kmeans

路径规划666

(MATLAB代码) 船舶轨迹聚类：K-means 算法(260912)这段 MATLAB 代码使用的是 K-means 聚类算法。代码中通过 kmeans(coords, numClusters) 函数对船舶 AIS 轨迹的经纬度坐标进行聚类，将轨迹点划分为 200 个簇。

计算机源码社

【大数据项目实战】基于K-Means的科技公司裁员特征分群与规模信号挖掘系统基于数据挖掘的科技企业裁员事件异常检测与可视化研究💕💕作者：计算机源码社 💕💕个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Spark、hadoop、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！ 💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告 💕💕如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询

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小O的算法实验室

IEEE TEVC，基于K-means与DQN辅助元启发式算法的多目标两栖无人艇调度模型随着无人艇（USV）和两栖无人艇（AUSV）技术的发展，多艇协同调度受到关注，但现有研究主要面向传统USV，对同时具备水面航行和陆地行驶能力的AUSV调度研究不足。本文研究带障碍规避的多目标AUSV调度问题，在统一框架内同时最小化最大完工时间和总能耗。研究建立序列型与位置型两种互补的数学模型；采用改进A*计算兼顾水陆模式切换的可行路径；以人工蜂群（ABC）、遗传算法（GA）、粒子群（PSO）和Jaya算法为核心搜索器，引入三种K-means初始化策略、七种问题特征局部搜索算子，以及依据状态特征和目标变化选

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啥都想学点的研究生

一篇文章讲清楚：K-Means聚类算法通过这篇文章，我们需要知道什么是聚类，了解聚类算法的应用场景，知道聚类算法的分类，了解Kmeans算法的API，动手实践Kmeans算法，能掌握K-means聚类的实现步骤，了解 SSE 聚类评估指标，了解 SC 聚类评估指标，了解 CH 聚类评估指标，了解肘方法的作用；能使用聚类算法完成客户案例分析，知道怎么求最佳K值。

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泡干脆面就番茄

机器学习：K-means 聚类与 DBSCAN 聚类无监督学习是机器学习的两大支柱之一。如果说分类是"照着答案对号入座"（有监督），那么聚类就是"没有答案自己找规律"（无监督）。本文用同一份啤酒数据集，对比聚类两大流派——基于划分的 K-means 与基于密度的 DBSCAN，一次讲透它们的原理、代码、调参与差异。

用户分群找不到规律？用K-Means聚类算法自动发现数据模式关键词：K-Means、聚类算法、无监督学习、用户画像、肘部法在AI应用开发中，我们经常遇到这样的场景：手头有一堆用户数据、日志记录或文档向量，但事先并不知道这些数据应该分成几类，更没有标注好的标签供模型学习。这时候，聚类算法就成了我们的"数据探照灯"——它能在没有监督信号的情况下，自动把相似的数据点归到同一组。

机器学习之心

分而治之：K-means 聚类 + LSTM 的多输出回归实战一个输入向量，同时预测 7 个目标量——机器人动力学里最常见的难题，被一条"先聚类、后建模"的朴素思路拆解得异常清爽。本文结合一份完整的 MATLAB 工程，把研究背景、算法步骤、公式原理、参数设定与实验结果讲透。

速通机器学习 11｜ K-Means 聚类目录前言一、K-Means 四大基础核心概念1. 簇数量 K2. 距离度量（衡量样本相似度）3. 簇质心（聚类中心）

12 K-Means 聚类入门：没有标签如何发现数据分组前面学习的线性回归、逻辑回归、K 近邻、决策树、随机森林和支持向量机都有一个共同前提：训练数据中存在已知答案。例如：

其美杰布-富贵-李

聚类算法详解：K-means、层次聚类与 DBSCAN聚类（Clustering）是无监督学习中最重要的任务之一。它不依赖人工提供的类别标签，而是根据样本之间的相似性，将数据自动划分为若干组，使同一组中的样本尽可能相似，不同组之间的样本尽可能不同。

机器学习——K-Means(啤酒数据集挖掘)前言：学习记录K-Means 是最经典的无监督聚类算法，不需要标签，仅依靠样本特征之间的距离，自动把相似样本划分成若干簇。本文结合啤酒真实数据集，完整复现 K‑Means 全流程：数据读取、特征标准化、肘部法则选 K、模型训练、轮廓系数评估、结果可视化，同时记录踩坑细节，适合机器学习入门学习。

开开心心就好

文件批量重命名工具简单好用支持规则改名软件介绍文件批量重命名工具，操作非常简单，功能也很聚焦。如果你不需要拖把更名器那么复杂的功能，这款工具可能更适合你。

用电负荷聚类分析实战：基于`scikit-learn`的`K-Means`与`DBSCAN`双算法对比、`PCA`降维可视化与智能电表负荷画像全流程核心内容：基于某产业园152条配电回路、90天、15分钟粒度的4G智能电表实测数据，完整走通一条负荷聚类分析流水线：

星川皆无恙

大数据k-means聚类算法：基于k-means聚类算法+NLP微博舆情数据爬虫可视化分析推荐系统（新版）如果你正在准备毕业设计、课程设计、Python 项目实战、NLP 文本分析、舆情监测系统、数据分析可视化项目，这篇项目文章很适合拿来做参考。它不是单纯讲一个爬虫脚本，也不是只放几张图表，而是把微博数据采集、文本处理、情感分析、K-means 聚类、可视化展示、推荐逻辑串成了一套完整系统，更接近真实项目展示和答辩材料需要的结构。

Flash-KMeans：快速且内存高效的精确 K-Means，可在单张 GPU 进行亿级数据的聚类在当前的人工智能领域LLM 及其生成能力几乎独占了所有焦点。但再精密的 RAG Pipeline，能力上限也取决于那个沉默的引擎：搜索与聚类层。聚类不只是一项经典的数据科学任务，它是组织高维向量空间的核心机制——让 LLM 能在数十亿条文档和参数的海洋中定位正确的记忆。随着数据集规模持续扩大，沿用数十年的标准算法已经撞上了墙。