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机器学习-K-meansn个牧师去城市布道，随意选择n个布道点，并把这n个点公告诉所有村民每个村民选择到离自己家最近的布道点去听课，听课后，有的人会觉得距离太远于是每个牧师统计自己课上所有村民的地址，然后搬到这些地址的中心地带，并把新的步道点告诉所有村名每个村民选择到离自己家最近的布道点去听课（比如之前去牧师A处，现在发现去牧师B处更近）牧师每次课后都会更新位置，村民根据情况选择布道点，最终经历若干礼拜后，布道点终于稳定下来

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K-means损失函数-收敛证明K-means 聚类算法的损失函数推导与收敛性证明的核心过程，通过数学推导解释了 K-means “迭代更新聚类中心” 的合理性 K-means 的迭代过程是 “分配样本到最近中心→更新中心为类内质心” 的循环。

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。

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【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。

关于K-means和FCM的凸性问题讨论K-means 最小化簇内平方和：min⁡{rik},{μk}∑i=1n∑k=1Krik∥xi−μk∥2, \min_{\{r_{ik}\},\{\boldsymbol{\mu}_k\}} \sum_{i=1}^n \sum_{k=1}^K r_{ik} \|\mathbf{x}_i - \boldsymbol{\mu}_k\|^2, {rik},{μk}mini=1∑nk=1∑Krik∥xi−μk∥2,

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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。

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Initializing K-means｜初始化K-means-----------------------------------------------------------------------------------------------

贪心算法应用：K-Means++初始化详解K-Means算法是数据挖掘和机器学习中最常用的聚类算法之一，但其性能高度依赖于初始中心点的选择。传统的K-Means随机初始化中心点可能导致算法收敛到局部最优解，或者需要更多迭代次数。K-Means++是一种基于贪心算法的初始化方法，能够显著改善聚类结果。

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分解+优化+预测！CEEMDAN-Kmeans-VMD-DOA-Transformer-LSTM多元时序预测1.Matlab实现CEEMDAN-Kmeans-VMD-DOA-Transformer融合K均值聚类的数据双重分解+梦境优化算法+Transformer-LSTM多元时间序列预测（完整源码和数据）运行环境Matlab2023b及以上。

Day23_【机器学习—聚类算法—K-Means聚类及评估指标SSE、SC、CH】属于无监督学习算法，即有特征无标签，根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中。所谓相似性可以理解为欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离... 。

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TSMC-1987《Convergence Theory for Fuzzy c-Means: Counterexamples and Repairs》该论文的核心思想是纠正一个在模糊c均值（FCM）算法领域被广泛接受但存在根本性错误的收敛性定理。在1980年，Bezdek 本人曾发表论文，声称FCM算法的迭代序列（或其子序列）总会收敛到目标函数 JmJ_mJm 的一个局部最小值点。这个结论被后续大量研究引用和应用。然而，本文作者通过构造反例证明，这个结论是错误的。

K-Means 聚类算法详解与实战指南在机器学习的世界里，聚类算法就像一位 “自动分类大师”，能在没有标签的情况下将相似数据聚为一类。其中，K-Means 算法以其简单高效的特点成为最常用的聚类方法之一。本文将从基础概念到代码实战，全方位带你掌握 K-Means 算法的核心原理与应用技巧。

K-Means 聚类K-mean聚类是一种无监督学习算法，核心是将数据分为K个簇。通过随机选K个初始质心，计算样本与质心距离并归类，再更新各簇质心，重复迭代至质心稳定。它简单高效，适用于大规模数据，但需预先确定K值，结果易受初始质心影响，常用于客户分群、图像分割等场景。

机器学习-----K-means算法介绍在监督学习中，我们总把数据写成 (x, y)，让模型学习 x → y 的映射。但现实中很多数据根本没有标签 y，例如：

机器学习 K-Means聚类无监督学习目录K-Means 聚类：从原理到实践的完整指南什么是 K-Means 聚类？应用场景举例K-Means 算法的核心原理

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机器学习——KMeans聚类算法(算法原理+超参数详解+实战案例)K-Means 是一种常用的无监督学习聚类算法，用于将数据集划分为 K 个簇（Cluster）。它的目标是让簇内的数据尽量相似，簇间的数据尽量不同。

初识无监督学习-聚类算法中的K-Means算法，从原理公式到简单代码实现再到算法优化与分类算法区别：分类算法仍是监督学习的范畴，样本数据除了特征，还带有标签；而聚类算法是一种无监督学习算法，样本数据只有特征没有标签