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Python古代文物成分分析与鉴别研究：灰色关联度、岭回归、K-means聚类、决策树分析原文链接：tecdat.cn/?p=42718 分析师：Gan Tian在文化遗产保护领域，古代玻璃制品的成分分析一直是研究中西方文化交流的关键课题。作为数据科学家，我们在处理某博物馆委托的古代玻璃文物保护咨询项目时，发现传统分析方法难以准确应对文物风化带来的成分变异问题。为此，我们构建了一套融合多维度数据分析的技术体系，通过Spearman相关系数揭示文物表面风化与类型的关联性，利用岭回归模型实现风化前化学成分的精准预测，借助K-means聚类与决策树完成高钾玻璃和铅钡玻璃的亚类划分，并通过灰色关联度分

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Kernel K-means：让K-means在非线性空间“大显身手”大家好！欢迎来到我的CSDN技术分享博客😃。在之前的几篇博客中，我们深入探讨了多种K-means的优化算法，从基础的K-means算法，到Canopy + K-means算法、K-means++算法、二分K-means，再到ISODATA算法，每一种算法都有其独特的优势和适用场景。今天，我们要介绍一种更为强大的K-means优化算法——Kernel K-means，它能让K-means在非线性数据空间中也能发挥出色的性能👏。

机器学习实验报告5-K-means 算法4.1 k-means算法简介聚类分析，作为机器学习领域中的一种无监督学习方法，在数据探索与知识发现过程中扮演着举足轻重的角色。它能够在没有先验知识或标签信息的情况下，通过挖掘数据中的内在结构和规律，将数据对象自动划分为多个类别或簇。每个簇内的对象具有高度的相似性，而不同簇间的对象则表现出明显的差异性。

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K-means++：让K-means“聪明”地选择初始中心点大家好！欢迎来到我的技术分享博客~ 👋 在前两篇博客中，我们深入探讨了经典的 K-means 算法以及它的优化方案 Canopy + K-means。如果你还没有看过，强烈建议先回顾一下，因为今天的主题 K-means++ 和它们有着千丝万缕的联系哦！🔗

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二分K-means：让聚类更高效、更精准！大家好！！欢迎再次来到我的技术分享博客~ 👋在前期文章中，我们系统剖析了K-means的随机初始化缺陷、Canopy+K-means的粗粒度预处理以及K-means++的概率化质心选择。今天，我们解锁另一种高效优化方案——二分K-means（Bisecting K-Means），它用层次分裂策略彻底规避初始点敏感性问题，并与前三篇内容形成完美闭环！🔗

愿所愿皆可成

机器学习之聚类Kmeans算法聚类（Clustering）的核心思想是一种根据样本之间的相似性，将样本自动划分到不同类别中的无监督学习算法。与分类不同，聚类不需要预先标记的训练数据，而是直接通过数据本身的特征来发现内在的分组结构。其中，常用的相似度计算方法是欧式距离法。它通过计算样本之间的直线距离来衡量它们的相似性，距离越短，相似性越高。

K-Means颜色变卦和渐变色在 “原理步骤” 中加入数学表达式，说明聚类目标： K-Means 的目标是最小化簇内平方和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS）：J=∑i=1K∑x∈Ci∥x−μi∥2 其中，Ci 是第 i 个簇，μi 是簇中心。算法通过迭代更新簇中心 μi 和分配样本到最近中心，逐步优化 J。

不会敲代码的灵长类

机器学习算法-k-means今天我们用「超市顾客分组」的例子来讲解K-means算法，从原理到实现一步步拆解，保证零基础也能懂！

TensorFlow深度学习实战（18）——K-means 聚类详解K-means 聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为若干个互不重叠的簇 (cluster)，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。在本节中，将介绍 K-means 聚类的基本原理与局限性，并使用 TensorFlow 实现 K-means 聚类。

SIAM-2007《k-means++: The Advantages of Careful Seeding》论文的核心思想是改进传统 k-means 聚类算法的初始中心选择方法，通过引入一种随机化的 D 2 D^2 D2 加权种子选择技术（即 k-means++ 算法），显著提高聚类的准确性和收敛速度。传统 k-means 算法随机选择初始中心可能导致次优解，而 k-means++ 通过基于数据点到已选中心距离的概率分布选择初始中心，从而在理论上和实践中都获得更好的聚类效果。

LNCS-2009《Adaptive Sampling for $k$-Means Clustering》论文的核心思想是通过自适应采样（adaptive sampling）改进 k k k-means聚类的初始化过程，提出一种高效的算法，生成 O ( k ) O(k) O(k)个中心，以常数概率获得 k k k-means问题的常数因子双标准（bi-criteria）近似解，并在这些中心中通过线性规划（LP）技术提取 k k k个中心，获得常数因子近似解。传统 k k k-means++算法通过 D 2 D^2 D2采样获得期望上 O ( log ⁡ k ) O(\log k) O(logk)近似，但其时间

【漫话机器学习系列】269.K-Means聚类算法（K-Means Clustering）K-Means 是一种基于距离的无监督机器学习算法，属于聚类算法（Clustering Algorithm）。它的目标是将数据集划分为 K 个不重叠的子集（簇），使得每个子集中的数据点尽可能相似，而不同子集之间的数据点差异尽可能大。

聚类算法K-means和Dbscan的对比K-means和DBSCAN_dbscan和kmeans的区别-CSDN博客

分类算法 Kmeans、KNN、Meanshift 实战1、采用 Kmeans 算法实现 2D 数据自动聚类，预测 V1=80,V2=60 数据类别； 2、计算预测准确率，完成结果矫正 3、采用 KNN、Meanshift 算法，重复步骤 1-2

phoenix@Capricornus

K均值（K-Means） & 高斯混合模型（GMM）——K均值是高斯混合模型的特例K均值可以看成是高斯混合模型的特例。初始化 K K K， τ > 0 \tau > 0 τ>0和 { μ k ( 0 ) } k = 1 K \{\boldsymbol{\mu}_k^{(0)}\}_{k=1}^K {μk(0)}k=1K

《k-means 散点图可视化》实验报告一，实验目的本次实验旨在通过Python编程实现k - means算法的散点图可视化。学习者将编写代码，深入理解聚类分析基本原理与k - means算法实现流程，掌握数据聚类及可视化方法，以直观展示聚类结果。

K-means聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。

Matlab程序猿小助手

【MATLAB源码-第277期】基于matlab的AF中继系统仿真，AF和直传误码率对比、不同中继位置误码率对比、信道容量、中继功率分配以及终端概率。在AF（放大转发）中继通信系统中，信号的传输质量和效率受到多个因素的影响，理解这些因素对于系统的优化至关重要。AF中继通信的基本架构由发射端、中继节点和接收端组成。发射端负责生成信息信号并将其发送到中继节点。中继节点在接收到信号后，会对其进行放大并将放大后的信号转发至接收端。这一过程使得信号能够覆盖更广的范围，同时克服了直接传输中信号衰减和干扰的问题。

DBSCAN对比K-means选择DBSCAN当：选择K-Means当：

江安的猪猪

大连理工大学选修课——机器学习笔记（5）：EM&K-Means什么是无监督学习为什么要研究无监督学习数据的分布混合密度p ( x ) = ∑ i = 1 k p ( x ∣ G i ) P ( G i ) p(x)=\sum_{i=1}^kp(x|G_i)P(G_i) p(x)=∑i=1kp(x∣Gi)P(Gi)