一、K-均值聚类（K-means） k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标，聚类目标
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2019-06-10 10:14:00
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使用TensorFlow实现K-Means算法，并将其应用于分类手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库手写数字作为训练样本（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.Author: Aymeric DamienProject: https:...
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2022-02-09 18:29:53
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使用TensorFlow实现K-Means算法，并将其应用于分类
手写的数字图像。 此示例使用的是MNIST数据库
手写数字作为训练样本（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）。
Note: This example requires TensorFlow v1.1.0 or over.
Author: Aymeric Damien
Project: https:...
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2021-07-15 15:12:54
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K-Means是聚类算法中的一种，其中K表示类别数，Means表示均值。顾名思义K-Means是一种通过均值对数据点进行聚类的算法。K-Means算法通过预先设定的K值及每个类别的初始质心对相似的数据点进行划分。并通过划分后的均值迭代优化获得最优的聚类结果。K值及初始质心K值是聚类结果中类别的数量。
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2017-04-11 08:43:00
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介绍K-means算法是是最经典的聚类算法之一，它的优美简单、快速高效被广泛使用。它是很典
原创
2022-08-21 00:35:17
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问题：K-所有值聚类是无监督学习算法设数据集。当中，。如果这个数据能够分为类。把这个问题模型化：，当中代表第类的聚点（中心点、均值）。该模型能够用EM算法进行训练：初始化，。E步：固定。最小化，显然。当中。M步：固定。最小化，，。直至收敛。——————————————————————————————...
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2015-07-30 16:00:00
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二分K-Means（Bisecting K-Means）是一种改进的聚类算法，它是K-Means算法的一种变体。与传统的K-Means算法一次性生成K个聚类不同，二分K-Means通过递归地将一个聚类分裂成两个，直到达到所需的聚类数目。
K-means是比较一种流行的聚类算法，它以非监督的方式将数据分为k个聚类。具体步骤如下，随机地选择k个数据点作为初始分类的中心(+标记)计算所有数据点与k个分类中心的“距离”（e.g.欧式距离），将它们标记为最近的那个分类，如上图对每种分类数据群，重新计算他们的中心（mean point），这个中心的计算和距离一样有很多定义方法重复2-3的操作，直到分类不再改变（或是不再有大的改变）K-mean
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2021-03-18 16:53:27
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K-means算法输入input：data X输出output：data（X,S）解释：输入没有标签的数据data X，经过训练，给每一个数据添上一个标签S{s1,s2,...,sk}，对应的聚类中心为U...
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2015-07-16 19:23:00
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总结 1、二分法 2、总体中的最值 bisecting k-means ：在初始时将所有数据当成一个聚簇，然后递归地将最不紧凑的聚簇用2-means拆分为2个聚簇，直至满意
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2019-01-14 23:33:00
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聚类的基本思想俗话说"物以类聚，人以群分"聚类（Clustering）是一种无监督学习(unsupervised learning)，简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。定义：给定一个有个对象的数据集，聚类将数据划分为个簇，而且这个划分满足两个条件：每个簇至少包含一个对象每个对象属于且仅属于一个簇。基本思想：对给定的，算法首先给出一个初始的划分方法，以后通过反复
原创
2021-03-04 14:58:28
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K-Means（K均值） 介绍 K-Means是被应用的最广泛的基于划分的聚类算法，是一种硬聚类算法，属于典型的局域原型的目标函数聚类的代表。算法首先随机选择k个对象，每个对象初始地代表一个簇的平均值或者中心。对于剩余的每个对象，根据其到各个簇中心的距离，把他们分给距离最小的簇中心，然后重新计算...
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2015-04-25 12:40:00
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在数据挖掘中，K-Means算法是一种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。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几
原创
2021-08-11 16:09:41
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在数据挖掘中，K-Means算法是一种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。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几
原创
2021-08-11 16:09:43
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K-Means（K均值） 介绍 K-Means是被应用的最广泛的基于划分的聚类算法，是一种硬聚类算法，属于典型的局域原型的目标函数聚类的代表。算法首先随机选择k个对象，每个对象初始地代表一个簇的平均值或者中心。对于剩余的每个对象，根据其到各个簇中心的距离，把他们分给距离最小的簇中心，然后重新计算...
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2015-04-25 12:40:00
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k：初始中心点个数，计划聚类树 >想聚集的个数，中心点也可叫做质点，可以任意选择点数 means:求中心点到其他数据点距离的平均值 >采用欧氏距离 方法： 1.确定K，选择k个质心，求每个点到各个质心的距离，判断离哪个最近就归到哪一个 如俩图所示，呈现第一次做完之后的结果，与我们想象的聚类不太一样， ...
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2021-10-08 14:42:00
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K-means算法具体步骤1. 数据预处理：剔除离群点、数据归一化、数据标准化2. 初始化：随机选取K个中心点3. 定义损失函数：规定行进方向4. 迭代收敛对于每个样本点，将其分配到距离最近的簇对于每个簇，重新计算聚类质心...
原创
2023-11-04 04:43:48
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