k均值聚类算法
k均值聚类算法的基本原理是根据数据的密集程度寻找相对密集数据的质心，再根据质心完成数据分类。1．图解k均值聚类算法下面的代码在大小为240×320的图像中选择3组数据点，为了便于说明k均值聚类算法，在选择数据点时设置了坐标的随机取值范围。将所有点作为分类数据，调用cv2.kmeans()函数并应用k均值聚类算法进行分类...
Matlab决策树、模糊C-均值聚类算法分析高校教师职称学历评分可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34203 本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 背景 随着高等教育的快速发展，教师队伍的...
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
全文链接：https://tecdat.cn/?p=32955 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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 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，再是通过对微博数据分析具体来强化了解聚类算法，本文的数据是由所设计地软件在微博...
MATLAB模糊C均值聚类FCM改进的推荐系统协同过滤算法分析MovieLens电影数据集
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32594 在当今信息爆炸的时代，电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式，受到了越来越多的关注（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 而为了让观众能够更好地选择适合自己口味的电影，推荐系统成为了一个备受关注的研究领域。协同过滤算法是其中一种被广泛使用的方法。 本文将以MovieLens数据集为基础，帮...
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
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32418 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（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 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的分析和选择，聚类分析就显得尤为重要。 在本文中...
MATLAB用改进K-Means(K-均值)聚类算法数据挖掘高校学生的期末考试成绩
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30832 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分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 常用的聚类算法 常用的...
MATLAB、R用改进Fuzzy C-means模糊C均值聚类算法的微博用户特征调研数据聚类研究
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30766 本文就将采用改进Fuzzy C-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。去年，我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于微博用户特征聚类研究的分析应用程序（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 首先对聚类分析作系统介绍。其次对改进Fuzzy C-means算法进行文献...
使用Python实现K均值聚类算法
K均值（K-Means）算法是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个簇，每个簇的中心点代表该簇的质心，使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法，并介绍其原理和实现过程。 什么是K均值算法？ K均值算法是一种迭代的聚类算法&...
讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。
K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，常用于对数据进行聚类分析。其主要步骤如下： 首先随机选择K个中心点（质心）作为初始聚类中心。 对于每一个样本，计算其与每一个中心点的距离，将其归到距离最近的中心点所在的聚类。 对于每一个聚类，重新计算其中所有样本的中心点位置。 重复以上步骤，直到聚类中心不再改变或者达到预定迭代次数。 K-均...
讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。
K-均值聚类的步骤如下：随机选择 K 个点作为初始化质心。分别计算每个样本与所有质心之间的距离，将每个样本分配到与其距离最近的质心所在的簇中。更新质心，即将每个簇的质心移动到该簇中所有样本的平均位置。重复步骤 2 和 3，直到质心不发生变化或达到最大迭代次数。K-均值聚类算法的优点包括：简单而直观：K-均值算法易于理解和实现。可扩展性：算法适用于大型数据集，并能够处理高维数据。可解释性：每个样本....
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