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k-means聚类利用已知数据分析西瓜的密度与含糖率实例

k-means聚类利用已知数据分析西瓜的密度与含糖率实例

k-means聚类分析西瓜的密度与含糖率 第一部分:数据集 X表示二维矩阵数据,表示西瓜密度和含糖率 总共30行,每行两列数据 第一列表示西瓜密度:x1 第二列表示西瓜含糖率:x2 from sklearn.cluster import Birch # 从sklearn.cluster机器学习聚类包中导入Birch聚类 from sklearn.cluster import KMeans # 从s... »

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python机器学习mooc解决K-means代码无法运行的问题

所以buffering参数我们设定为1encoding是用于编码或解码文件的编码名称。该参数应仅用于文本模式,默认的编码是平台依赖的,但所有Python支持的文本编码都可使用,支持的编码列表参考codecs模块。在encoding参数处改变编码方式调整后,代码就可以在环境下运行了作者:Clyhr(=_=) »

Python——K-means聚类分析及其结果可视化

0 前言K-Means是聚类算法的一种,通过距离来判断数据点间的相似度并据此对数据进行聚类。要求输入为整数型,默认值为8;2.init : ,表示对进行聚类的数据初始化的方法,默认的方法是’k-means++’。 »

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聚类算法:K-means聚类图像分割

1 K-Means聚类 K-Means聚类是最常用的聚类算法,最初起源于信号处理,其目标是将数据点划分为K个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解,运算速度较快,缺点是只能应用于连续型数据,并且要在聚类前指定聚集的类簇数。 下面是K-Means聚类算法的分析流程,步骤如下: 第一步,确定K值,即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步,从数据集中随机选择K个数据点作... »

【机器学习】word2vec词向量,相似词,近义词,k-means文本聚类预处理,python

使用K-means做词聚类需要用到word2vec做词向量化预处理。 # @Author : LinYimeng 代码传送门: # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : LinYimeng import multiprocessing import gensim from gensim.test.utils import common_texts, get_tmpfi... »

Python:获取K-Means中心点最近的样本

import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets as DS import matplotlib.pyplot as plt def euclideanDist(A, B): return np.sqrt(sum((A - B) ** 2)) def RandomCenters(dataSet, k): n = ... »

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无监督学习PCA降维处理和K-means聚类

1、无监督学习 没有目标值(变量)的算法 常见的无监督学习算法: 降维: – 主成分分析PCA降维处理 聚类: – K-means(k均值聚类) 2、主成分分析 应用PCA实现特征的降维 ·定义:高维数据转化为低维数据的过程,在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量 ·作用:是数据维散压缩,尽可能降低原数据的维数(复杂度),损失少量信息。 ·应用:回归分析或者聚类分析当中 PCA的APA: ·s... »

k-means对一维数组进行聚类的代码,适合初学者

关于k-means聚类的原理可以参考这篇博客: https://blog.csdn.net/sinat_36710456/article/details/88019323 本篇只讨论基本的代码实现,由于只是对一维数组的聚类,距离公式上比较简单:distance = |a – b| 适合初学者理解最基本的原理 所谓一维数组 比如: [12, 3, 56, 89, 78, 2, 12, 4... »

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K-means聚类算法

聚类 “类”指的是具有相似性的集合,聚类是指将数据集划分为若干类,使得各个类之内的数据最为相似,而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。聚类分析就是以相似性为基础,在一个聚类中的模式之间比不在同一个聚类中的模式之间具有更多的相似性。对数据集进行聚类划分,属于无监督学习。 K-Means聚类算法 是无监督学习的一种。 K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定... »

p (X,Y) = frac { cov(X,Y) }{ sigma_{x} sigma_{y} } = frac { E[(X-mu_{X} )(Y-mu_{Y})]) }{ sigma_{x} sigma_{y} }

第十三章-聚类之K-means算法 深度之眼_吴恩达机器学习作业训练营

图13-1 K-means 算法举例2.2 优化目标设m个样本为:图13-2 肘部法则这里介绍有一种称之为“肘部法则”的选取方法,即选取不同的K值进行计算训练后的代价函数值。K-means算法的一个问题在于样本中心的初值选择不好,可能会造成最终收敛到一个局部最优解。重点讲解了K-means聚类算法的理论。介绍了K-means聚类算法的一些应用细节。 »

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基于word2vec的k-means聚类

1.将txt文本用word2vec将每个词转换成词向量 2.将300维度的词向量用pca转换为2维 3.将2维的数据作为k-means聚类的输入 text.txt:作为训练的文本(最好是英文,如果是中文的话可以再用jieba库把中文解析) word_model.txt:创建一个空的文本 data.csv:创建一个空的csv文件 #1。将文本的标点替换成空格 import re import os ... »

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(五)OpenCV图像分割_08_证件照背景替换

K-Means分割 背景去除 遮罩生成 遮罩模糊 背景融合:高斯模糊 混合通道输出 #include #include using namespace cv; using namespace std; Mat mat_to_samples(Mat& image);//RGB 数据转换到样本数据,用于K-means int main(int argc, char** argv) { Mat ... »

python实现k-means聚类算法

k-means聚类算法 k-means是发现给定数据集的k个簇的算法,也就是将数据集聚合为k类的算法。 算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类,我们一般取欧几里得距离 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代步骤(2)、(3)直至新的质心与原质心相等或迭代次数大于指定阈值,算法结束 算法实现 随机初始化k个质... »

Python机器学习之K-Means聚类实现详解

本文为大家分享了Python机器学习之K-Means聚类的实现代码,供大家参考,具体内容如下 1.K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。各聚类本身尽可能的紧凑,而... »

详解K-means算法在Python中的实现

K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相似度较低。 K-MEANS算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得... »

python中学习K-Means和图片压缩

python中学习K-Means和图片压缩

大家在学习python中,经常会使用到K-Means和图片压缩的,我们在此给大家分享一下K-Means和图片压缩的方法和原理,喜欢的朋友收藏一下吧。下面首先我先介绍下K-Means,当你了解了K-Means那么你也很容易的可以去理解图片压缩了,最后附上图片压缩的核心代码。K-Means的核心思想k-means的核心算法也就上面寥寥几句,下面将分三个部分来讲解:初始化簇中心、簇分配、簇中心移动。 »

K-means聚类算法介绍与利用python实现的代码示例

聚类 今天说K-means聚类算法,但是必须要先理解聚类和分类的区别,很多业务人员在日常分析时候不是很严谨,混为一谈,其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都不过滤,在日常使用过程中,我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”,过一段时间,Gmail就体现出一定的智能,能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这... »

python中实现k-means聚类算法详解

算法优缺点: 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢 使用数据类型:数值型数据 算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相近关系的,相近的就会放到同一个类别中去。 1.首先我们需要选择一个k值,也就是我们希望把数据分成多少类,这里k值的选择对结果的影响很大,Ng的课说的选择方法有两种一种是elbow method,简单的说就是根据聚类... »

k-means聚类算法简介

k-means聚类算法简介

k-means 算法的处理流程如下。k-means 算法使用距离来描述两个数据对象之间的相似度。k-means 算法是当准则函数达到最优或者达到最大的迭代次数时即可终止。k-means 算法不保证能返回全局最优的聚类结果,所以在目标数据集上多次跑 k-means 算法,有助于返回最佳聚类结果。epsilon表示 k-means 算法迭代收敛的阈值。 »

Python实现k-means算法

本文实例为大家分享了Python实现k-means算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 这也是周志华《机器学习》的习题9.4。 数据集是西瓜数据集4.0,如下 编号,密度,含糖率 1,0.697,0.46 2,0.774,0.376 3,0.634,0.264 4,0.608,0.318 5,0.556,0.215 6,0.403,0.237 7,0.481,0.149 8,0.437,0.2... »

Python机器学习算法之k均值聚类(k-means)

一开始的目的是学习十大挖掘算法(机器学习算法),并用编码实现一遍,但越往后学习,越往后实现编码,越发现自己的编码水平低下,学习能力低。这一个k-means算法用Python实现竟用了三天时间,可见编码水平之低,而且在编码的过程中看了别人的编码,才发现自己对numpy认识和运用的不足,在自己的代码中有很多可以优化的地方,比如求均值的地方可以用mean直接对数组求均值,再比如去最小值的下标,我用的是a... »

C语言中K-means算法实现代码

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 算法过程如下: 1)从N个样本随机选取K个样本作为质心 2)对剩余的每个样本测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2~3步直至新的质心与原质心相等... »

C语言实现K-Means算法

一、聚类和聚类算法 聚类,就是将数据对象划分成若干个类,在同一个类中的对象具有较高的相似度,而不同的类相似度较小。聚类算法将数据集合进行划分,分成彼此相互联系的若干类,以此实现对数据的深入分析和数据价值挖掘的初步处理阶段。例如在现代商业领域,聚类分析算法可以从庞大的数据集合中对消费者的消费习惯、消费倾向,以方便决策者制订消费策略。总之,作为数据挖掘中的一个模块,聚类分析算法可以作为一个单独的工具已... »

Python如何使用k-means方法将列表中相似的句子归类

Python如何使用k-means方法将列表中相似的句子归类

前言 由于今年暑假在学习一些自然语言处理的东西,发现网上对k-means的讲解不是很清楚,网上大多数代码只是将聚类结果以图片的形式呈现,而不是将聚类的结果表示出来,于是我将老师给的代码和网上的代码结合了一下,由于网上有许多关于k-means算法基础知识的讲解,因此我在这里就不多讲解了,想了解详细内容的,大家可以自行百度,在这里我只把我的代码给大家展示一下。 k-means方法的缺点是k值需要自己找... »

python实现鸢尾花三种聚类算法(K-means,AGNES,DBScan)

python实现鸢尾花三种聚类算法(K-means,AGNES,DBScan)

一.分散性聚类(kmeans) 算法流程: 1.选择聚类的个数k. 2.任意产生k个聚类,然后确定聚类中心,或者直接生成k个中心。 3.对每个点确定其聚类中心点。 4.再计算其聚类新中心。 5.重复以上步骤直到满足收敛要求。(通常就是确定的中心点不再改变。 优点: 1.是解决聚类问题的一种经典算法,简单、快速 2.对处理大数据集,该算法保持可伸缩性和高效率 3.当结果簇是密集的,它的效果较好 缺点... »

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