K均值聚类在不同数据集上的结果

K均值聚类是一种常见的无监督机器学习算法，用于将数据集分为K个不重叠的簇。它的目标是最小化簇内的平方误差和，即将每个数据点与其所属簇的质心的距离之和最小化。

K均值聚类算法的步骤如下：

初始化K个质心，可以随机选择或使用其他启发式方法。
将每个数据点分配给距离最近的质心所属的簇。
更新每个簇的质心为该簇中所有数据点的平均值。
重复步骤2和步骤3，直到质心不再变化或达到预定义的停止条件。

K均值聚类适用于处理数值型数据，并且对数据集中簇的数量有先验的了解。它在以下场景中常被应用：

客户细分：根据用户的消费行为、兴趣等特征将用户分为不同的群体，以便进行个性化推荐或定向营销。
图像分割：将图像中的像素根据颜色、纹理等特征进行聚类，实现图像分割。
文本聚类：根据文本的内容、关键词等特征将文本进行聚类，方便进行文本分类或信息检索。
异常检测：通过将数据点分配到簇中，可以检测出与其他数据点差异较大的异常点。

在腾讯云上，可以使用云原生的容器服务腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）来部署和管理K均值聚类算法的应用。TKE是基于Kubernetes的容器服务，提供弹性扩展、高可用性、易于管理的容器集群，适用于部署各类容器化应用。

参考链接：腾讯云容器服务（TKE）产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/tke

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讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

，目前并没有一种统一的聚类算法可在不同的数据集上取得较好的聚类结果。...虽然现有的聚类算法比较多，但它们都会有这样那样的不足，数据集的不同也会影响不同聚类算法的聚类结果。研究和改善聚类算法、提高聚类结果的准确率一直以来是国内外专家、研究人员的重点工作之一。...Ｋ均值聚类算法具有简单快速、适于处理大数据集等优点，但它缺点同样存在，比如易陷入局部最小解、需要事先指定聚类数目等等。目前，国内外许多改进的聚类算法都是在Ｋ均值聚类算法思想基础上做出的深入的研究。...(3)对于处理小量的低维的数据集，K 均值聚类算法在单机上运行没有什么问题，但在处理海量的高维的数据时，K 均值聚类算法在单机上的时间性能和空间性能都很差。...关于初始点K值确定的一种简单的方法：关于k的个数的确定：我们可能不知道在K均值中正确的k值。但是，如果能够在不同的K下对聚类结果的质量进行评价，我们往往能够猜测到正确的k值。

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从零开始的K均值聚类

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Using KMeans to cluster data使用K均值来聚类数据

聚类算法是非常有用的技术，当我们采取行动时，我们需要区分对待。...想象一个含有潜在的商业客户的列表，商业需要把客户分到不同的组里，然后区分不同组的责任，聚类算法能帮助促进聚类过程，KMeans可能是最著名的分类算法之一，众所周知，最著名的无监督学习技术之一 Getting...，用虚拟数据聚类成点集。...KMeans其实是一个非常简单的计算集群之间距离的平方和的最小均值的算法，我们将要再次计算平方和的最小值。...following: 它在预先定义了聚类数量K后执行，然后在以下步骤中交替。

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K-均值聚类算法的MATLAB的实现。

. % 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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Python数据分析笔记：聚类算法之K均值

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R语言K-Means(K均值聚类）和层次聚类算法对微博用户特征数据研究

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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。

KMM.m function [laKMM, laMM, BiGraph, A, OBJ, Ah, laKMMh] = KMM_mmconv(X, c, m, k) % [laKMM, laMM, BiGraph..., Anc, ~, ~, ~]= KMM(X', c, m,k) : K-Multiple-Means % Input: % - X: the data matrix of size nFea...eig1.m % Usage: % % X: d*n % [laKMM, laMM, AnchorGraph, Anchors, ~, ~, ~]= KMM(X', c, m,k)...; % Reference: % % Feiping Nie, Cheng-Long Wang, Xuelong Li, "K-Multiple-Means: A Multiple-Means %...c-1; else k=5; end end Ah=[]; laKMMh=[]; Iter=15; OBJ=[]; n=size(X,2); method=1

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教程 | 如何为时间序列数据优化K-均值聚类速度？

数据分析解决方案提供商 New Relic 在其博客上介绍了为时间序列数据优化 K-均值聚类速度的方法。机器之心对本文进行了编译介绍。...鉴于我们所收集的数据的量是如此巨大，更快的聚类时间至关重要。加速 k-均值聚类 k-均值聚类是一种流行的分组数据的方法。...k-均值方法的基本原理涉及到确定每个数据点之间的距离并将它们分组成有意义的聚类。我们通常使用平面上的二维数据来演示这个过程。以超过二维的方式聚类当然是可行的，但可视化这种数据的过程会变得更为复杂。...比如，下图给出了 k-均值聚类在两个任意维度上经过几次迭代的收敛情况： ? 不幸的是，这种方法并不能很好地用于时间序列数据，因为它们通常是随时间变化的一维数据。...实际上，TensorFlow 已经包含了 k-均值实现，但我们基本上肯定还是需要对其进行调整才能将其用于时间序列聚类。

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【算法】机器学习算法实践 K均值聚类的实用技巧

在本文中，他详细介绍了一种称为 K-Means Clustering（k均值聚类）的算法，其中包括如何衡量算法效果，以及如何确定你需要生成的数据段集数量。...即使当我们不知道需要查找哪些特定数据段，亦或我们的数据格式是非结构化数据，我们都可以有这么一种技术手段，在算法上，分析出数据中合理的数据模式，合适的数据段和分类结果。...在本文中，我们将会详细介绍一种算法，K-Means Clustering(K均值聚类)，包括如何衡量其效果，以及如何确定我们要生成的数据段集数量。...K均值聚类 K均值聚类给无监督机器学习提供了一个非常直观的应用，在非结构化的数据中归纳出结构。 K均值聚类，正如其名，会将您的数据中相似的观察结果，分配到同组簇中。...当你不清楚非结构化数据集的标签或者分类时，需要无监督学习的方式（如K均值聚类）来辅助。因此，数据本身不会告诉你，簇的正确数量（或标签）是多少。那么，你该如何衡量自己数据用多少组簇呢？

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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。...TA AS --整理度量值 TB AS --规格化，以消除属性值单位不同造成的影响 TA1 AS --第一代质心点选择，根据GDP TE AS --聚类选择，各元素取相异度最低的质心点可以在集合TA1...首先我们要把业务数据转换加载到训练集中，这是个简单的ETL过程，将城市GDP表数据经过抽取、维值[0,1]规格化转换、分配批次号3后最终加载到目标K-MEAN训练集： TB AS --规格化，以消除属性值单位不同造成的影响...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。

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R语言做K均值聚类的一个简单小例子

/ https://www.datanovia.com/en/lessons/k-means-clustering-in-r-algorith-and-practical-examples/ k均值聚类是一种比较常用的聚类方法...，R语言里做k均值聚类比较常用的函数是kmeans()，需要输入3个参数，第一个是聚类用到的数据，第二个是你想将数据聚成几类k，第三个参数是nstarthttps://www.datanovia.com...那如果想使用k均值聚类的话，就可以分成两种情况，第一种是知道我自己想聚成几类，比如鸢尾花的数据集，明确想聚为3类。...这时候直接指定k 下面用鸢尾花数据集做k均值聚类 df<-iris[,1:4] iris.kmeans<-kmeans(df,centers=3,nstart = 25) names(iris.kmeans...第二种情况是我不知道想要聚成几类，这个时候就可以将k值设置为一定的范围，然后根据聚类结果里的一些参数来筛选最优的结果比如这篇文章 https://www.guru99.com/r-k-means-clustering.html

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数据分享|R语言聚类、文本挖掘分析虚假电商评论数据：K-MEANS(K-均值)、层次聚类、词云可视化

本文在基础的K-means聚类算法的基础上，结合该算法固有的一些缺陷，提出了一些改进措施，即通过改进的K-means聚类算法来对“B2C电商评论信息数据集”数据进行处理，在最终得到结果之后依据形象化的结论提出相应的公司决策..."K-modes算法的另一个优点是modes，能给出类的特性描述，这对聚类结果的解释是非常重要的"事实上，K-modes算法比K-means算法能更快收敛，与K-means算法一样，K-modes算法也会产生局部最优解...内分析主要是在聚类之后，点到类中心的阈值来寻找孤立点，从而剔除孤立点，保证样本和聚类中心的可靠性，在剔除了孤立点后需要重新计算类中心，如果出现极端情况，甚至有可能进行再一次聚类分析；外分析是指在确定好最终的聚类结果后...结果及分析 K-均值聚类算法的虚假评论聚类结果用K-mean进行分析，选定初始类别中心点进行分类。...} } cl=kmeans(ratin,2)#对评价矩阵进行k均值聚类 write.csv(cl$centers,"聚每个类所有点到类中心的距离之和与平均距离通过设定距离阈值k

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基于凸集上投影（POCS）的聚类算法

该算法的工作原理与经典的K-Means算法类似，但在处理每个数据点的方式上存在差异：K-Means算法对每个数据点的重要性加权相同，但是基于pocs的聚类算法对每个数据点的重要性加权不同，这与数据点到聚类原型的距离成正比...算法的伪代码如下所示: 实验结果作者在一些公共基准数据集上测试了基于pocs的聚类算法的性能。下表总结了这些数据集的描述。...作者比较了基于pocs的聚类算法与其他传统聚类方法的性能，包括k均值和模糊c均值算法。下表总结了执行时间和聚类错误方面的评估。...聚类结果如下图所示：示例代码我们在一个非常简单的数据集上使用这个算法。...该算法利用POCS的收敛特性应用于聚类任务，并在一定程度上实现了可行的改进。在一些基准数据集上验证了该算法的有效性。

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R语言聚类、文本挖掘分析虚假电商评论数据：K-Means(K-均值)、层次聚类、词云可视化

本文在基础的K-means聚类算法的基础上，结合该算法固有的一些缺陷，提出了一些改进措施，即通过改进的K-means聚类算法来对“B2C电商评论信息数据集”数据进行处理，在最终得到结果之后依据形象化的结论提出相应的公司决策..."K-modes算法的另一个优点是modes，能给出类的特性描述，这对聚类结果的解释是非常重要的"事实上，K-modes算法比K-means算法能更快收敛，与K-means算法一样，K-modes算法也会产生局部最优解...传统的聚类分析将全部点进行聚类，而不考虑可能存在的孤立点对聚类结果的干扰，这使得聚类结果缺乏可靠性和稳定性。对于聚类结果，需要进行判别分析，包括内分析和外分析。...内分析主要是在聚类之后，点到类中心的阈值来寻找孤立点，从而剔除孤立点，保证样本和聚类中心的可靠性，在剔除了孤立点后需要重新计算类中心，如果出现极端情况，甚至有可能进行再一次聚类分析；外分析是指在确定好最终的聚类结果后...结果及分析 K-均值聚类算法的虚假评论聚类结果用K-mean进行分析，选定初始类别中心点进行分类。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 一维数据的 K-Means 聚类 ) ★

文章目录一、 K-Means 聚类算法流程二、一维数据的 K-Means 聚类 1、第一次迭代 2、第二次迭代 3、第三次迭代 4、第四次迭代参考博客 : 【数据挖掘】聚类算法简介...( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 ) 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means...| K-Means 算法优缺点 | K-Means 算法变种 ) 一、 K-Means 聚类算法流程 ---- K-Means 算法步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n..., 计算分好组的样本的中心点 , 重新计算所有样本到所有中心点的距离 , 继续进行分组 , 一直迭代执行上述操作 , 直到连续两次样本分组不再变化 ; 二、一维数据的 K-Means 聚类 ----...K-Means 聚类算法最终结果 ; 详细解析参考【数据挖掘】K-Means 一维数据聚类分析示例

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 二维数据的 K-Means 聚类 ) ★

文章目录一、 K-Means 聚类算法流程二、二维数据的 K-Means 聚类 1、第一次迭代 2、第二次迭代参考博客 : 【数据挖掘】聚类算法简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法...| 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 ) 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means 算法步骤 | K-Means 图示 ) 【...算法变种 ) 一、 K-Means 聚类算法流程 ---- K-Means 算法步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n 个样本 , 将其分成 \rm K 个聚类 ;..., 继续进行分组 , 一直迭代执行上述操作 , 直到连续两次样本分组不再变化 ; 二、二维数据的 K-Means 聚类 ---- 给定数据集 \rm \{ A_1 ( 2 , 4 ) , A_2...K-Means 聚类算法最终结果 ; 详细解析参考【数据挖掘】K-Means 二维数据聚类分析 ( K-Means 迭代总结 | K-Means 初始中心点选择方案 | K-Means 算法优缺点

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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。...，得到子图5的划分结果和子图6中新的簇内样本均值；以此类推，最终得到理想的聚类效果，如子图9所示，图中的五角星即最终的簇中心点。...在上文中，我们生成了两组随机数据，从图中一眼就可以看出需聚为两类，然而在实际应用中，很多数据都无法通过可视化或直觉判断聚类的个数（即K值）。...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

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SPSS Modeler分析物流发货明细数据：K-MEANS（K均值）聚类和Apriori关联规则挖掘

对数据进行预处理：（1）补充缺失值。对没有记录的数据缺失采用平均值法，以该字段的平均分数填充。（2）规范化数据。...（2）K-Means 模型设置选择SPSS Modeler的Modeling-K-means，将K-Means模型节点添加进数据流来，双击K-Means图标，在弹出的对话框中选择Model选项页，选项页中的参数解释如下...： 1）Numbers of cluster：制定生成的聚类数目，这里设置为3. 2）Use Partitioned Data：如果用户定义了分割数据集，选择训练数据集作为建模数据集，并利用测试数据集对模型进行评价...（4）聚类结果结果表明：簇1和2中的签收数量较低，簇5中的签收数量一般，簇4中的签收数量最低，可见，大部分样本的签收数量处于中等水平；各变量在各簇中的显著程度均较大，表明不同聚类簇的签收数量的分化程度较高...簇1 簇2 簇3 簇4 簇5 从每个聚类簇的情况来看，签收数量最多的是第5个簇，该簇中的最多的始发地是广东深圳，签收数量达到了2833件，其次是上海，签收数量达到了1287。

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数据分享|R语言改进的K-MEANS(K-均值)聚类算法分析股票盈利能力和可视化

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