kmeans

拓端研究室TRL

【视频讲解】Python深度神经网络DNNs-K-Means（K-均值）聚类方法在MNIST等数据可视化对比分析...全文链接：https://tecdat.cn/?p=38289分析师：Cucu Sun近年来，由于诸如自动编码器等深度神经网络（DNN）的高表示能力，深度聚类方法发展迅速。其核心思想是表示学习和聚类可以相互促进：好的表示会带来好的聚类效果，而好的聚类为表示学习提供良好的监督信号（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

学习日记_20241110_聚类方法（K-Means）提醒：文章内容为方便作者自己后日复习与查阅而进行的书写与发布，其中引用内容都会使用链接表明出处（如有侵权问题，请及时联系）。其中内容多为一次书写，缺少检查与订正，如有问题或其他拓展及意见建议，欢迎评论区讨论交流。

【K-Means】K-Means是一种经典的聚类算法，常用于数据挖掘、机器学习等领域，以下是关于它的详细介绍：在市场细分中，根据客户的消费行为、人口统计学特征等数据将客户划分成不同的群体，以便企业制定针对性的营销策略。

大数据-216 数据挖掘机器学习理论 - KMeans 基于轮廓系数来选择 n_clusters上节我们完成了如下的内容：我们通常绘制轮廓系数分布图和聚类后的数据分布图来选择我们最佳的 n_clusters （代码在下面，这里放图）样本数据的 KMeans 轮廓分析簇为 2 样本数据的 KMeans 轮廓分析簇为 4 样本数据的 KMeans 轮廓分析簇为 6 样本数据的 KMeans 轮廓分析簇为 8

大数据-213 数据挖掘机器学习理论 - KMeans Python 实现距离计算函数质心函数聚类函数上节我们完成了如下的内容：此处使用鸢尾花数据集为例：执行结果如下图所示：我们需要定义一个两个长度相等的数组之间欧式距离计算函数，在不直接应用计算结果，只比较距离远近的情况下，我们可以用距离平方和代替距离进行比较，化简开平方运算，从而减少函数计算量。此外需要说明的是，涉及到距离计算的，一定要注意量纲的统一。如果量纲不统一的话，模型极易偏向量纲大的那一方。

【机器学习】K-means 聚类K-means 是一种经典的非监督学习聚类算法，常用于数据划分和模式识别。其核心思想是将数据集划分为 ( k ) 个互斥的簇，每个簇由一个质心（簇中心）来代表。

图像分割从基础到进阶：阈值化、K-means和Mean-Shift算法的应用图像分割是计算机视觉中的一项关键技术，用来将图像划分为若干个有意义的区域，以便后续的图像处理和分析工作。根据任务的不同，图像分割可以进一步细分为语义分割、实例分割和全景分割：

机器学习之心

速来！未发表！DTW-Kmeans-Transformer-BiLSTM组合模型！时序聚类+状态识别！1.创新未发表！研究亮点！时序聚类+状态识别，DTW-Kmeans-Transformer-BiLSTM组合模型，运行环境Matlab2023b及以上；基于动态时间规整（DTW）的kmeans序列聚类算法，将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离，实现时间序列的聚类。算法为Matlab编写，注释清晰，逻辑详细，可以方便地替换数据。

中航资本：商业卫星产业链建设加快无人机军民两用空间广阔互联网医疗迎多重边沿改进我国居民医疗保健开支稳步添加，据国家统计局数据，2023年全国居民医疗保健人均消费开支为2460元，占人均消费总开支的比例从2018年的8.5%前进至2023年的9.2%。跟着慢病患者群扩展、业态相似的外卖、产品电商翻开以及疫情期间顾客接受度前进，我国B2C、O2O两大C端医药电商商场规划快速添加。

中航资本：什么是主板创业板及科创板？主板创业板及科创板有什么区别？什么是主板创业板及科创板？主板、创业板和科创板都是股票商场的组成部分。主板商场分为沪市主板和深市主板，首要服务与有安稳的盈利才华、较大的本钱规划和较强的商场竞争力的企业。

【机器学习】任务七：聚类算法（K-means 算法、层次聚类、密度聚类对鸢尾花（Iris）数据进行聚类）目录1.基础知识1.1 K-Means 算法1.2 层次聚类（Hierarchical Clustering）

Python案例 | 使用K-means 聚类算法提取图像中的颜色假如我们需要提取下图中的颜色，可以通过使用 K-means 聚类算法对图像进行颜色聚类分析，并生成一个基于聚类中心(即最具代表性的颜色)的RGB值和调色板。

K-means 聚类算法：目标函数推导、迭代过程及可视化解析在机器学习领域，许多任务涉及训练模型来做预测或分类。比如，医生可能希望通过以往的病例数据来预测某个病人未来是否会患上某种疾病，或者新闻网站可能需要根据文章的主题将新闻自动分类。这些任务通常依赖于有标签的数据，也就是每个数据点都带有一个已知的类别或输出（比如健康或生病，新闻类别）。这种学习方式被称为监督学习，因为模型是在学习数据与标签之间的关系。

K-Means聚类算法聚类(Clustering)是指将不同的对象划分成由多个对象组成的多个类的过程。由聚类产生的数据分组，同一组内的对象具有相似性，不同组的对象具有相异性。聚类待划分的类别未知，即训练数据没有标签。聚类属于非监督学习。

【ShuQiHere】 K-means 聚类算法详解：公式、代码与实战K-means 是一种常见的无监督学习算法（Unsupervised Learning Algorithm），用于解决聚类（Clustering）问题。该算法的目标是将数据集中的 (n) 个数据点分成 (K) 个簇（Clusters），使得同一簇内的数据点之间尽可能相似，而不同簇的数据点尽可能不同。🧑‍🏫

周末不下雨

2024年研究生数学建模“华为杯”E题——肘部法则、k-means聚类、目标检测(python)、ARIMA、逻辑回归、混淆矩阵（附：目标检测代码）前几天也是参加了研究生数学建模竞赛（也就是华为杯），也是和本校的两个数学学院的朋友在网上组的队伍。昨天（9.25）通宵干完论文（一条烂命就是干！），我们选择的是E题，题目内容简单点就是，高速公路上可能会堵车，对堵车情况进行预测，并且启动应急车道舒缓交通压力，通过的是4个监测点的视频。 emmm，这次比赛我想法是，队长担任模型，我是负责出图、做软件（知道我的人应该清楚，我本科就是软件），结果比赛第二天下午的时候，论文进展几乎为0，我就清楚了，这个队伍没有一个适合的模型，然后我就上了，当一次“不正规”的模型（

手可摘云朵

9.sklearn-K-means算法Anaconda-创建虚拟环境的手把手教程相关环境配置看此篇文章，本专栏深度学习相关的版本和配置，均按照此篇文章进行安装。

跟着大数据和AI去旅行

使用肘部法则确定K-Means中的k值在K-means算法中，对于确定K（簇的数目），我们经常使用肘部法则。肘部法则是一种用于确定在k均值聚类算法中使用的质心数（k）的技术。在这种方法中，为了确定k值，我们连续迭代k=1到k=n（这里n是我们根据要求选择的超参数）。对于k的每个值，我们计算簇内平方和（WCSS）值。

K-means 算法的介绍与应用目录引言K-means 算法的基本原理表格总结：K-means 算法的主要步骤K-means 算法的 MATLAB 实现