kmeans

sklearn函数总结十二 —— 聚类分析算法K-Means纯手打，代码整理中，持续更新中^-^序号延用总结十一聚类分析算法是一类强大的无监督学习工具，其核心思想是“物以类聚”，通过度量数据点之间的相似性，自动地将数据划分成不同的组（簇），从而帮助我们发现数据中内在的、未知的有价值结构。 scikit-learn（sklearn）中提供了多种常用的聚类算法，如K-Means（K均值），DBSCAN（基于密度的噪声应用空间聚类），Agglomerative Clustering（凝聚层次聚类）

ANSYS/LS-dyna模拟：地应力作用下巷道爆破泄压及损伤分析ANSYS/LS-dyna地应力作用下巷道爆破泄压及损伤分析模拟建立了考虑地应力作用下的三维巷道爆破模型，了复杂三维模型的建立和网格划分，运用了体积填充方法完成空气、炸药、堵塞的建立，可随意调整炸药量、不耦合系数、堵塞比等参数，且不需要重新建立模型网格。对应力平衡方法进行了，对应力初始化原理及方法进行了优化，可实现稳定地应力加载后爆破计算。

说人话版 K-means 解析目录k-means人话解释！第一步：随便选3个“标杆学生” 📍第二步：学生们找“最近标杆” 👥第三步：重新选“更好的标杆” 🔄

NIPS-2022《Wasserstein K-means for clustering probability distributions》这篇论文的核心思想源于一个深刻的观察：在欧氏空间中等价的K-means的两种表述——基于质心（centroid-based）和基于距离（distance-based）——在Wasserstein空间中不再等价。

探索 Comsol 中的石墨烯吸收器：基于 Kubo 模型的奇妙之旅comsol石墨烯吸收器，Kubo模型。编号031在电磁学与材料科学的交叉领域，石墨烯吸收器一直是研究热点。而 Comsol 作为强大的多物理场仿真软件，为我们深入探究石墨烯吸收器的特性提供了绝佳平台，其中 Kubo 模型更是理解石墨烯光学响应的关键。

用 Python 跑通第一个 Flink ML 项目KMeans 聚类从本地到集群实战我们要实现的目标是：使用 PyFlink ML 中的 KMeans 聚类算法，对一组二维向量进行聚类，并输出： Features: [x, y] Cluster Id: n

KNN and K-means 监督与非监督学习KNN (K-Nearest Neighbors，K近邻算法) 是一种非参数、监督学习算法，既可用于分类，也可用于回归。它是一种惰性学习（Lazy Learning）算法，这意味着它在训练阶段几乎不做任何计算，而是将所有训练数据存储起来，直到需要做出预测时才开始计算。

机器学习进阶＜5＞K-means智能客户分群与可视化分析系统这是一个基于Streamlit的交互式K-means聚类学习平台，让用户能够从零开始理解并实践K-means算法。项目包含了数据生成、算法演示、K值选择、实际应用和交互学习等多个模块。

【机器学习：K-Means】聚类算法是一类无监督学习方法，旨在将数据划分为若干组（簇），使得同一簇内的样本相似度高，而不同簇间的样本差异大。计算样本之间相似度常用的方式是欧式距离；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。

大模型面试题14：K-means聚类算法全解析（通用场景+深度拓展）K-means是无监督学习中最经典、最广泛应用的聚类算法之一，核心优势是原理简单、计算高效、易工程实现，在计算机视觉（CV）、数据挖掘、自然语言处理（NLP）、用户画像、异常检测等多个领域均有大量落地场景。

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燃料电池汽车能量管理：从参数匹配到模糊控制燃料电池汽车能量管理与参数匹配系统设计【带说明文档】描述： [1] 包含燃料电池汽车的燃料电池动力源功率选型，驱动电机参数匹配选型，蓄电池参数匹配选型，主减速比匹配，以满足最高车速，最大爬坡度，百公里加速时间等动力性要求。 [2] 然后根据参数匹配结果，搭建燃料电池汽车simulink仿真模型，包含驾驶员模型，整车模型，整车控制策略，工况识别模块等。 [3] 其中整车控制策略采用功率跟随策略，并在此基础上进行了改进，添加模糊逻辑改善蓄电池和燃料电池之间的功率分配关系，提高燃料电池汽车的氢气消耗。资料

聚类方法（kmeans，DBSCAN，层次聚类，GMM，EM算法）核心思想：通过最小化簇内平方误差（SSE）将数据划分为K个簇，每个簇由均值（质心）表示。算法步骤缺点代码实现：

基于SVM与K-means的图像分割实现本方案采用两阶段分割框架，结合K-means的快速聚类与SVM的高精度分类优势：特征空间构建：融合RGB颜色空间与HSV颜色空间特征

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聚类算法（一）- K-Means聚类在无监督学习领域，聚类算法是挖掘数据内在结构与隐藏规律的核心工具，而K-Means聚类以其简单直观、高效可扩展的特性，成为工业界和学术界应用最广泛的聚类算法之一。无论是用户画像细分、商品推荐分组，还是图像分割、异常检测，K-Means都能以较低的计算成本快速输出有价值的聚类结果。本文将从核心定义、底层原理、算法流程、关键问题及优化方向等维度，系统梳理K-Means聚类的相关理论，为后续实践应用奠定基础。

roman_日积跬步-终至千里

【模式识别与机器学习（14）】K-means算法中K值确定教程核心要点：K-means算法是应用最广泛的聚类算法之一，但需要预先指定簇数K。不同的K值会对聚类结果造成非常大的影响，选择合适的K值是K-means算法成功的关键。本教程将系统讲解五种K值确定方法，帮助读者根据数据特点和应用场景选择合适的方法。

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KNN分类器与K-means无监督聚类详解KNN 分类器（K Nearest Neighbors Classifier）的原理KNN是有监督的分类方法，其思想就是：对于一个新的样本，找出和他最近的K个样本，这K个样本中出现的最多的类别就是该样本的类别

AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》论文的核心思想是针对谱聚类（spectral clustering）算法中从松弛连续谱向量到离散簇标签的转换过程提出改进。传统谱聚类（如Normalized Cut或Ratio Cut）通常使用K-Means算法对谱向量进行聚类，以获得最终簇分配。然而，这种方法可能导致连续解偏离真实的离散解，从而影响图割目标函数的值和聚类准确率。论文引入“谱旋转”（spectral rotation）技术，通过在谱向量上施加正交旋转矩阵，使旋转后的向量更接近离散簇指示矩阵，从而更好地优化图割目标函数，并提升聚类性能。核心

K-means 聚类K-means 聚类是一种无监督机器学习算法，核心是将数据集自动划分为 K 个互不重叠的簇，使每个簇内数据相似度高、簇间相似度低。

MATLAB的加权K-means（Warp-KMeans）聚类算法Warp-KMeans核心思想：通过动态调整特征权重优化聚类效果，解决传统K-means对特征尺度敏感的问题。权重更新策略基于特征区分度，重要特征获得更高权重。

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