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机器学习系列（八）K均值（kMeans）

= minIndex: # 找到了一个新聚类中心 flag = True # 重置标志位为True，继续迭代 # 将minIndex和minDist...# 从dataSet中提取行下标==dInx构成一个新数据集 ptsInClust = dataSet[dInx] # 计算ptsInClust各列的均值...，元素为0，第一列存储当前最近质心，第二列存储数据点与质心的距离平方 centroid0 = mean(dataSet, axis=0).tolist()[0] # 将所有点作为一个簇，计算数据集各列的平均值...centroidMat, splitClustAss = kMeans(ptsInCurrCluster, 2, distMeas) # 将第i个簇二分为2个簇...更新当前SSE值 bestClustAss[nonzero(bestClustAss[:,0].A == 1)[0],0] = len(centList) # 更新簇的分配结果，将二分后第二个簇分配到新簇

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【机器学习实战】第10章 K-Means（K-均值）聚类算法

然后将数据集中的每个点分配到一个簇中, 具体来讲, 就是为每个点找到距其最近的质心, 并将其分配该质心所对应的簇. 这一步完成之后, 每个簇的质心更新为该簇说有点的平均值....def randCent(dataSet, k): n = shape(dataSet)[1] # 列的数量 centroids = mat(zeros((k,n))) # 创建k个质心矩阵...，然后将每个点分配到最近的质心，再重新计算质心。.../src/python/10.kmeans/kMeans.py 参考运行结果如下: 在 kMeans 的函数测试中，可能偶尔会陷入局部最小值（局部最优的结果，但不是全局最优的结果）..../apachecn/MachineLearning/blob/master/src/python/10.kmeans/kMeans.py 上述函数可以运行多次，聚类会收敛到全局最小值，而原始的 kMeans

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十三.机器学习之聚类算法四万字总结（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）

第五步，比较新的质心和老的质心，如果新质心和老质心之间的距离小于某一个阈值，则表示重新计算的质心位置变化不大，收敛稳定，则认为聚类已经达到了期望的结果，算法终止。...第六步，如果新的质心和老的质心变化很大，即距离大于阈值，则继续迭代执行第三步到第五步，直到算法终止。图5是对身高和体重进行聚类的算法，将数据集的人群聚集成三类。...这里计算组内每个点X坐标的平均值和Y坐标的平均值，构成新的质心，它可能是一个虚拟的点。第一组新质心：第二组新质心：第四步：再次计算各点到新质心的距离。...此时可以看到P1、P2、P3离PN1质心较近，P4、P5、P6离PN2质心较近。则聚类分堆情况如下，注意由于新的质心PN1和PN2是虚拟的两个点，则不需要对PN1和PN2进行分组。。...第一组：P1、P2、P3 第二组：P4、P5、P6 第五步：同理，按照第三步计算新的质心。第一组新质心：第二组新质心：第六步：计算点到新的质心距离。

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【系列课】机器学习算法基础，从聚类开始

我们先讲几个相关概念： K值：要得到的簇的个数；质心：每个簇的均值向量，即向量各维取平均即可；距离量度：常用欧几里得距离和余弦相似度（先标准化）； 02 算法流程首先确定一个k值，即我们希望将数据集经过聚类得到...然后重新计算每个集合的质心。如果新计算出来的质心和原来的质心之间的距离小于某一个设置的阈值（表示重新计算的质心的位置变化不大，趋于稳定，或者说收敛），我们可以认为聚类已经达到期望的结果，算法终止。...如果新质心和原质心距离变化很大，需要迭代3~5步骤。这个过程看似复杂难以理解，其实看得多了就容易明白，具体流程的演示如下图所示。 ?...不过，如果大家精力充足，建议Python和R都可以去学习一下的。在这里，为了体现K-means算法的特点，我们用一个比较经典的数据来进行展示。...简单介绍一下数据，这个数据是美国50个州的犯罪率统计，总共50行，4列。当然，对我们来说，这个数据只是一个演示，你也可以用自己的基因表达数据，或者甲基化数据，或者突变位点数据，或者检测到的各种数值。

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简单易学的机器学习算法——K-Means算法

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，知道质心不再改变，最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。...三、K-Means算法的流程初始化常数K，随机选取初始点为质心重复计算一下过程，直到质心不再改变计算样本与每个质心之间的相似度，将样本归类到最相似的类中重新计算质心输出最终的质心以及每个类四...原始数据集 MATLAB代码主程序 %% input the data A = load('testSet.txt'); %% 计算质心 centroids = kMeans(A, 4); 随机选取质心...的主程序 %% kMeans的核心程序，不断迭代求解聚类中心 function [ centroids ] = kMeans( dataSet, k ) [m,n] = size(dataSet...); %初始化聚类中心 centroids = randCent(dataSet, k); subCenter = zeros(m,2);%做一个m*2的矩阵，第一列存储类别，第二列存储距离

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十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割

希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 前面的文章讲解了图像锐化和边缘提取技术，该篇文章将开始围绕图像分割进行讲解。...[Python数据挖掘课程] 二.Kmeans聚类数据分析。...第五步，比较新的质心和老的质心，如果新质心和老质心之间的距离小于某一个阈值，则表示重新计算的质心位置变化不大，收敛稳定，则认为聚类已经达到了期望的结果，算法终止。...第六步，如果新的质心和老的质心变化很大，即距离大于阈值，则继续迭代执行第三步到第五步，直到算法终止。下图是对身高和体重进行聚类的算法，将数据集的人群聚集成三类。...假设存在一张100×100像素的灰度图像，它由10000个RGB灰度级组成，我们通过K-Means可以将这些像素点聚类成K个簇，然后使用每个簇内的质心点来替换簇内所有的像素点，这样就能实现在不改变分辨率的情况下量化压缩图像颜色

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K-means 学习笔记

简单的说就是在没有任何监督信号的情况下将数据分为 K 份的一种方法, 也就是分门别类。...K-means 算法的基本思想还是容易理解的，主要流程可以分为如下几步：选择聚类的个数 K 任意产生 k 个聚类, 然后确定聚类中心（或者直接生成 K 个中心）把每个数据点分配到离它最近的中心点再迭代计算新聚类的新中心...(dataSet, k): m = np.shape(dataSet)[0] # 行的数目 # 第一列存样本属于哪一类，初始为 0 # 第二列存样本的到类的中心点的误差...# 遍历所有质心 for j in range(k): # 计算该样本到质心的欧式距离...聚类算法原理及 python3 实现

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机器学习笔记之聚类算法K-Means

算法的初始化过程如下所示：在数据集中随机选择一个样本点作为第一个初始化的聚类中心选择出其余的聚类中心：计算样本中的每一个样本点与已经初始化的聚类中心之间的距离，并选择其中最短的距离，记为d_i 选择一个新的数据点作为新的聚类中心...一种用于度量聚类效果的指标是是SSE（Sum of Squared Error，误差平方和），对应上面Python程序中的cluster_assment矩阵的第1列之和。...为了保持簇总数不变，可以将某两个簇进行合并。从上图中很明显就可以看出，应该将上图下部两个出错的簇质心进行合并。...3.2 二分K-Means算法Python实现 def bisecting_KMeans(data, k, distance_func=euclidean_distance): m = np.shape...[:, 1]) # 将二分 kMeans 结果中的平方和的距离进行求和 sse_not_split = sum( cluster_assment

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机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解

完成后我们则需要将每个簇算出平均值，用这个点作为新的质心。...（实现部分用的是随机选取质心） 2：repeat 3：将每个点指派到最近的质心，形成K个簇 4：重新计算每个簇的质心 5：until 质心不发生改变...= minIndex: clusterChanged = True # clusterAssment 是一个n行2列的矩阵 Assment 评估 ...dataSet = mat(dataSet) # mat 函数，将数组转化为矩阵 k = 3 centroids, clusterAssment = kmeans(dataSet...原创文章，转载请注明：转载自URl-team 本文链接地址: 机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解 No related posts.

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【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法23：kmeans聚类

则样本间的距离可定义为：定义样本与其所属类中心之间的距离总和为最终损失函数：其中为第个类的质心（即中心点），中表示指示函数，取值为1或0。函数表示相同类中样本的相似程度。...根据以上定义，我们可以梳理均值聚类算法的主要流程如下：初始化质心。即在第0次迭代时随机选择个样本点作为初始化的聚类质心点。按照样本与中心的距离对样本进行聚类。...对固定的类中心，其中为类的中心点，计算每个样本到类中心的距离，将每个样本指派到与其最近的中心点所在的类，构成初步的聚类结果。计算上一步聚类结果的新的类中心。...np.shape(X)[0] clusters = [[] for _ in range(k)] for sample_i, sample in enumerate(X): # 将样本划分到最近的类别区域...可以看到，kmeans算法将第1~3个样本聚为一类，第4~5个样本聚为一类。

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基于K-Means聚类算法的主颜色提取

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。...= KMeans(n_clusters = CLUSTERS, random_state=0) labels = kmeans.fit_predict(img_vector)...接下来将初始化一个空的数据框cluster_map，并创建一个名为position的列，该列保存图像和列簇中存在的每个数据点（像素）的RGB值，我存储了每个数据点（像素）被分组到的簇号。...然后，在color和color_name列中，我为图像的每个像素存储了十六进制代码及其各自的颜色名称。最后，我们返回了cluster_map数据框和kmeans对象。

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KMeans聚类算法思想与可视化

随机产生或者从D中选取） repeat 将每个点分配到最近的质心，形成K个簇重新计算每个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数若n是样本数，m是特征维数...2.1 初始质心的选取 Kmeans算法对初始质心的选取比较敏感，选取不同的质心，往往会得到不同的结果。初始质心的选取方法，常用以下两种的简单方法：一种是随机选取，一种是用户指定。...为了赋予数据每个维度同等的重要性，我们在运用欧氏距离时，必须先对数据进行规范化，比如将每个维度都缩放到[0,1]之间。 2.3 质心的计算在Kmeans算法中，将簇中所有样本的均值作为该簇的质心。...---- 3.Kmeans算法实现 3.1 代码这是采用Python编写，基于数值计算库Numpy实现的Kmeans算法，参考了Scikit Learn的设计，将Kmeans封装成一个class，对于代码简要说明如下...def predict(self,X): #根据聚类结果，预测新输入数据所属的族 #其实就是计算每个点与各个质心self.centroids的距离

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监督学习与分类问题

K-Means算法原理K-Means是一种迭代算法，通过以下几个步骤进行聚类：初始化：随机选择K个初始中心（或称为质心）。分配阶段：将每个数据点分配给最近的质心，形成K个簇。...更新阶段：计算每个簇的新的质心，质心为簇内所有点的均值。迭代：重复分配和更新阶段，直到质心不再变化或达到最大迭代次数。K-Means的优缺点优点：简单易懂，计算效率高，适用于大规模数据集。...K-Means示例：使用Python进行K-Means聚类假设我们有一个二维数据集，我们想将其分成3个簇，使用K-Means算法进行聚类。...PCA示例：使用Python进行PCA降维假设我们有一个高维数据集，使用PCA将其降到二维，并进行可视化。...《Python Data Science Handbook》 by Jake VanderPlas本书是数据科学领域的经典之作，涵盖了PCA、K-Means等机器学习算法，且有丰富的Python实现。

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使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分

0#目录：原理部分框架资源实践操作效果展示 1#原理部分关于kmeans纯代码实现可以移步之前的一篇机器学习-聚类算法-k-均值聚类-python详解在文中已经对代码做了详细的注释。...步骤从N个点随机选取K个点作为质心对剩余的每个点测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类重新计算已经得到的各个类的质心迭代2～3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值，算法结束优点...关于K值的确定主要在于判定聚合程度：提供几篇论文注意，这些论文仅仅是提供思路，不要去自己写出来，内容有点扯快速查找最优初始聚类数K的改进K_means算法 Kmeans聚类分析算法中一个新的确定聚类个数有效性的指标...原创文章，转载请注明：转载自URl-team 本文链接地址: 使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分 Related posts: 机器学习-聚类算法...-k-均值聚类-python详解

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Python人工智能经典算法之聚类算法

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 kmeans小结 kmeans由于要计算质心到每一个样本的距离...Canopy 通过绘制同心圆，进行k值选择筛选需要确定同心圆的半径t1,t2 3.K-means++ 距离平方进行求解保证下一个质心到当前质心...（质心）进行判断 6.kernel kmeans【了解】映射到高维空间 7.ISODATA【了解】动态聚类可以更改k值的大小...8.Mini-batch K-Means【了解】大数据集分批聚类 6.6 特征降维【***】 1.定义就是改变特征值，选择哪列保留，哪列删除

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Python利用sklearn进行kmeans聚类

sklearn是机器学习领域中最知名的python模块之一。...sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# kmeans算法概述： k-means算法概述 MATLAB kmeans算法： MATLAB...工具箱k-means算法下面利用python中sklearn模块进行数据的聚类数据集自制数据集 ?...聚类后的5个质心点的值。...一共聚类成3类，最后一列是类别数（0,1,2）

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Python数据分析笔记：聚类算法之K均值

由于这种方式通常是将样本中相似的样本聚集在一起，所以又叫聚类算法。下面我们介绍一个最常用的聚类算法：K均值聚类算法（K-Means）。...聚类算法的步骤如下： 1：初始化K个样本作为初始聚类中心； 2：计算每个样本点到K个中心的距离，选择最近的中心作为其分类，直到所有样本点分类完毕； 3：分别计算K个类中所有样本的质心，作为新的中心点，完成一轮迭代...通常的迭代结束条件为新的质心与之前的质心偏移值小于一个给定阈值。下面给一个简单的例子来加深理解。如下图有4个样本点，坐标分别为A(-1,-1),B(1,-1),C(-1,1),D(1,1)。...3、代码与分析 K-Means算法的Python代码如下： [python] view plaincopy # -*- coding: utf-8 -*- from matplotlib import...from scipy import sparse #数据读入 data = np.loadtxt('2.txt') x_p = data[:, :2] # 取前2列 y_p = data

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使用 OpenCV 进行图像分割

代码实现导入库加载输入图像并在 OpenCV 上进行处理执行分段的步骤：将图像转换为RGB格式将图像重塑为由像素和 3 个颜色值 (RGB) 组成的二维数组 cv2.kmeans() 函数将二维数组作为输入...重复这些步骤，直到质心不再移动。在该算法收敛时，我们将图像中的区域分割为“K”组，其中组成像素显示出一定程度的相似性。...了解OpenCV中 K 均值聚类的参数输入参数 samples：它应该是np.float32数据类型，每个特征应该放在一个列中。 nclusters(K) : 结束时所需的集群数量。...构建分割后的图像将所有像素转换为质心的颜色重塑回原始图像尺寸显示图像禁用某些集群以可视化它们所代表的段。...使用 python 库是一种更简单的实现方式，它在使用之前不需要任何复杂的要求——当然除了 Python 编程和 Pandas 的基本知识。

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图像处理中kmeans聚类算法C++实现

Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法，给定聚类的数目N，Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心，从而将样本数据分为N个类别。...计算新的质心。每一次迭代完成后，计算每个类别中数据中的均值，将此均值作为新的质心，进行下一轮的迭代。这样每一轮迭代后都会重新计算依次质心。直到满足5中的条件。　　5....二、图像中的应用　　简单的将kmeans算法应用于图像中像素点的分类，每个像素点的RGB值作为输入数据，计算像素点与质心之间的距离，不断迭代，直到所有像素点都有一个标签值。...根据标签图像将原图像中同一类别设定相同颜色，不同类别设定不同颜色。可用于图像分割等。　　...OpenCV中也集成有Kmeans算法的API，如下图，其选取初始质心有三种flag可以设置，随机选取、某种算法选取、用户设定。具体使用方法请参考OpenCV文档。 ?

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【机器学习】快速有效理解 K-Means 算法

随机生成 k 个质心. 将数据集中每条记录,在这里可以当成一个点,分配到一个簇当中.分配的原则是将点对照 k 个质心,分配到离它最近的质心所在的那个簇....我们用 Python 实现它. 生成 K 个随机质心虽然说是随机,但我们应该都能理解这个随机也应该是有约束条件的....将数据集中的点分配到簇的过程当中,要计算它们到质心的距离. 在机器学习领域,距离的表示有许多种,这里采用欧氏距离....把每个点分配到最近的质心,这就要求再建立一张专门的表,用来保存对应的信息.这张表分为 2 列,第一列是对应到数据集中每一行数据所分配到的簇的序号,第二列对应每个数据到质心的距离...., 4.03112887] 数组的第 0 列是簇的序号,而第 1 列存储的是数据集中每个点到质心的距离,我们称之为误差,误差越小,结果就越准确.

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