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机器学习之心

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... 。

2026新选题：基于K-Means实现学生求职意向聚类推荐职位作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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

星期天要睡觉

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

机器学习笔记(四)——聚类算法KNN、Kmeans、Dbscan写本系列(自用)的目的是回顾已经学过的知识、记录新学习的知识或是记录心得理解，方便自己以后快速复习，减少遗忘。概念部分大部分来自于机器学习菜鸟教程，公式部分也会参考机器学习书籍、阿里云天池。机器学习如果只啃概念始终学不牢，因此我打算概念与代码结合。

K-means 聚类在肺炎患者分型中的应用（简单示例）临床上肺炎有多种类型（比如细菌性、病毒性、支原体性），症状和治疗方案差异很大。我们可以用 K-means 根据患者的几个关键指标自动分组，帮助医生快速判断类型。

【字节跳动】数据挖掘面试题0007：Kmeans原理，何时停止迭代以下是针对数据挖掘面试题中K-Means原理及迭代停止条件的清晰解析，结合算法本质与面试考点整理，便于你快速掌握核心要点。

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Python古代文物成分分析与鉴别研究：灰色关联度、岭回归、K-means聚类、决策树分析原文链接：tecdat.cn/?p=42718 分析师：Gan Tian在文化遗产保护领域，古代玻璃制品的成分分析一直是研究中西方文化交流的关键课题。作为数据科学家，我们在处理某博物馆委托的古代玻璃文物保护咨询项目时，发现传统分析方法难以准确应对文物风化带来的成分变异问题。为此，我们构建了一套融合多维度数据分析的技术体系，通过Spearman相关系数揭示文物表面风化与类型的关联性，利用岭回归模型实现风化前化学成分的精准预测，借助K-means聚类与决策树完成高钾玻璃和铅钡玻璃的亚类划分，并通过灰色关联度分

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Kernel K-means：让K-means在非线性空间“大显身手”大家好！欢迎来到我的CSDN技术分享博客😃。在之前的几篇博客中，我们深入探讨了多种K-means的优化算法，从基础的K-means算法，到Canopy + K-means算法、K-means++算法、二分K-means，再到ISODATA算法，每一种算法都有其独特的优势和适用场景。今天，我们要介绍一种更为强大的K-means优化算法——Kernel K-means，它能让K-means在非线性数据空间中也能发挥出色的性能👏。

机器学习实验报告5-K-means 算法4.1 k-means算法简介聚类分析，作为机器学习领域中的一种无监督学习方法，在数据探索与知识发现过程中扮演着举足轻重的角色。它能够在没有先验知识或标签信息的情况下，通过挖掘数据中的内在结构和规律，将数据对象自动划分为多个类别或簇。每个簇内的对象具有高度的相似性，而不同簇间的对象则表现出明显的差异性。

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K-means++：让K-means“聪明”地选择初始中心点大家好！欢迎来到我的技术分享博客~ 👋 在前两篇博客中，我们深入探讨了经典的 K-means 算法以及它的优化方案 Canopy + K-means。如果你还没有看过，强烈建议先回顾一下，因为今天的主题 K-means++ 和它们有着千丝万缕的联系哦！🔗

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二分K-means：让聚类更高效、更精准！大家好！！欢迎再次来到我的技术分享博客~ 👋在前期文章中，我们系统剖析了K-means的随机初始化缺陷、Canopy+K-means的粗粒度预处理以及K-means++的概率化质心选择。今天，我们解锁另一种高效优化方案——二分K-means（Bisecting K-Means），它用层次分裂策略彻底规避初始点敏感性问题，并与前三篇内容形成完美闭环！🔗

愿所愿皆可成

机器学习之聚类Kmeans算法聚类（Clustering）的核心思想是一种根据样本之间的相似性，将样本自动划分到不同类别中的无监督学习算法。与分类不同，聚类不需要预先标记的训练数据，而是直接通过数据本身的特征来发现内在的分组结构。其中，常用的相似度计算方法是欧式距离法。它通过计算样本之间的直线距离来衡量它们的相似性，距离越短，相似性越高。

K-Means颜色变卦和渐变色在 “原理步骤” 中加入数学表达式，说明聚类目标： K-Means 的目标是最小化簇内平方和（Within-Cluster Sum of Squares, WCSS）：J=∑i=1K∑x∈Ci∥x−μi∥2 其中，Ci 是第 i 个簇，μi 是簇中心。算法通过迭代更新簇中心 μi 和分配样本到最近中心，逐步优化 J。