聚类

肘部法找k产生的原因是因为聚类的目标是最小化化簇内距离之和（wcss）。因此基于目标函数，我们会得知以下三个规律：（规定真实簇的个数为n）

Day 18 推断聚类后簇的类型@浙大疏锦行今日任务：在Day 17 的学习中，了解了三种聚类算法的使用。但是如果仅得到聚类后的结果而不赋予实际含义，那么聚类将毫无意义。聚类回答了“是什么”的问题，而给聚类标签赋予实际意义则解决“为什么”的问题。

【PYTHON学习】推断聚类后簇的类型DAY18聚类后的分析：推断簇的类型知识点回顾：由AI辅助归纳最终得到：（PCA主成分分析）是一种降维算法，主要作用是：用尽量少的维度，保留尽可能多的数据信息。帮助你把高维聚类结果投影成低维图像方便看。

【文献分享】通过基于大型语言模型嵌入的蛋白质的 k 均值聚类来探索同源性检测从序列信息中推断蛋白质的同源性对于理解物种进化以及实现功能注释的转移至关重要。除了基于相似性的方法外，还开发了多种利用不同方式表示蛋白质数据的机器学习方法。

做科研的周师兄

中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了

聚类之KMeans学习目标：1.知道什么是聚类2.了解聚类算法的应用场景3.知道聚类算法的分类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。

小喵要摸鱼

【机器学习】无监督学习 —— K-Means 聚类、DBSCAN 聚类K‑Means 聚类是一种无监督机器学习算法，通过数据点的内在相似性将其分组为簇。目标是将数据集划分为 k k k 个簇，使得每个簇内的数据点彼此之间的相似度高于与其他簇中的数据点的相似度。

多目标识别YOLO :YOLOV3 原理YOLO 的全称是 You Only Look Once，是一种单阶段（one-stage）的目标检测算法。其核心思想是将目标检测任务作为一个回归问题来处理，只需“看”一次图像（通过一个神经网络）就能预测出图像中所有目标的边界框和类别概率。

机器学习基础入门（第四篇）：无监督学习与聚类方法目录一、前言二、无监督学习的基本概念1. 定义2. 特点3. 常见任务三、聚类（Clustering）的核心思想

机器学习——聚类kmeans算法详解根据聚类颗粒度分类：根据实现方法分类：假设有如下数据，现在希望将数据划分为两类随机设置K个空间内的点作为初始的聚类中心（例子中选择2个，分别为P1和P2）

小李独爱秋

机器学习中的聚类理论与K-means算法详解聚类分析作为无监督学习的核心方法，在机器学习领域具有重要地位。本文将系统阐述聚类理论的基本概念与算法体系，并重点深入剖析K-means算法的原理、实现、优化策略以及实际应用。结合2025年的最新研究动态，本文还将探讨该算法的前沿进展与发展趋势。

Week09-Clustering聚类&k-mean假设你正在处理一个包含病人信息的医疗系统数据集。这个数据集很复杂，既有分类特征（categorical），也有数值特征（numeric）。你想要在数据中找到规律和相似性，该怎么做呢？

Learn Beyond Limits

Clustering｜聚类-----------------------------------------------------------------------------------------------

小狗照亮每一天

【菜狗学聚类】序列嵌入表示、UMAP降维——20250930用于聚类和分类的序列嵌入 |by 奇塔·兰詹 |TDS 档案 |中等https://medium.com/data-science/sequence-embedding-for-clustering-and-classification-f816a66373fb

小杰机器学习（nine）——支持向量机1.支持向量机是一种二类分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；

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Choosing the Number of Clusters｜选择聚类的个数-----------------------------------------------------------------------------------------------

君名余曰正则

机器学习09——聚类（聚类性能度量、K均值聚类、层次聚类）上一章：机器学习08——集成学习下一章：机器学习10——降维与度量学习机器学习实战项目：【从 0 到 1 落地】机器学习实操项目目录：覆盖入门到进阶，大学生就业 / 竞赛必备

机器学习-聚类定义相似度衡量应用场景算法分类API使用（sklearn）实现流程（迭代优化）示例：SSE（误差平方和）

一只懒洋洋

K-meas 聚类、KNN算法、决策树、随机森林K-means 聚类的流程分为两个主要步骤：分配（Assignment）和更新（Update）。以下是详细步骤：

人工智能机器学习——聚类机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入的数据进行分类或分群。优点：主要应用：聚类分析、关联规则、维度缩减