K均值聚类 原文www.devean.cn/zh/blog/2023/machine-learning-k-means-clustering/ 概述 K-Means是一种无监督的聚类算法,其目的是将 n 个数据点分为 k 个聚类。每个聚类都有一个质心,这些质心最小化了其内部数据点与质心之间的距离。 它能做什么 市场细分: 识别具有相似属性的潜在客户群体。 图像分析: ...
importmath,randomimportmatplotlib.imageasmpimgimportmatplotlib.pyplotaspltfromfunctoolsimportreduce#完整代码: https://github.com/joelgrus/data-science-from-scratchclassKMeans:"""performs k-means clustering"""def__init__(self,k):self.k=k# number of clustersself.means=None# means of clustersdefclass...
Code below referenced fromMachine Learning Using C# SuccinctlybyJames McCaffrey, and articleK-Means Data Clustering Using C#. 1usingSystem;23namespaceClusterNumeric4{5classClusterNumProgram6{7staticvoidMain(string[] args)8{9Console.WriteLine("\nBegin k-means clustering demo\n");1011double[][] raw...
Our next task is to apply K-means to image compression. The intuition here is that we can use clustering to find a small number of colors that are most representative of the image, and map the original 24-bit colors to a lower-dimensional color space using the cluster assignments. Here's...
Mean Shift:通过迭代地更新候选簇中心点来寻找数据点密度最高的区域。 OPTICS:一种基于密度的聚类算法,类似于DBSCAN,但对不同密度的数据集表现更好。 BIRCH:专为大型数据集设计的一种层次聚类方法。 这些聚类算法各有优缺点,适用于不同类型的数据和不同的应用场景。选择合适的聚类算法通常取决于具体的需求、数据的...
吴恩达机器学习(十八)—— ex7:K-means Clustering and Principal Component Analysis (MATLAB + Python) Github链接。 一、K-means聚类 在此练习中,我们将实现K-means算法并使用它进行图像压缩。我们将首先启动一个样本2D数据集,来帮助我们直观理解K-means算法是如何工作的。之后,使用K-means...
k均值聚类算法(k-meansclustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。 聚类数为2,将数据聚成2个类别 ...
Kmeans聚类算法为一般的无监督的数据挖掘算法,它是在没有给定结果值的情况下,对于这类数据进行建模。聚类算法的目的就是根据已知的数据,将相似度较高的样本集中到各自的簇中。 Kmeans聚类思想 Kmeans就是不断的计算各样本点与簇中心之间的距离,直到收敛为止,大致分为以下4个步骤: ...
Copy CodeCopy Command This example exploresk-means clustering on a four-dimensional data set. The example shows how to determine the correct number of clusters for the data set by using silhouette plots and values to analyze the results of differentk-means clustering solutions. The example also ...
聚类算法的研究有着相当长的历史,早在1975年 Hartigan就在其专著 Clustering Algorithms[5]中对聚类算法进行了系统的论述。聚类分析算法作为一种有效的数据分析方法被广泛应用于数据挖掘、机器学习、图像分割、语音识别、生物信息处理等。 聚类方法是无监督模式识别的一种方法,同时也是一种很重要的统计分析方法。聚类分析...