基于内容的推荐与K均值聚类的区别

基于内容的推荐和K均值聚类是两种不同的数据分析和推荐算法。

基于内容的推荐是一种推荐系统算法，它根据用户对物品的历史评价和物品的特征，推荐与用户兴趣相似的物品。该算法通过分析物品的内容特征，如文本、标签、关键词等，来计算物品之间的相似度。基于内容的推荐算法的优势包括：

个性化推荐：基于内容的推荐算法可以根据用户的个人兴趣和偏好，为用户提供个性化的推荐结果。
可解释性：该算法可以解释推荐结果是基于哪些特征和相似度计算得出的，使用户更容易理解和接受推荐结果。
冷启动问题：相比其他推荐算法，基于内容的推荐算法对于新用户和新物品有较好的推荐效果，可以解决冷启动问题。

基于内容的推荐算法适用于以下场景：

文本推荐：如新闻、文章、博客等内容的推荐。
音乐推荐：根据音乐的歌词、风格、艺术家等特征，为用户推荐相似的音乐。
视频推荐：根据视频的标签、描述、演员等特征，为用户推荐相关的视频。

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K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将一组数据分成K个不同的簇。该算法通过计算数据点之间的距离，将相似的数据点聚集在一起形成簇。K均值聚类算法的优势包括：

简单易实现：K均值聚类算法是一种简单且易于实现的聚类算法，适用于大规模数据集。
可扩展性：该算法可以处理高维数据和大规模数据集，适用于各种类型的数据。
聚类效果可控：通过调整簇的数量K，可以控制聚类的粒度和效果。

K均值聚类算法适用于以下场景：

客户细分：将客户按照购买行为、兴趣爱好等特征进行聚类，用于市场细分和个性化推荐。
图像分割：将图像中相似的像素点聚集在一起，用于图像分割和目标检测。
文本聚类：将文本按照主题、情感等特征进行聚类，用于文本分类和信息检索。

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. % Contact author at sokar@aiia.csd.auth.gr % % This is an implementation of the k-means algorithm...generate random data X = [1000*randn(1000,2) + 1000; 2000*randn(1000,2) + 5000]; % run k-Means...disp(['k-means instance took ' int2str(iter) ' iterations to complete']); % available colos...dim); % take the first K points in the random permutation as the center sead for k=1:K C(k,:) =...1:K C(k, :) = sum(X(find(I == k), :)); C(k, :) = C(k, :) / length(find(I == k));

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将具有多个子聚类均值的数据点分组到指定的K个聚类中的KMM算法。

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R语言做K均值聚类的一个简单小例子

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RDKit | 基于RDKit和k-均值对化合物进行非分层聚类

具有高相似性的分子组合可以改写为在化合物空间（化学空间）中具有短距离。在这种情况下，“相似性”和“距离”可互换使用。通过选择相距较远的化合物，可以构建各种化合物库。...如何建立高度多样化的化合物库：聚类方法基于距离的方法基于分类的方法使用优化方法的方法使用k-means方法（一种非分层聚类方法）从化合物库中选择“多样化”化合物。...基于RDKit和k-均值对化合物进行非分层聚类导入库 from rdkit import rdBase, Chem, DataStructs from rdkit.Chem import AllChem

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Thinking in SQL系列之：数据挖掘K均值聚类算法与城市分级

聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个可观察属性，使用某种算法将D划分成k个子集，要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低，而不同子集的元素相异度尽可能高。其中每个子集叫做一个簇。...本文将介绍聚类的经典算法K均值聚类算法，即K-MEANS，是一种观察类学习，通过以元素间的相异度迭代地划分簇并重新定位质心点重新聚类来达成的算法，找了如下的图以便加深理解。...找到规律之后，霍然思路全部连通，K-MEANS聚类问题的关键就在于递归地寻找最稳定的质心点集合。...而我的家乡烟台只能搭上三线的边，难免有些失落。至此，SQL版本的K-MEANS聚类算法已经介绍完，个人举的例子可能没有那么贴切。因为对数据挖掘来说，数据量太小，结果的偶然性会比较高。...但麻雀虽小，却较为完整地用SQL表述了K-MEANS聚类的思想。实现这么个算法，全篇没有用到一个循环处理，还是那句话，数据处理，SQL为王。

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K-means聚类：原理简单的聚类算法

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手把手教你如何利用K均值聚类实现异常值的识别！

但该方法的最大缺陷在于计算复杂度高，对于大数据而言，识别异常数据将会消耗较长的时间。本期将从K均值聚类的角度，帮助大家理解该方法在异常值识别过程中的优势！...K均值聚类的介绍 K均值聚类算法的思路非常通俗易懂，就是不断地计算各样本点与簇中心之间的距离，直到收敛为止，其具体的步骤如下：（1）从数据中随机挑选k个样本点作为原始的簇中心。...（2）计算剩余样本与簇中心的距离，并把各样本标记为离k个簇中心最近的类别。（3）重新计算各簇中样本点的均值，并以均值作为新的k个簇中心。...异常点识别原理使用K均值聚类的思想识别数据中的异常点还是非常简单的，具体步骤如下：利用“拐点法”、“轮廓系数法”、“间隔统计量法”或者“经验法”确定聚类的个数；基于具体的K值，对数据实施K均值聚类的应用...结语 OK，今天的内容就分享到这里，下一期将会跟大家分享如何基于密度聚类，针对非球形簇的数据做异常点检测。如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。

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基于k-means++和brich算法的文本聚类

1)使用k-means算法进行聚类，并调整参数，主要是聚类中心的数量的调整和迭代次数的调整这里由于自己写的k-means算法很水导致数据大的时候特别容易出bug所以调用了sklearn的k-means算法直接进行聚类...：这里设置了迭代次数大概800次之后就没什么变化了，所以为了保险起见就把迭代次数调成1000，下面就调整聚类中心k的个数，这里的数据是使用3000个文本的结果，下面这些图是根据聚类结果的轮廓系数画出来的图...这里是从k=2一直调整到k=20，最终发现k=8的时候效果是最好的，下面只以中间几个k值进行描述：判断：si接近1，则说明样本i聚类合理；si接近-1，则说明样本i更应该分类到另外的簇；若si 近似为0...image.png标签0的大部分都是与赌博相关的，但是其中也夹杂着一点点其他的正常文本。...，birch算法是通过集成层次聚类和其他聚类算法来对大量数值数据进行聚类，其中层次聚类用于初始的微聚类阶段，而其他方法如迭代划分（在最后的宏聚类阶段）。

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基于K-Means聚类算法的主颜色提取

01.简介本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。...02.K均值类聚算法 K-Means算法是最流行但最简单的无监督算法。对于散布在n维空间中的所有数据点，它会将具有某些相似性的数据点归为一个群集。...在随机初始化k个聚类质心之后，该算法迭代执行两个步骤： 1. 聚类分配：根据每个数据点距聚类质心的距离，为其分配一个聚类。 2. 移动质心：计算聚类所有点的平均值，并将聚类质心重定位到平均位置。...根据新的质心位置，将数据点重新分配给群集。 ? K-Means算法的迭代步骤经过一定数量的迭代后，我们观察到聚类质心不会进一步移动或移动到任何新位置，聚类中的数据点也不会更改。至此，算法已经收敛。...接下来，我们将为输入图像文件拟合模型并预测聚类。使用聚类中心（RGB值），我们可以找到聚类代表的相应颜色的十六进制代码，为此使用了rgb_to_hex的自定义函数。

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