means专题

第L8周：机器学习｜K-means聚类算法

本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 🚀 文章来源：K同学的学习圈子深度学习聚类算法的定义：聚类就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。“相似”这一概念，是利用距离标准来衡量的，我们通过计算对象与对象之间的距离远近来判断它们是否属于同一类别，即是否是同一个簇。聚类是

开放题：如何利用深度学习来重参数化 K-means 聚类，这样的思路要做出效果，它的前向传播、反向传播以及优化目标最好是什么样的？

🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 传统的 K-means 算法直接处理数据点与聚类中心。重参数化技术的核心在于利用神经网络来学习一个从输入空间映射到聚类分配的转换函数。深度学习重参数化 K-means 聚类的核心思想在于，将传统 K-means 算法中的硬分配机制转化为可微分的软分配，进而利用神经网络学习并优化特征表示。此方法巧妙融合了

算法——K-means算法和算法改进

简介：个人学习分享，如有错误，欢迎批评指正。一、什么是K-means算法？ K-means算法是一种无监督的聚类算法，用于将一组数据点分为K个簇（cluster）。其核心目标是将数据点划分到K个不同的簇中，使得每个簇内的数据点之间的相似性最大化，而不同簇之间的相似性最小化。具体而言，K-means算法通过以下方式实现聚类：簇中心（质心）：每个簇都有一个中心点，称为质心（cent

基于Python的机器学习系列（19）：K均值聚类（K-Means Clustering）

简介 K均值聚类（K-Means Clustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据样本划分为若干个“簇”，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇的数据点之间差异较大。由于K均值不依赖于标签，因此它是一种无监督学习方法。常见的应用包括客户细分、图像分割和数据可视化等。 K均值算法 K均值算法的基本步骤如下：定义簇的数量 k（需手动设定）。初始化簇的质心，这些质心

数学建模--K-Means聚类分析

目录 1.聚类分析步骤 1.1简单介绍 1.2两个概念 1.3几种距离 1.4更新质心 1.5终止条件 2.归一化处理 3.肘部法则 4.搭建K-Means分析模型 5.选择最佳K值 6.绘制3D图形 1.聚类分析步骤 1.1简单介绍 K-Means聚类分析是属于聚类分析的一种，这个数据机器学习的算法；对数据进行自动分组，使得同一组内的数据样本尽可能相似

从K-Means到K-Medoid：聚类算法在缺陷报告分析中的性能比拼与优化探索

本文分享自华为云社区《聚类：k-Means 和 k-Medoid》作者： Uncle_Tom 1. 前言在《对静态分析缺陷报告进行聚类，以降低维护成本》提到使用 k-Medoid 通过相似缺陷的聚类，来减少程序员对大量缺陷分析的工作量。 k-Medoid 和传统的 k-Means 聚类算法有什么差别呢？简单的说，K-Medoid 算法是一种基于 K-Means 算法的聚类方法，它

Python 点云K-means聚类算法

一、概述 K-means聚类算法（Intrinsic Shape Signatures）:是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。基本思想：首先需要预定义簇的数量K，然后随机选择K个对象作为初始的聚类中心。算法会遍历数据集中的每个对象，根据对象与各个聚类中心的距离，将每个

机器学习之 K-means算法的代码实现

K-means 算法简介 K-means 是一种常用的无监督学习算法，主要用于数据聚类。它的主要思想是将数据集中的数据分成 K 个簇（Cluster），使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的差异尽可能大。K-means 算法的核心步骤包括初始化质心、分配数据点到最近的质心、更新质心，重复这个过程直到收敛。导入实验数据在本实验中，我们将使用一个啤酒数据集，数据集包含每种啤酒的卡路里（calo

机器学习：K-means算法（内有精彩动图）

目录前言一、K-means算法 1.K-means算法概念 2.具体步骤 3.精彩动图 4.算法效果评价二、代码实现 1.完整代码 2.结果展示 3.步骤解析 1.数据预处理 2.建立并训练模型 3.打印图像四、算法优缺点 1.优点 2.缺点总结前言机器学习里除了分类算法，回归算法，还有聚类算法，这里讲的k均值算法便是其中

模糊C-means算法原理及Python实践

模糊C-means算法原理及Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means（Fuzzy C-Means，简称FCM）算法是一种经典的模糊聚类算法，它在数据分析、数据挖掘、图像处理等多个领域有着广泛的应用。FCM算法通过为每个数据点分配模糊隶属度，将数据点划分到不同的聚类中心，从而实现对数据集的聚

5步实现猫眼电影爬虫与k-means算法可视化分析

🍊作者：计算机毕设匠心工作室 🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。擅长：按照需求定制化开发项目、源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。 🍊心愿：点赞 👍 收藏 ⭐评论 📝 👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~ Java实战项目

聚类：k-Means 和 k-Medoid

1. 前言在《对静态分析缺陷报告进行聚类，以降低维护成本》提到使用 k-Medoid 通过相似缺陷的聚类，来减少程序员对大量缺陷分析的工作量。 k-Medoid 和传统的 k-Means 聚类算法有什么差别呢？简单的说，K-Medoid 算法是一种基于 K-Means 算法的聚类方法，它通过选择数据集中的点作为中心（medoid），而不是计算均值来代表聚类中心。这种方法对异常值和噪声更

基于模糊K-Means算法的新闻聚类

/**** @author YangXin* @info 基于模糊K-Means算法的新闻聚类*/package unitNine;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;import org.apache.hadoop.fs.Path;impor

in-memory形式的牧户K-Means聚类

/**** @author YangXin* @info 以in-memory形式的模糊k-means聚类示例*/package unitNine;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import org.apache.mahout.clustering.f

使用canopy生成和k-means聚类对新闻进行聚类

/***** @author YangXin* @info 使用canopy生成和k-means聚类对新闻进行聚类*/package unitNine;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;

在内存中执行k-means聚类算法

/**** @author YangXin* @info 利用点集测试K-Means聚类算法*/package unitNine;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import org.apache.mahout.clustering.Cluster;

K-Means实现HelloWorld聚类代码

/**** @author YangXin* @info 代码以in-memory模式使用mahout的k-means,* 对平面上点的结合进行聚类*/package com;import java.io.File;import java.io.IOException;import java.util.ArrayLis

【简单介绍下K-means聚类算法】

🌈个人主页: 程序员不想敲代码啊 🏆CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN博客专家 👍点赞⭐评论⭐收藏 🤝希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！ 💓K-means聚类算法.🎈 💓K-means聚类是一种广泛用于数据挖掘和机器学习的划分方法，它的目标是将n个观测点划分到k个簇中，使得每个点都属于离它最近的均值（即簇中

基于matlab的K-means聚类图像分割

1 原理 K-means聚类算法在图像分割中的应用是基于一种无监督的学习方法，它将图像中的像素点或特征区域划分为K个不同的簇或类别。以下是K-means聚类算法用于图像分割的原理，包括步骤和公式： 1.1 原理概述选择簇的数量(K)：首先，用户需要指定要将图像数据分成多少个簇（即K的值）。初始化聚类中心：随机选择K个像素点作为初始聚类中心。分配数据点到最近的聚类中心：对于图像中的每个

【Rust日报】 2020-07-09 Rust 机器学习应用：K-means 聚类和可视化

Rust 机器学习应用：K-means 聚类和可视化虽然机器学习的通用语言是 Python，但是 Python 本身在计算密集型算法中实际上相当慢的。而 Rust 可能比 Python 快 25 倍。对于基于 web 的机器学习应用程序来说，基于 Rust、WebAssembly 和 Node.js 的精简软件栈很有意义。Rust 允许我们编写高性能的机器学习函数。为了运行时安全性、跨平台

K-means聚类算法详解与实战

一、引言 K-means聚类算法是一种无监督学习算法，旨在将数据点划分为K个不同的聚类或群组，使得同一聚类内的数据点尽可能相似，而不同聚类间的数据点尽可能不同。在图像处理、数据挖掘、客户细分等领域有着广泛的应用。本文将通过图文结合的方式，详细介绍K-means聚类算法的原理、步骤，并通过Python代码展示其实现过程。二、K-means算法原理 K-means算法基于迭代的思想，通过不断迭

图像分割 K-means聚类分割算法

K-means算法是经典的基于划分的聚类方法基本思想是以空间中的k个点为中心进行聚类，对最靠近它们的对象归类，类别数为k。不断迭代，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，而各聚类之间尽可能的分开。该算法的最大优势在于简洁和快速，算法的关键在于预测可能分类的数量以及初始中心和距离公式的选择。图像分割即把图像分割成若干不相交的区域，实质是像素的聚类过程，是

论文辅导 | 基于K-means聚类和ELM神经网络的养殖水质溶解氧预测

辅导文章模型描述 1）相似度统计量构造。数据归一化后，利用皮尔森相关系数确定环境因子权重，构造相似日的统计量－相似度。 2）K-means 聚类。根据相似度应用 K-means 聚类法对历史日数据样本聚类，找出合适样本，使得历史日样本被分为若干类。 3）预测日所属类别识别。以相似度最大的类别作为预测日的类别，形成训练样本。 4）ELM 神经网络建模与预测。利用训练样本建立ELM 神经网络

使用MapReduce实现k-means算法

主要的算法流程就是：（1）随机选择k个点，放到磁盘上供个个点进行共享（2）每一个map读取中心点，每一条及记录找到最近的Cluster，发出的记录是<(id),(cluster)>,Reduce的功能就是重新计算新的k均值，并写到hdfs中，供下一次的迭代使用（3）当迭代停止，根据最终的中心点，分配所有的点，形成最终的聚类。以下是具体的代码： package kmeans;

K-means算法的介绍

1、介绍一下聚类聚类就是类的内部相似，类间不相似聚类的算法一般包括：划分聚类算法，层次聚类算法，基于密度聚类，基于网格聚类算法。每一中算法中都包含狠多的具体算法。基于划分聚类算法包括：k-均值，k-众数，PAM （k中心点），CLARA，CLARANS算法等等现在主要就是看一下整个算法的流程：该算法是有缺点的 1、K是很难确定的 2、容易受噪声点的干扰整个算法

智能优化算法应用：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法 - 附代码

智能优化算法应用：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法 - 附代码文章目录智能优化算法应用：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法 - 附代码1.K-means原理2.基于麻雀搜索算法的Kmeans聚类3.算法实验结果4.Matlab代码摘要：基于麻雀搜索优化K-means图像分割算法。 1.K-means原理 K-Means算法是一种无监督分类算法，