kmeans

不会敲代码的灵长类

机器学习算法-k-means今天我们用「超市顾客分组」的例子来讲解K-means算法，从原理到实现一步步拆解，保证零基础也能懂！

TensorFlow深度学习实战（18）——K-means 聚类详解K-means 聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为若干个互不重叠的簇 (cluster)，使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。在本节中，将介绍 K-means 聚类的基本原理与局限性，并使用 TensorFlow 实现 K-means 聚类。

SIAM-2007《k-means++: The Advantages of Careful Seeding》论文的核心思想是改进传统 k-means 聚类算法的初始中心选择方法，通过引入一种随机化的 D 2 D^2 D2 加权种子选择技术（即 k-means++ 算法），显著提高聚类的准确性和收敛速度。传统 k-means 算法随机选择初始中心可能导致次优解，而 k-means++ 通过基于数据点到已选中心距离的概率分布选择初始中心，从而在理论上和实践中都获得更好的聚类效果。

LNCS-2009《Adaptive Sampling for $k$-Means Clustering》论文的核心思想是通过自适应采样（adaptive sampling）改进 k k k-means聚类的初始化过程，提出一种高效的算法，生成 O ( k ) O(k) O(k)个中心，以常数概率获得 k k k-means问题的常数因子双标准（bi-criteria）近似解，并在这些中心中通过线性规划（LP）技术提取 k k k个中心，获得常数因子近似解。传统 k k k-means++算法通过 D 2 D^2 D2采样获得期望上 O ( log ⁡ k ) O(\log k) O(logk)近似，但其时间

【漫话机器学习系列】269.K-Means聚类算法（K-Means Clustering）K-Means 是一种基于距离的无监督机器学习算法，属于聚类算法（Clustering Algorithm）。它的目标是将数据集划分为 K 个不重叠的子集（簇），使得每个子集中的数据点尽可能相似，而不同子集之间的数据点差异尽可能大。

聚类算法K-means和Dbscan的对比K-means和DBSCAN_dbscan和kmeans的区别-CSDN博客

分类算法 Kmeans、KNN、Meanshift 实战1、采用 Kmeans 算法实现 2D 数据自动聚类，预测 V1=80,V2=60 数据类别； 2、计算预测准确率，完成结果矫正 3、采用 KNN、Meanshift 算法，重复步骤 1-2

phoenix@Capricornus

K均值（K-Means） & 高斯混合模型（GMM）——K均值是高斯混合模型的特例K均值可以看成是高斯混合模型的特例。初始化 K K K， τ > 0 \tau > 0 τ>0和 { μ k ( 0 ) } k = 1 K \{\boldsymbol{\mu}_k^{(0)}\}_{k=1}^K {μk(0)}k=1K

《k-means 散点图可视化》实验报告一，实验目的本次实验旨在通过Python编程实现k - means算法的散点图可视化。学习者将编写代码，深入理解聚类分析基本原理与k - means算法实现流程，掌握数据聚类及可视化方法，以直观展示聚类结果。

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。