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python 代码实现k-means聚类分析的思路(不使用现成聚类库)

python
k-means聚类分析
python聚类分析代码
K-means聚类分析python实现
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2020-09-16 18:52:20 上传
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K-means聚类分析与python实现

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 本代码提供了k-means算法的python实现，并使用matlibplot可视化算法结果
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K-means聚类算法介绍与利用python实现的代码示例

聚类 今天说K-means聚类算法，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这
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python实现k-means聚类

python实现k-means聚类，利用的库有numpy sklearn,利用matplot绘图
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Python实现K-means聚类算法

用python写的一个k-means聚类算法的实现，测试数据在压缩包的data.txt中，结果通过图示的方法进行直观展示。
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python界面GUI实现k-means聚类算法

python界面GUI实现k-means聚类算法，基于tkinter的界面简单代码开发。k-means算法是自己写的，不是调用的库函数。程序最后可以实现，随机生成样本点，设置聚类中心数，区分颜色显示聚类结果，无限次迭代，退出等。
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基于Python的机器学习K-means聚类分析NBA球员案例

代码，介绍，数据源，效果展示
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python内置K-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类情况

上述代码是利用python内置的k-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类效果展示，注意在运行该代码时需要采用pip或者其他方式为自己的python安装sklearn以及iris扩展包，其中X = iris.data[:]表示我们采用了鸢尾花数据的四个特征进行聚类，如果仅仅采用后两个（效果最佳）则应该修改代码为X = iris.data[2:]
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k-means聚类分析

提供了k-means多维数据的聚类分析matlab源代码代码
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python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan）

主要介绍了python实现鸢尾花三种聚类算法（K-means,AGNES,DBScan），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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K-Means聚类分析算法C语言实现

模式识别课程中，动态聚类算法中比较容易的K-Means聚类分析的C语言实现。
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k-means聚类 动画演示

用动画效果 帮助新手理解K-means聚类，有数据，有动画
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K-means聚类算法的实现 源码+详细步骤

该文档为数据挖掘中常用的分类算法K-means均值聚类算法，包含源码+详细步骤
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k-means聚类分析 可选类个数

k-means聚类分析 matlab 输入点集和类别数，确定距离定义，即可实现k-means聚类分析
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基于 K-means 聚类算法的图像区域分割.zip

基于 K-means 聚类算法的图像区域分割，首先从数据样本种选取K个点作为初始聚类中心，其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的累，计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的...
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多维k-means聚类算法java实现，导入直接运行

多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果
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基于K-means聚类算法的图像分割及其MATLAB实现

基于K-means聚类算法的图像分割 算法的基本原理：  基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。 算法步骤： ①随机选取...
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调用sklearn库的K-Means聚类分析实例

#class sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances=’auto’, verbose=0, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm=’auto’)
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K-means聚类算法初始聚类中心确定 matlab实现

改进的K-means聚类算法初始聚类中心确定，采用matlab实现，2016a的matlab，直接打开文件、添加路径就可以使用了。
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K-medoids聚类源代码（K-means改进）

K-medoids聚类算法为K-means算法的改进，k均值算法未计算一个新的点作为聚类中心点，K-medoids遍历原有数据点选择一个最优点（距离最小）为中心点。适用于分类数据。
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昆明房价聚类分析（链家网爬虫+聚类分析房价）（k-means聚类分析）

基于k-means聚类分析房价问题（昆明房价）（源码+实验报告）。其中包含爬虫、聚类分析、数据可视化等源码，以及实验报告。采用python进行编程，对链家网资源进行爬取和分析
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【K-means算法】{1} —— 使用Python实现K-means算法并处理Iris数据集

此处基于K-means算法处理Iris数据集 Kmeans.py模块： import numpy as np class KMeansClassifier(): """初始化KMeansClassifier类""" def __init__(self, k=3, initCent='random', max_iter=500): # 类的成员数据(变量前用下划线)
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k - means聚类分析算法

k - means聚类分析算法Python实现,并以鸢尾花数据集为例进行聚类演示
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Python聚类分析

Python聚类分析，是无监督的机器学习中的一种！
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聚类算法Python代码

聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。 聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。 聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
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模糊聚类python可执行完整代码

该资源包括两部分代码，都是python实现，使用两种方式实现了模糊聚类，使用的数据集也在压缩包内，配置好环境可直接运行。
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经典聚类算法python实现

包括K-Means，二分K-Means算法，谱聚类算法，高斯混合聚类算法等常用聚类算法实现，并且有注释解释代码、
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Python聚类分析应用（干货）(基于Python的聚类分析及其应用_庄怡雯.pdf)

基于Python的聚类分析以及应用，Python中聚类方法的详细解释，以及一些应用
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人体姿态检测

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514
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python机器学习资料小合集，包括机器学习十大算法以及python机器学习等资料指导，一些训练常用的代码和数据集
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