常见的聚类算法有：kmeans、fuzzy c-means、EM、hierarchical clustering、graph theoretic、self organizing map 参考文章：A Review on Image Segmentation Clustering Algorithms 其中LZ对Kmeans和EM比较熟悉，图论和自组织映射相关的资料比较少，主要学习下模糊C均值聚

人们常数"物以类聚，人以群分"，聚类就是将一个给定的文档集中相似项目分成不同簇的过程。        聚类设计的过程:        (1)一个聚类算法( k-means、模糊k-means、canopy等)        (2)相似性和不相似性的概念            a.欧式距离            b.平方欧式距离            c. 曼哈顿距离

聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用 重要属性： 重要接口： 案例 矢量量化的降维是在同等样本量上压缩信息的大小，即不改变特征的数目也不改变样本的数目，只改变在这些特征下的样本上的信息量。 用K-Means聚类中获得的质心来替代原有的数据，可以把数据上的信息量压缩到非常小，但又不损失太多信息。我们接下来就通过一张图图片的矢量量化来看一看K-Means如何实现压缩数据大小，却不

聚类模型 引言 “物以类聚，人以群分”，所谓的聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。聚类和分类的区别：分类是已知类别的，聚类未知。 K均值聚类算法 算法流程 一、指定需要划分的簇[cù]的个数K值（类的个数）; 二、随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（

​🌈个人主页：Sarapines Programmer🔥 系列专栏：《人工智能奇遇记》🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。 目录结构 1. 机器学习之聚类算法概念 1.1 机器学习 1.2 聚类算法 2. 聚类算法 2.1 实验目的 2.2 实验准备 2.3 实验原理 2.4 实验内容 2.4.1 K-means算法 2.4.2 K-mean++算

K-means聚类算法 k-means算法以k为参数，把n个对像分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。 1、随机选择k个点作为初始的棸类中心。 2、对于剩下的点，根据其与棸类中心的距离，将其归入最近的簇。 3、对于每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心。 4、重复2、3直到棸类中心不再发生改变。 K-means的案例分析 例1：现有1999年全国31个省份城镇居民家

文章目录 K均值聚类密度聚类（DBSCAN）层次聚类AGNES 算法DIANA算法 高斯混合模型聚类聚类效果的衡量指标小结 K均值聚类 步骤： Step1：随机选取样本作为初始均值向量。 Step2：计算样本点到各均值向量的距离，距离哪个最近就属于哪个簇 Step3：重新计算中心点作为均值向量，重复第二步直到收敛常见距离 曼哈顿距离（街区距离）欧氏距离切比雪夫距离（棋盘距离）闵氏