kmeans

K-means聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中。K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。

Matlab程序猿小助手

【MATLAB源码-第277期】基于matlab的AF中继系统仿真，AF和直传误码率对比、不同中继位置误码率对比、信道容量、中继功率分配以及终端概率。在AF（放大转发）中继通信系统中，信号的传输质量和效率受到多个因素的影响，理解这些因素对于系统的优化至关重要。AF中继通信的基本架构由发射端、中继节点和接收端组成。发射端负责生成信息信号并将其发送到中继节点。中继节点在接收到信号后，会对其进行放大并将放大后的信号转发至接收端。这一过程使得信号能够覆盖更广的范围，同时克服了直接传输中信号衰减和干扰的问题。

DBSCAN对比K-means选择DBSCAN当：选择K-Means当：

江安的猪猪

大连理工大学选修课——机器学习笔记（5）：EM&K-Means什么是无监督学习为什么要研究无监督学习数据的分布混合密度p ( x ) = ∑ i = 1 k p ( x ∣ G i ) P ( G i ) p(x)=\sum_{i=1}^kp(x|G_i)P(G_i) p(x)=∑i=1kp(x∣Gi)P(Gi)

（六）机器学习---聚类与K-means到本篇文章，我们先对前几篇所学习的算法进行一个回顾：而本篇文章我们将会介绍聚类以及K-means算法。

基于 Google Earth Engine 的南京江宁区土地利用分类（K-Means 聚类）其实利用GEE可以做的内容太多了，很多内容换一个区域，换一个时间段就是一篇本科毕业论文（设计），甚至拓展一下硕士也不是不行。本文将详细介绍如何使用 GEE 对南京江宁区的 Landsat 8 地表反射率数据进行 K-Means 聚类分析，实现土地利用分类，并将结果可视化和导出。（后续有机会再给大家详细说一下如何完整的进行毕业论文的大纲和设计，甚至完成一篇十分简单的毕业论文。）

聚类算法(K-means、DBSCAN)K-means 是一种基于类内距离最小化的划分式聚类算法，其核心思想是通过迭代优化将数据划分为 K 个簇。目标函数为最小化平方误差（SSE）： S S E = ∑ i = 1 K ∑ x ∈ C i ∣ ∣ x − μ i ∣ ∣ 2 SSE = \sum_{i=1}^{K} \sum_{x \in C_i} ||x - \mu_i||^2 SSE=i=1∑Kx∈Ci∑∣∣x−μi∣∣2 其中 μ i \mu_i μi 是第 i i i 个簇的质心。

说话人分离中的聚类方法：深入解析Agglomerative聚类、KMeans聚类和Oracle聚类说话人分离（Speaker Diarization）是将音频流根据说话人身份划分为同质片段的过程。这一过程中的关键步骤是聚类，即将说话人嵌入（embeddings）分组为不同的簇，每个簇代表一个独特的说话人。在pyannote.audio`管道中使用的三种聚类方法：层次聚类（Agglomerative Clustering）、KMeans聚类（KMeans Clustering）和Oracle聚类（Oracle Clustering）。

聚类注意点

机器学习之KMeans算法KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一，广泛应用于数据聚类任务。它的核心思想是通过迭代将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心。由于其简单、高效且易于实现，KMeans算法在图像分割、市场细分、文档聚类等领域得到了广泛应用。

mosquito_lover1

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线数据采集模块（爬虫）：负责从目标网站抓取地点数据（如名称、经纬度、描述等）数据预处理模块（标签算法）：对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征（如经纬度、描述文本）打上标签（如“适合家庭”、“适合冒险”）。

机器学习之KMeans算法目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值

深入了解 K-Means 聚类算法：原理与应用在数据科学和机器学习的世界中，聚类是一项非常重要的技术，它帮助我们根据数据的相似性将数据划分为不同的组或簇。聚类算法在许多领域中得到了广泛的应用，如图像处理、市场细分、基因研究等。K-Means 聚类算法作为最常见的无监督学习算法之一，因其简单易用、计算效率高而被广泛应用。本文将深入探讨 K-Means 算法的原理、应用以及一些常见的变种和改进方法。

小机学AI大模型

【手撕算法】K-Means聚类全解析：从数学推导到图像分割实战聚类算法是探索数据内在结构的利器！本文手撕K-Means核心公式，结合Python代码实现与图像分割案例，详解：

进阶的小蜉蝣

[Machine Learning] K-means算法HuBERT预训练过程中会用到K-means算法，本文简单介绍一下K-means算法的基本流程。简单地讲，K-means就是给特征向量集进行聚类。给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N，K-means会不断迭代，直到X被分成N类，且每一类的中心点不再明显变化。

迷茫小玄森

【R语言】Kmeans算法使用R语言实现kmeans算法底层代码，并对HighDensity_Scatter_Data数据进行聚类分析（不直接使用kmeans函数）

橙子小哥的代码世界

【机器学习】【KMeans聚类分析实战】用户分群聚类详解——SSE、CH 指数、SC全解析，实战电信客户分群案例在实际数据分析中，聚类算法常用于客户分群、图像分割等场景。如何确定聚类数 k 是聚类分析中的关键问题之一。本文将以“用户分群”为例，展示如何通过 KMeans 聚类，利用 SSE（误差平方和，也称 Inertia）、Calinski-Harabasz 指数（CH Score）和 Silhouette Score（轮廓系数）来判断最佳的聚类数。你将看到三幅图表，每个图表都揭示了不同的聚类评价指标，帮助你综合判断哪一个 k 值最合理。

解密K-means：简单易懂的算法指南想象你在超市整理货架：把饮料放在一起，零食归为一类，日用品另放一个区域——这个过程本质上就是聚类。在机器学习中，聚类算法就是帮计算机自动完成这种分类任务的工具。

大大大大小小

问卷调查系统Two-Step-Kmeans-前端后端搭建完成前端页面 (index.html):后端逻辑 (Django视图函数):URL映射: 定义了各个视图函数对应的URL路径，使前端能够正确调用相应的后端服务。