- 2024-07-02Python28-5 k-means算法
k-means算法介绍k-means算法是一种经典的聚类算法，其目的是将数据集分成(k)个不同的簇，每个簇内的数据点尽可能接近。算法的基本思想是通过反复迭代优化簇中心的位置，使得每个簇内的点与簇中心的距离之和最小。k-means算法的具体步骤如下：初始化：随机选择(k)个点作为
- 2024-06-21【图像分割】使用快速模糊 c-means clusering 进行图像分割（Matlab实现）
“在代码的海洋里，有无尽的知识等待你去发现。我就是那艘领航的船，带你乘风破浪，驶向代码的彼岸。
- 2024-06-21K-means聚类是一种非常流行的聚类算法
K-means聚类是一种非常流行的聚类算法，它的目标是将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本属于与其最近的均值（即簇中心）对应的簇，从而使得簇内的方差最小化。K-means聚类算法简单、易于实现，并且在许多应用中都非常有效。K-means算法的基本步骤：选择初始中心：随机选择k个样本点作为初始
- 2024-06-17【Python】深入了解聚类：从原理到实践
听说你为她做的件件是我曾经求而不得我够不着的烟火偏偏降落在别人窗口那晚的风吹到今天都还未凉透才松开手你却已握紧别的温柔
- 2024-06-09[无监督学习] 14.详细图解k-means 算法
k-means算法把相似的数据汇总为簇的方法叫作聚类。k-means算法是一种聚类算法，该算法非常简单，所以被广泛应用于数据分析。概述k-means算法是一种有代表性的聚类算法。由于该算法简单易懂，又可以用于比较大的数据集，所以在市场分析和计算机视觉等领域得到了广泛的应用。我
- 2024-06-09k-means聚类模型的原理和应用
k-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，然后随机选取K个对象作为初始的聚类中心；计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心；聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类；每分配一个样本，聚类
- 2024-06-09k-means聚类模型的优缺点
一、k-means聚类模型的优点 1.简单高效：k-means算法思想简单直观，易于实现。它通过迭代计算样本点与聚类中心之间的距离，并不断调整聚类中心的位置，直至满足终止条件。由于其计算过程相对直接，所以具有较高的执行效率。 2.空间划分明确：k-means算
- 2024-06-07【机器学习】K-means聚类的最优k值的选取（含代码示例）
- 2024-06-06基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
- 2024-06-05算法金 | 一文读懂K均值（K-Means）聚类算法
大侠幸会，在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸，多个算法赛Top[日更万日，让更多人享受智能乐趣]1.引言数据分析中聚类算法的作用在数据分析中，聚类算法用于发现数据集中的固有分组，通过将相似对象聚集在一起来揭示数据的结构和模式。这种方法常用于市场细分、社交网络分
- 2024-06-05基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
- 2024-06-03基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
- 2024-05-30基于k-means算法的用户进行聚类项目（免费提供全部源码）
下载地址如下：基于k-means算法的用户进行聚类项目（免费提供全部源码）资源-CSDN文库项目介绍背景在大数据时代，用户数据的收集和分析变得尤为重要。企业通过分析用户行为数据，可以更好地理解客户需求，提升服务质量，从而在市场竞争中占据有利位置。然而，随着数据量的增大和数据种类的
- 2024-05-25通过K-means提取图片主颜色
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、基本流程是什么？二、使用步骤1.引入库2.从图像中提取主要颜色，并生成十六进制颜色列表3.生成颜色簇的直方图4.生成颜色分布的饼图，并保存或显示5.将颜色数据保存到Excel文件中6.批量处理文件
- 2024-05-22R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|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32540原文出处：拓端数据部落公众号聚类分析是一种常见的数据挖掘方法，已经广泛地应用在模式识别、图像处理分析、地理研究以及市场需求分析。本文主要研究聚类分析算法K-means在电商评论数据中的应用，挖掘出虚假的评论数据。本文主要帮助客户研究聚类
- 2024-05-01NoWhere Means NowHere
遗忘是很可怕的。我会连几个月前博文里的缩写都忘记其指代对象，所以才要用文字记下来。然而，遗忘给人以梦幻般的无根感，像失忆症引起的失眠症一样。现在我好像不能从物理上回到过去；即使是精神上，把过去写的，聊的都翻出来，可是，重返的只是记忆而已，我依旧被困于现在。
- 2024-04-29数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31733最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相
- 2024-04-26Chartist.js条形图(三)
响应配置代码如下<!DOCTYPEhtml><html><head><linkrel="stylesheet"href="./chartist.min.css"><scriptsrc="./chartist.min.js"></script><scriptsrc="https://cdnjs.cloudf
- 2024-04-09R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|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32418原文出处：拓端数据部落公众号大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。人们在投资时总期望以最小的风险获取最大的利益，面对庞大的股票市场和繁杂的股票数据，要想对股票进行合理
- 2024-03-27R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
全文链接：https://tecdat.cn/?p=32955原文出处：拓端数据部落公众号本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析。首先对聚类分析作系统介绍。其次对聚类算法进行文献回顾，对其概况、基本思想、算法进行详细介绍，再是通过一个仿真实验具体来强化
- 2024-03-21数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31733最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系因此，Copula方法开始逐渐代替多元GARCH模型的相
- 2024-03-19机器学习模型—K means
文章目录机器学习模型—Kmeans聚类的目标k均值原理k均值的实现手动实现Python实现K的确定手肘法总结机器学习模型—KmeansK-Means聚类是一种无监督机器学习算法，它将未标记的数据集分为不同的簇。本文旨在探讨k均值聚类的基本原理和工作
- 2024-03-15聚类算法-K-means
主要在K-means的理解1介绍K-means算法，以及具体的过程K-means算法是常用的聚类算法之一，属于无监督学习，主要用来将标签未知的数据划分成较少的类/簇，类内的样本差异要小，类间的样本差异要大，这可以帮助我们探索数据结构和分布。K-means的具体实现过程：（四步）初始化模型参数：聚类的簇
- 2024-03-13使用Julia语言展示几何平均值与算数平均值在实际应用中的差别(采用注册计量师考试试题)
理论部分在注册计量师考试中有一道试题，大体内容为：现在有一块砝码在等臂天平上进行测量，第一次测得值是19.6g，调换两边位置后的测得值是19.7g，天平最终测得检测样品的重量为多少？ 个别同事可能会将算数平均值作为这个砝码的最终测量值，但实际应当使用几何平均值的方式计算，算数
- 2024-03-05MATLAB数据挖掘用改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析高校学生的期末考试成绩数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30832原文出处：拓端数据部落公众号本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了对K-均值改进方法的文献，最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了