一、KMeans聚类分析算法原理 二、KMeans Stata命令介绍 三、Stata中的应用案例一:建模命令简单展示 四、Stata中的应用案例二:建模+分析 五、小结+Stata其它机器学习命令介绍 一、KMeans聚类分析算法原理 关于K均值聚类算法的原理,本人也已经在另外一篇文章中进行详细说明(并使用Python进行建模),在此不再赘述。具体可以...
k-means++算法选择初始聚类中心的基本原则是:初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。它选择初始聚类中心的步骤是: (1)从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心; (2)对于数据集中的每一个点x,计算它与最近聚类中心(指已选择的聚类中心)的距离D(x),并根据以下概率选择新的聚类中心。 (3)重...
4. 对数据进行K-Means的矢量量化 image_array_sample = shuffle(image_array, random_state=0)[:1000] kmeans= KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(image_array_sample) kmeans.cluster_centers_ labels=kmeans.predict(image_array) labels.shape image_kmeans=image_array.copy()foriinra...
本案例中,我们首先使用 Python 实现 K-Means 算法,基于一份随机数据集,使用动画演示聚类过程和优化目标的变化。然后将 K-Means 应用于图像分割问题。最后我们还将使用一份中文新闻数据集,用 K-Means 算法进行自动新闻主题聚类,并使用柱状图和词云图对聚类结果进行可视化分析。 1 实现 K-Means 算法 K-Means 算法的...
1. k-means聚类算法原理 若簇类相似度好簇间的相似度差,则聚类算法的性能较好。我们基于此定义k-means聚类算法的目标函数: 其中 文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net,作者:文宇肃然,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。 原文链接:wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/119827242...
K-means聚类算法原理分析与实际应用案例分析(案例分析另起一篇博客),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
4.案例2 scikit-learn实现k-means聚类 5.案例3 k-means实现文本聚类 8.支持向量机(SVM) 9.隐式马尔可夫模型 10.PCA降维 他们在学: 刘川怡 于6分钟前 《嵌入式竞赛平台应用开发》 ——嵌入式竞赛平台图像处理终端系统镜像烧写操作讲解 叶德臻 于24分钟前 《嵌入式竞赛平台无线组网通信》 ——嵌入式...
图像探索完毕,我们了解了,图像现在有9W多种颜色。我们希望来试试看,能否使用K-Means将颜色压缩到64种,还不严重损耗图像的质量。为此,我们要使用K-Means来将9W种颜色聚类成64类,然后使用64个簇的质心来替代全部的9W种颜色,记得质心有着这样的性质:簇中的点都是离质心最近的样本点。
直播案例K-Means的Python实现及在图像分割和新闻聚类中的应⽤K-Means 是⼀种最经典和常⽤的聚类⽅法。它通过多轮迭代的⽅式不断更新不同类样本的中⼼，计算样本到每个中⼼的距离，然后更新样本所属的类。最终能够把样本划分到 K 个类中。本案例中，我们⾸先使⽤ Python 实现 K-Means 算法，...
图像探索完毕,我们了解了,图像现在有9W多种颜色。我们希望来试试看,能否使用K-Means将颜色压缩到64种,还不严重损耗图像的质量。为此,我们要使用K-Means来将9W种颜色聚类成64类,然后使用64个簇的质心来替代全部的9W种颜色,记得质心有着这样的性质:簇中的点都是离质心最近的样本点。