精华内容
下载资源
问答
  • kmeans聚类:一维数据的kmeans聚类算法实现
  • 聚类算法数据

    2017-08-14 14:43:42
    聚类算法进行测试的数据
  • K均值聚类算法的python实现,以及聚类算法与EM最大算法的关系 参考引用 先上一张gif的k均值聚类算法动态图片,让大家对算法有个感性认识: 其中:N=200代表有200个样本,不同的颜色代表不同的簇(其中 3种颜色为3...
  • Python从零实现 K-mean 和K-中心点聚类算法的样本数据
  • 本节内容:本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来,第一道题目是Kmeans聚类算法数据集是Iris(鸢尾花的数据集),分类数k是3,数据维数是4。 关于聚类  聚类算法是这样的一种算法:给定样本数据...
  • 这篇博客来一个汇总的实例,分别创建圆形数据、月牙形数据、聚团数据以及随机数据,并测试不同数据在各种不同聚类算法中的聚类效果以及消耗时间。 import time import warnings import numpy as np import ...
  • 使用谱聚类算法对matlab产生的随机数据点进行分类,共有三个案例,每个案例都可以直接运行
  • 用Go语言编写的kmeans k均值聚类算法实现它做了什么k-means聚类将多维数据集划分为k个聚类,其中每个数据点均属于用m个最近的kmeans k-means聚类算法实现的聚类k-均值聚类的作用将多维数据集划分为k个聚类,其中每个...
  • k-means聚类算法实现

    2019-01-29 10:32:34
    要想知道要使用的类的数量,最好快速地查看一下数据,并尝试识别任何不同的分组。中心点是与每个数据点向量相同长度的向量,在上面的图形中是“X”。 2.每个数据点通过计算点和每个组中心之间的距离进行分类,然后将...
  • 主要针对控制图时间序列数据集的聚类任务,使用了基于划分的(K-Means)、基于层次的(AGNES)、基于密度的(DBSCAN)以及基于图的(spectral clustering)聚类方法,最后可视化...四种聚类算法数据集均打包在一起。
  • 今天说K-means聚类算法,但是必须要先理解聚类和分类的区别,很多业务人员在日常分析时候不是很严谨,混为一谈,其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾...
  • 利用FCM实现聚类算法源程序,涵盖的有FCM聚类算法的简介。
  • kmeans和dbscan的聚类算法的matlab实现
  • 本文实例为大家分享了Python实现简单层次聚类算法,以及可视化,供大家参考,具体内容如下 基本的算法思路就是:把当前组间距离最小的两组合并成一组。 算法的差异在算法如何确定组件的距离,一般有最大距离,最小...
  • 基于KMeans聚类的协同过滤推荐算法可运用于基于用户和基于项目的协同过滤推荐算法中,作为降低数据稀疏度和提高推荐准确率的方法之一,一个协同过滤推荐过程可实现多次KMeans聚类。 一、基于KMeans聚类的协同过滤...
  • k-means聚类算法 k-means是发现给定数据集的k个簇的算法,也就是将数据集聚合为k类的算法。 算法过程如下: 1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心...
  • Java中的共享最近邻(SNN)聚类算法实现。 这是集群算法的Java实现,如以下所述: Ertöz,L.,Steinbach,M.和Kumar,V.(2003年)。 在嘈杂的高维数据中查找不同大小,形状和密度的聚类。 SDM。 取自 可以通过...
  • DBSCAN聚类算法C++代码实现,附上了测试数据,以及该测试数据对应的输出结果,下载可直接运行。
  • 该程序是基于邻域网格划分实现聚类。版权原因,该程序内没有附带相应文章,大家可以根据代码内给定的标题和DOI号自行谷歌下载。 如果希望讨论聚类问题,欢迎根据代码内联系方式联系我,共同学习。如果只是初级的...
  • 上述代码是利用python内置的k-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类效果展示,注意在运行该代码时需要采用pip或者其他方式为自己的python安装sklearn以及iris扩展包,其中X = iris.data[:]表示我们采用了鸢尾花数据的四...
  • 自己写的DBSCAN的实现实现语言为C++,适合数据挖掘的人员使用
  • 主要介绍了python实现鸢尾花三种聚类算法(K-means,AGNES,DBScan),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 简单实现平面的点K均值分析,使用欧几里得距离,并用pylab展示。 复制代码 代码如下:import pylab as pl #calc Euclid squiredef calc_e_squire(a, b): return (a[0]- b[0]) ** 2 + (a[1] – b[1]) **2 #init the ...
  • 主要介绍了Python实现的KMeans聚类算法,结合实例形式较为详细的分析了KMeans聚类算法概念、原理、定义使用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
  • 该文档为数据挖掘中常用的分类算法K-means均值聚类算法,包含源码+详细步骤
  • 花了4天时间写的,很麻烦,使用的是python3版本,自己编写的,能够完美运行,只需要运行主程序就行,数据啥的都准备好了
  • 该项目提供了一系列在 Javascript 中实现并在 MIT 许可下开源的聚类算法。 当前版本支持 k-means、模糊 c-means 和凝聚聚类,并提供可视化聚类输出(例如树状图)的功能。 figue 已在 IE、Firefox、Chrome 和 ...
  • 学 海 无 涯 CURE 聚类算法实现 任务背景 聚类clustering 就是将数据对象分组成为多个类或簇cluster 在同一簇中 的对象之间具有较高的相似度而不同的簇中对象差别较大相异度是根据描述 对象的属性值来计算的距离是...
  • 聚类算法实现流程

    2021-04-16 20:14:18
    聚类算法实现流程 k-means其实包含两层内容: ​ K : 初始中心点个数(计划聚类数) ​ means:求中心点到其他数据点距离的平均值 1 k-means聚类步骤 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于...

    聚类算法实现流程

    k-means其实包含两层内容:

    • ​ K : 初始中心点个数(计划聚类数)
    • ​ means:求中心点到其他数据点距离的平均值

    1 k-means聚类步骤

    • 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心
    • 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别
    • 3、接着对着标记的聚类中心之后,重新计算出每个聚类的新中心点(平均值)
    • 4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样(质心不再移动),那么结束,否则重新进行第二步过程

    通过下图解释实现流程:

    k聚类动态效果图

    2 案例练习

    • 案例:【选取15个点】

    • 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心(本案例中设置p1和p2)

    • 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别

    • 3、接着对着标记的聚类中心之后,重新计算出每个聚类的新中心点(平均值)

    • 4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样(质心不再移动),那么结束,否则重新进行第二步过程【经过判断,需要重复上述步骤,开始新一轮迭代】

    • 5、当每次迭代结果不变时,认为算法收敛,聚类完成,K-Means一定会停下,不可能陷入一直选质心的过程。

    3 小结

    流程:

    • 事先确定常数K,常数K意味着最终的聚类类别数;
    • 首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类中,
    • 接着,重新计算每个类的质心(即为类中心),重复这样的过程,直到质心不再改变
    • 最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。

    注意:

    • 由于每次都要计算所有的样本与每一个质心之间的相似度,故在大规模的数据集上,K-Means算法的收敛速度比较慢。
    展开全文
  • 用于数据聚类分析,基于Python语言实现

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 68,939
精华内容 27,575
关键字:

聚类算法实现及数据