k-means

吴恩达机器学习作业ex7:K 均值聚类和主成分分析(Python实现)详细注释在本练习中，您将实现 K-means 算法，并将其用于图像压缩。进行图像压缩。首先，您将从一个示例二维数据集开始。将帮助你直观地了解 K-means 算法的工作原理。之后，您将使用 K-means 算法进行图像压缩，将图像中出现的颜色数量减少到该图像中最常见的颜色。这部分练习将使用 ex7.m。

聚类分析 #数据挖掘 #Python聚类分析（Cluster Analysis）是一种无监督机器学习方法，主要用于数据挖掘和数据分析中，它的目标是将一组对象或观测值根据它们之间的相似性或相关性自动分组，形成不同的簇或类别。聚类分析并不预先知道每个观测值的具体标签，而是基于数据本身的内在结构进行分组。

数据仓库实验四：聚类分析实验通过本实验，进一步理解基于划分的、基于层次的、基于密度的聚类分析方法以及经典的聚类分析算法，并掌握利用 SQL Server 等工具平台进行聚类分析的方法，掌握挖掘结构、挖掘模型的基本概念，能够使用数据挖掘向导创建数据挖掘结构和模型，掌握数据挖掘设计器的使用方法，掌握模型查看器方法，理解聚类分析算法常用的参数含义和设置方法。

写做四月一日的四月一日

【人工智能基础】聚类实验分析实验环境：anaconda、jupyter notebook、spyder实现用到的类库：numpy、matplotlib、scikit-learn

邀_灼灼其华

python代码实现kmeans对鸢尾花聚类优点简洁明了，计算复杂度低。 K-means 的原理非常容易理解，整个计算过程与数学推理也不是很困难。收敛速度较快。通常经过几个轮次的迭代之后就可以获得还不错的效果。

第三讲-流程挖掘（Process Mining）学习日志之数据挖掘详解（上）数据挖掘的定义是“通过对(通常是大量的)数据集进行分析，发现潜在的数据关系，用易于理解的、能被数据所有者使用的新方式对数据进行概括”。数据挖掘的输入数据通常是表格，输出可以是规则、簇、树结构、图、方程式和模式等。最初，“数据挖掘”一词含有负面意义，尤其是在统计学家之间，诸如“数据窥探”、“钓鱼”和“数据捕捞”一类的术语是指从没有完全统计基础的数据中提取结论的特殊技术。然而，随着时间的推移，数据挖掘学科变得更加成熟，数据挖掘有了扎实的科学方法和丰富的实际应用。

机器学习之心

数据生成 | Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成1.Matlab实现基于K-means和SVM的GMM高斯混合分布的数据生成，运行环境Matlab2021b及以上； 2.Gaussian 混合模型 (GMM) 分布用于生成合成数据，K 均值聚类用于提取分类任务的标签，SVM 用作分类器； 3.计算生成数据在SVM模型上的分类准确率，同时测试原始数据在生成数据训练SVM模型上的分类准确率；命令窗口输出 Augmented Train SVM “99.075” Augmented Test SVM"94.6667"

博士僧小星

人工智能|机器学习——K-means系列聚类算法k-means/ k-modes/ k-prototypes/ ......（划分聚类）K-Means算法又称K均值算法，属于聚类（clustering）算法的一种，是应用最广泛的聚类算法之一。所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。K-Means是无监督学习的杰出代表之一。

三三木木七

机器学习——聚类问题📕参考：西瓜书+ysu老师课件+博客（3）聚类算法之DBSCAN算法 - 知乎 (zhihu.com)

爱看书的小沐

【小沐学NLP】Python实现K-Means聚类算法（nltk、sklearn）聚类是一种无监督学习任务，该算法基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群（即集群）。使用案例包括细分客户、新闻聚类、文章推荐等。因为聚类是一种无监督学习（即数据没有标注），并且通常使用数据可视化评价结果。如果存在「正确的回答」（即在训练集中存在预标注的集群），那么分类算法可能更加合适。

玩转大数据15：常用的分类算法和聚类算法分类算法和聚类算法是数据挖掘和机器学习中的两种常见方法。它们的主要区别在于处理数据的方式和目标。分类算法是在已知类别标签的数据集上训练的，用于预测新的数据点的类别。聚类算法则是在没有任何类别标签的情况下，通过分析数据点之间的相似性或距离来将数据点分组。

数据分析实战 | K-means算法——蛋白质消费特征分析目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练