K-均值聚类 (K-Means Clustering)是一种经典的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的簇。其核心思想是将数据点根据距离的远近分配到不同的簇中，使得簇内的点尽可能相似，簇间的点尽可能不同。一、商业领域的多种应用场景 1. **客户细分**：在市场营销领域，K-均值聚类可以用于客户细分，将客户根据购买...
k均值聚类(k-means clustering)算法思想起源于1957年Hugo Steinhaus[1],1967年由J.MacQueen在[2]第一次使用的,标准算法是由Stuart Lloyd在1957年第一次实现的,并在1982年发布[3]。简单讲,k-means clustering是一个根据数据的特征将数据分类为k组的算法。k是一个正整数。分组是根据原始数据与聚类中心(cluster c...
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: ...
对于K-means算法的实现: JAVA中Weka,OpenCV,Python中的Scikit-Learn等。
以下内容来自领英Learning 课程《Introduction to AI》中对K-Means Clustering算法的基础介绍。 另一种常见的机器学习算法是 K-means聚类是一种无监督的机器学习算法,它用于根据计算机在数据中看到的内容创建群集。 让我们回到上一篇K-nearest neighbor中提到的动物收容所,狗狗各自有他们的一群朋友,他们一起玩耍和闲逛...
【k-means clustering】【一】基础算法 算法描述 输入样本集:X = { x 1 , x 2 , . . . x n } X=\{x_1, x_2,... x_n\}X={x1,x2,...xn} 聚类簇数K 输出划分C = { c 1 , c 2 , . . . c k } C=\{c_1, c_2, ... c_k\}C={c1,c2,...ck...
主要思想 k-平均聚类算法在类别数已知时使用。在质心不断明确的过程中完成特征量的分类任务。 具体步骤 为每个数据随机分配类; 计算每个类的重心; 计算每个数据与重心之间的距离...
Partition the data set into three clusters using k-means clustering. Specify the city block distance metric, and use the default k-means++ algorithm for cluster center initialization. Use the 'Display' name-value pair argument to print the final sum of distances for the solution. Get [idx3...
If the network is a Unit Disk Graph (UDG), then our algorithm is 7.2552k+O(1)competitive, that is, the number of k-clusters constructed by the algorithm is at most 7.2552k + O(1) times the minimum possible number of k-clusters in any k-clustering of the same network. More ...