。该算法将数 ......