kmeans

AI编程实例 - 爆款文章预测：K-Means聚类与分类算法的实践在社交媒体时代，内容创作者和营销人员面临一个共同挑战：如何预测哪些文章或帖子会"病毒式传播"（获得大量分享和关注）？对于内容平台、自媒体运营者、企业营销团队来说，能够提前预测内容的传播潜力，可以显著提升内容策略的效率和效果。

CDA数据分析师干货分享

【CDA干货】客户分群建模——RFM+K-Means用户画像——电商用户数据分析全流程：从数据到增长决策运用机器学习技术，基于电商用户的行为及交易数据开展客户分群研究。其核心目标在于识别出差异化的客户群体，为企业制定精准营销、产品推荐及客户留存策略提供决策依据。

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【K-Means深度探索（十二）】K-Means项目实战：从数据到决策的完整工作流！亲爱的读者朋友们，恭喜你！欢迎来到我们“K-Means深度探索”系列的最终章！在过去的十一篇文章中，我们从零手撕了 K-Means 的核心逻辑，深入探讨了 K 值选择的艺术与科学，学会了 K-Means++ 和 MiniBatch K-Means 等优化技巧，拓宽了距离度量的视野，批判性地审视了 K-Means 的局限性，并领略了它在图像处理和市场细分等领域的魔法。我们甚至还与 K-Medoids、Fuzzy C-Means 等“亲戚”们进行了亲切交流，并对比了 DBSCAN、层次聚类等其他算法。

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【K-Means深度探索（十一）】K-Means VS 其他聚类算法：如何选择最合适的工具？亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！我们已经携手走过了 K-Means 的理论、实践、优化与应用，甚至探访了它的“亲戚”们。现在，你对 K-Means 算法的理解，已经从入门级小白跃升为资深玩家了！

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【K-Means深度探索（九）】K-Means与数据预处理：特征缩放与降维的重要性！亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！在前几篇文章中，我们已经掌握了 K-Means 的理论核心、优化技巧、以及在图像处理和市场细分等领域的应用。我们甚至批判性地审视了它的局限性。你现在已经是 K-Means 的“老司机”了！

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【K-Means深度探索（十）】进阶思考：K-Medoids与Fuzzy C-Means，K-Means的“亲戚”们！亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！我们已经走过了漫长的旅程，从零手撕 K-Means，到 K 值选择、优化初始化、大数据处理，再到深入图像和商业应用，甚至批判性地审视了其局限性。你现在对 K-Means 的理解，无疑已达到了新的高度！

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【K-Means深度探索（七）】玩转图像！K-Means如何在像素世界中实现颜色压缩？亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！在之前的文章中，我们已经深入探讨了 K-Means 的理论核心、K 值选择、初始化优化、大数据处理，甚至批判性地审视了它的局限性。你现在对 K-Means 的理论和实践都有了全面的理解！

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【K-Means深度探索（五）】不止欧氏距离：K-Means中距离度量那些事儿亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！在前几篇文章中，我们从零手撕了 K-Means 算法的核心，学会了 K 值选择、K-Means++ 初始化优化，以及 MiniBatch K-Means 在大数据场景下的应用。你已经掌握了 K-Means 的“骨架”和“肌肉”！

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【K-Means深度探索（三）】告别“初始陷阱”：K-Means++优化质心初始化全解析！亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！在第一篇文章中，我们亲手实现了 K-Means 的核心逻辑；在第二篇文章中，我们学习了如何通过肘部法则和轮廓系数选择最佳的 K 值。相信你对 K-Means 已经有了非常扎实的理解和实践经验。

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【K-Means深度探索（四）】速度与激情：MiniBatch K-Means如何驯服海量数据亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！在前三篇文章中，我们从零手撕了 K-Means 算法的核心原理，学会了如何选择最佳 K 值，并通过 K-Means++ 解决了初始质心选择的“陷阱”。你现在已经是一位合格的 K-Means“数据侦探”了！

计算机视觉入门到实战系列（十六）基于空间约束的k-means图像分割这里我们在之前的基础上添加相应的坐标信息。部分函数已经在上一节实现了，这里不再重复赘述。这里解释下为什么要在之前的基础上添加相应的坐标信息。

计算机视觉入门到实战系列（十五）基于k-means的图像分割图像即数据点集合聚类的目标要进行聚类，首先要定义每个像素的“特征”。常用方法：纯颜色特征：只使用颜色信息（如 RGB 或 Lab 值）。例如：一个像素的红色=200，绿色=100，蓝色=50，则其特征向量为 [200, 100, 50]。

机器学习之心

PSO优化的K-means++聚类算法用于用户用电行为分析的实现方案本方案旨在结合粒子群优化算法（PSO）和K-means++聚类算法，对用户用电行为数据进行高效聚类分析，以识别不同用电模式、异常用电行为和用户群体特征。

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【K-Means深度探索（一）】数据炼金术第一步：从零手撕K-Means聚类算法亲爱的读者朋友们，你是否曾被大数据中的汪洋大海所淹没？海量信息扑面而来，如何才能像炼金术士一样，从中提炼出有价值的“黄金”，发现隐藏的规律和结构？今天，我们就将迈出“数据炼金术”的第一步，探索一个在机器学习领域赫赫有名、应用极其广泛的无监督学习算法——K-Means 聚类！

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【K-Means深度探索（二）】K值之谜：肘部法则与轮廓系数，如何选出你的最佳K？亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！在上一篇文章中，我们亲手从零构建了 K-Means 聚类算法，体验了数据点如何“物以类聚”，形成清晰的簇。是不是感觉很棒？💪

基于 K-means 聚类的天天基金数据分析、挖掘、可视化✨ 觉得有用？别忘了点个 Star ⭐！你的支持是我持续更新的最大动力！利用无监督学习对 11,344 只公募基金进行智能分组，挖掘高价值投资标的

木头程序员

机器学习核心知识点汇总*本文为学习笔记，借鉴各类资料编写，欢迎指正和交流。Arthur Samuel：使计算机无需显式编程即可学习的研究领域。

做科研的周师兄

【MATLAB 实战】栅格数据 K-Means 聚类（分块处理版）—— 解决大数据内存溢出、运行卡顿问题大家好，我是专注于地理空间数据处理的博主。今天给大家带来一篇超高实用价值的 MATLAB 实战教程，针对栅格数据（遥感影像、DEM、气象栅格等）的 K-Means 聚类任务，解决大家在处理大数据时最头疼的内存溢出、运行卡顿、结果丢失地理参考三大核心问题，附带完整可直接落地的代码，看完就能复刻运行！

机器学习——K-means聚类K-means是一种基于距离的划分聚类方法，通过迭代将数据划分为K个簇。核心思想是使簇内样本的平方误差最小化。算法流程包括初始化聚类中心、分配样本到最近中心、重新计算中心位置，直到收敛。

机器学习算法之K-means聚类和DBSCAN算法一、K-means聚类1.K-means聚类是什么？是一种无监督学习的算法，也就是训练数据中无标签指定K值，把数据聚成多少个簇，分成多少类