请教kmeans算法实现逻辑?在线求,分数不多了。 [问题点数:200分]

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机器学习(八)——在线学习、K-Means算法、混合高斯模型和EM算法
机器学习(八)——<em>在线</em>学习、K-Means算法、混合高斯模型和EM算法
机器学习-K-Means算法(附源码)
Ø定义     俗话说“物以类聚”,其实从广义上说,聚类就是将数据集中在某些方面相似的数据成员放在一起。一个聚类就是一些数据实例的集合,其中处于相同聚类中的数据元素彼此相似,但是处于不同聚类中的元素彼此不同。 由于在聚类中那些表示数据类别的分类或分组信息是没有的,即这些数据是没有标签的,所有聚类及时通常被成为无监督学习(UnsupervisedLearning)。 Ø基本思想
k-means算法及python实现
本篇文章主要讲解聚类分析中的一种常用的算法k-means,它的全称叫作k均值算法。 k-means原理 k-means算法是一种基于原型的、划分的聚类技术。 基于原型可以理解为基于质心,也就是说,每个对象到定义该簇质心的距离比到其他簇质心的距离更近。当质心没有意义时,原型可以视为最靠近中心的点。当然,还有其它的基于图的、基于密度的、基于概念的簇。 基于划分的意思是,可以将数据对象集合划分成...
K-means算法及matlab实现
K-means算法是一种聚类算法,属于无监督学习。K-means算法主要做两件事情:1、簇分配;2、移动聚类中心。 算法主要流程:  1. 随机地选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的中心;  2. 对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇;  3. 重新计算每个簇的平均值,更新为新的簇中心;  4. 不断重复2、3,直到准则函数收敛。 K-means算法伪代码 Rep...
分数计算器-自动约分-最大公约数-最小公倍数
这个计算器增加了<em>分数</em>乘法和<em>分数</em>除法的运算,还修正了一些BUG。 运算完毕后自动约分,并且附带了最大公因数和最小公倍数的计算器。
实际项目中以java面向对象的方式实现K-means算法,把对象聚类
代码如下: (一)实体类对象: import lombok.Data; /** * 专题分析-各行政区天然气数据实体类 * * @author liuhai * @create 2016-12-27 下午 7:23 **/ @Data public class TA_GXZQLNTRQSJModel { private int infoId;//信息id priva
java文本聚类Kmeans源码
java文本聚类使用Kmeans<em>算法实现</em>
K-means算法过程及使用实例
一、K-means算法主要过程          (1)从数据中选择k个对象作为初始聚类中心;   (2)计算每个聚类对象到聚类中心的距离来划分;   (3)再次计算每个聚类中心   (4)聚类中心不再变化或到最大迭代次数,则停止,否则,重复2、3。 二、K-means算法手写公式化表示 三、K-means算法适用范围 适用于凸数据集,且数据集符合混合高斯分布,这也是由算法特性决...
分数的运算化简(包括最大公因数的求法)模板
#include &amp;lt;stdio.h&amp;gt; #include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;math.h&amp;gt; using namespace std; struct Fraction { int up,down; };//将<em>分数</em>用结构体打包; int gcd(int a,int b) { if(b==0) { return a; } el...
python自编实现kmeans算法(任意维度)
import numpy as np import pandas as pd def dist(x,y): xy = (sum((x-y)**2))**0.5 return(xy) def <em>kmeans</em>(data,m): m = m name = ['center'+str(i) for i in range(m)] for j in range(...
Python实现标准的Kmeans算法
Kmeans是无监督学习中一种重要的算法,其简单易懂,被广泛应用。本文简单介绍其算法步骤,并使用Python实现。
K-Means文本聚类python实现
对文本进行聚类,文本预处理--&gt;构造特征向量--&gt;聚类,压缩包内含有实验用语料
BOF算法+K-Means算法实现图像检索
最近看到数据挖掘中的K-Means算法,想到它经常和图像分类中的BOF算法结合,恰好自己最近在做图像检索方面的研究,就试着实现了一下,代码资源我会在文后附上链接 BOF(Bag of Features)算法实际上就是BOW(Bag of Words)算法在图像领域的应用。可以参考下图: 图片来源 Bag of Features (BOF)图像检索算法 BOF算法的主要操作
KMeans 算法(一)
K-means算法简述 K-means算法,也称为K-平均或者K-均值,一般作为掌握聚类算法的第一个算法。 这里的K为常数,需事先设定,通俗地说该算法是将没有标注的 M 个样本通过迭代的方式聚集成K个簇。 在对样本进行聚集的过程往往是以样本之间的距离作为指标来划分。 简单Demo说明 如上图以 K 为2,样本集为M 来描述KMean算法,算法执行步骤如下: 选取K个点做为初始聚集的簇心...
kmeans算法实现
数据挖掘的课设,实现<em>kmeans</em>算法,并可视化展示。用android实现的,可单步运行查看算法每一步的过程。
KMeans算法实现
闲得,自己琢磨了KMeans算法,记录下。原理网络一大把,不再累述# -*- coding: utf-8 -*- &quot;&quot;&quot; Created on Wed May 16 23:02:51 2018 @author: mz &quot;&quot;&quot; import math import random from sklearn import datasets import numpy as np import copy...
Kmeans算法实现
转载地址:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/11/23/2783709.html#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/core/core.hpp" #include using namespace cv; using namespace std
kmeans算法-采用c#实现
下载了其他童鞋的<em>kmeans</em>算法,发现有好几处bug,特此修正。分享给大家
KMEANS 聚类算法实现程序(c实现)
KMEANS 聚类<em>算法实现</em>程序(c实现)
【Java】K-means算法Java实现以及图像分割(续)
胖胖鹏周五也是刚交了作业,现在把之前的代码更新下。以及po出完整代码。首先是介绍一下编程的思路。这个比较重要。甚至要高于代码的重要性。 1.编程思路         首先我们要了解,一个像素点,在一幅图片中存储需要5个不同的数据,分别是[x,y,r,g,b],这个x和y分别对应着在图片中的位置,第x行第y列,然后rgb这三个就是电脑显示的三原色,也就是说,不论什么颜色,都是由这三个三原色组成显
K means 图片压缩
k-means的基本原理较为清晰,这里不赘述,本次博客主要通过基础的k means算法进行图像的压缩处理。原理分析在彩色图像中,每个像素的大小为3字节(RGB),可以表示的颜色总数为256 * 256 * 256。从网上下了一张经典的图像压缩图片作为处理图片原图如下:...
从零开始实现Kmeans聚类算法
声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处: http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents知乎专栏: https://www.zhihu.com/people/feng-xue-ye-gui-zi本系列文章的所有源代码都将会开源,需要源代码的小伙伴可以去我的 Github fork!1. Kmeans聚类算法简介由于具有出色的速度和良好的可扩展性,
聚类算法实例:K-Means实现图像分割
图像分割 图像分割即把图像分割成若干不相交的区域,实质是像素的聚类过程,是图像处理的一种方法。可分为: 基于区域技术,如聚类算法 基于边缘技术 K-Means聚类 K-means算法是经典的基于划分的聚类方法,其基本思想是:以空间中的k个点为中心进行聚类,对最靠近它们的对象归类,类别数为k。不断迭代,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果。 最终的k个聚类具有以下特点:...
基于Hadoop的Kmeans算法实现
Kmeans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。     算法流程如下:     1. 从N条数据中随机选取K条数据作为初始聚类中心;     2. 对剩余的每条数据测量其到每个聚类中心的距离,并将其归到最近的中心的类;     3. 重新计算已
java代码 kmeans算法实现 图像分割
数据挖掘作业是使用<em>kmeans</em>进行图像分割,老师给的例子是matlab,在这里使用java进行实现。       首先了解什么是<em>kmeans</em>,它是一种聚类算法,简单理解就是给你一堆数据,让你对他们进行分类,比如网上的例子有给你足球运动员得分等数据信息,让你判断他们在篮球场的位置(前锋、后卫等)。本次的任务是进行图像分割,由于数据是图像二维像素点,彩色图像每个像素点有rgb三个分量,灰度图像只有一
机器学习笔记(3)——使用聚类分析算法对文本分类(分类数k未知)
聚类分析是一种无监督机器学习(训练样本的标记信息是未知的)算法,它的目标是将相似的对象归到同一个簇中,将不相似的对象归到不同的簇中。如果要使用聚类分析算法对一堆文本分类,关键要解决这几个问题: 如何衡量两个对象是否相似 算法的性能怎么度量 如何确定分类的个数或聚类结束的条件 选择哪种分类算法  下面就带着这几个问题,以我工作中的一个业务需求为例,来学习一下怎么对中文文本进行聚类。(此文略长...
基于C++的K-means聚类算法实现
1.   简介:K-MEANS算法是输入聚类个数k,以及包含 n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法。k-means 算法接受输入量 k ;然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的对象相似度较高;而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的。2.   算法流程1)       随...
hadoop下的Kmeans算法实现
转自: hadoop下的Kmeans<em>算法实现</em>一 前一段时间,从配置hadoop到运行<em>kmeans</em>的mapreduce程序,着实让我纠结了几天,昨天终于把前面遇到的配置问题和程序运行问题搞定。Kmeans算法看起来很简单,但对于第一次接触mapreduce程序来说,还是有些挑战,还好基本都搞明白了。Kmeans算法是从网上下的在此分析一下过程。 Kmeans.java
数据挖掘十大算法(二):K-means聚类算法原理与实现
参考:1.机器学习-KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取2.K-Means算法的研究分析及改进一、K-means算法原理K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集(或者称为点集),通过该算法可以将样本进行聚类,具有相似特征的样本聚为一类。针对每个点,计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点,然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后,针对每个簇类,重新计算...
用python代码实现kmeans算法
import numpy as npy def <em>kmeans</em>(X,k,maxIteration): numpoint,numdim=X.shape numSet=npy.zeros((numpoint,numdim+1)) numSet[:,:-1]=X centroids=numSet[npy.random.randint(numpoint,size=k),:] ...
K-means聚类算法-python实现简单示例
K-means聚类算法-python实现简单示例 想搞点有意思的东西,参考[K-means聚类算法(https://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html)做了一些实现。记录如下。 代码主要过程: 生成数据D(d1,d2,…,di); 执行分类: 2.1. 按照group数量,初始化group 中心( u...
k-means 聚类算法(Python实现)
k-means 聚类算法思想 先随机选择k个聚类中心,把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类,得到一次聚类,再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类,迭代n次得到最终结果 分步实现 一、初始化聚类中心 首先随机选择集合里的一个元素作为第一个聚类中心放入容器,选择距离第一个聚类中心最远的一个元素作为第二个聚类中心放入容器,第三、四、、、N个同理,为了优化可以选择距离开方做为评判标准 二、迭...
K-means和K-means++算法代码实现(Python)
K-means和K-means++主要区别在于,K-means++算法选择初始类中心时,尽可能选择相距较远的类中心,而K-means仅仅是随机初始化类中心。 #K-means算法 from pylab import * from numpy import * import codecs import matplotlib.pyplot as plt data=[] labels=[] #数据
Kmeans算法 python实现(改)
转载自机器学习算法与Python实践之(五)k均值聚类(k-means) 然后做了一些修改,想贴评论区交流来着,结果字数限制贴不开,很是尴尬…… 然后当时自己是要算SSE的,又加上了找elbow point的图和代码 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import matplotlib.pyp
K-Means算法及图像分割实战(sklearn)
定义: k-平均算法(英文:k-means clustering)源于信号处理中的一种向量量化方法,现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-平均聚类的目的是:把 n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个聚类中,使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类,以之作为聚类的标准。这个问题将归结为一个把数据空间划分为Voronoi cells的问题。 ------...
问题多多!分数多了
做好打包项目后,在目标机上是否还要安装.net框架,还是直接运行安装项目就行了。rn哪里有好一点的web控件可下载来用?
KMeans Application with C#
通过KMeans<em>算法实现</em>将图片像素重绘成图片
K-Means算法带界面程序演示
K-Means算法步骤   因为要做可视化界面,所以我们现在只讨论二维的情况,即每个元素用2个数表示。   假如我们的元素集合是平面上的N个点,计算相似度用的是两点之间的欧氏距离(当然也可以使用其他距离公式,相关距离公式见下部分),两点距离越短则表示相似度越高。
自适应中心点个数的K-means java实现
private int minPoint[]; private int belongs[] ; public static void main(String[] args) { int times[] = { 10, 11, 12, 13, 14, 45, 56, 50, 47 ,60}; KMeans m = new KMeans();
基于遗传算法的k-means聚类
可以做图像分割,数据挖掘,目前,针对K-Means算法研究及应用,尤其是在文本聚类挖掘层面的应用研究越来越多。 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。
调用WEKA包进行kmeans聚类(java)
前言:Kmeans是一种非常经典的聚类算法。它利用簇的中心到对象的距离来分配每个对象的簇所属关系。同时迭代的进行簇的中心的更新以及簇分配的更新,直到收敛。 下面是调用weka包中实现的<em>kmeans</em>的代码 package others; import java.io.File; import weka.clusterers.SimpleKMeans; import weka.
KMeans+BOF实现图像检索(Matlab)
使用KMeans算法与BOF <em>算法实现</em>图像检索,Matlab编码
分数(3题)
引用一个博客点击打开链接看看题目 第一题: 1269: 划<em>分数</em> Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB [Submit][Status][Web Board] Problem Description 将整数n分成m份,求划分的种数,注意每份不为空,不考虑顺序。 比如整数4的划分,1 1 2 和 1 2 1 以及2
K-Means算法原理及numpy实现
K-Means应该是大多数人接触到的第一个聚类算法或无监督学习算法,其算法原理简单,Python实现(使用sklearn包)也很方便。同时K-Means算法对于高维聚类(在维度没有达到几十维的情况下)也非常快速有效。我之前也是使用sklearn自带的KMeans包进行数据聚类的,但随着实验的深入,也发现了使用算法库带来的诸多不便,如不能自定义距离计算公式等。而网上的一些完全基于numpy编写的K-...
kmeans c++实现
通过<em>kmeans</em><em>算法实现</em>对篮球运动员的聚类分类
初试Spark之K-Means聚类算法实现
自学Spark有将近一个月了,一直想找一个稍微复杂点的例子练练手,K均值聚类<em>算法实现</em>是个不错的例子,于是有了这篇博客。 K均值聚类算法的原理本身很简单,大概思想就是:选取初始质心,根据这些质心将样本点聚类,聚类之后计算新的质心,然后重新将样本点聚类,不断循环重复“产生质心,重新聚类”这一过程,直至聚类效果不再发生明显变换。
python利用K均值做聚类,判断中国足球第几流
python R 聚类
K-Means聚类算法的实现
转载地址: http://blog.csdn.net/lming_08/article/details/20778351  K-Means算法简介 K-Means算法是一种常用的聚类算法,因其思想简单、容易实现而收到广泛的运用。其思想大概是从要聚类的样本中选取K个样本,然后遍历所有样本,对每个样本计算其与K个样本间的距离(可以为欧氏距离或余弦距离),然后将其类别归为距离最小的样本所
【OpenCV学习笔记 020】K-Means聚类算法介绍及实现
Opencv Kmeans聚类算法介绍及实现
5行代码实现K-Means算法
5行代码实现K-Means算法 data = vstack((rand(10,2) + array([3,3]),rand(10,2))) #data = whiten(data) plt.scatter(data[:,0], data[:,1]) centroids,_ = <em>kmeans</em>2(data,2,thresh= 0.0001,minit ='random') plt.scatter...
K-means 图像聚类
import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.factorization import KMeans # 本代码演示K均值的用法, tensorflow版本必须大于等于V1.1.0 # 代码项目:Project: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Exa...
【OpenCV】中的KMeans算法介绍与应用(一)
前言   一提到聚类算法,必然首先会想到的是<em>kmeans</em>聚类,因为它的名气实在太大了。既然这样,OpenCV中这个函数也自然必不可少了。这节内容主要是讲讲OpenCV中<em>kmeans</em>函数的使用方法。 实验基础   在使用<em>kmeans</em>之前,必须先了解<em>kmeans</em>算法的2个缺点:第一是必须人为指定所聚的类的个数k;第二是如果使用欧式距离来衡量相似度的话,可能会得到错误的结果,因为没有考
基于聚类(Kmeans)算法实现客户价值分析系统(电信运营商)
基于聚类(Kmeans)<em>算法实现</em>客户价值分析系统(电信运营商)包含(custinfo.csv,custcall.csv以及输出的数据集result,还有图片)
K-Means聚类算法原理及实现
由于个人理解有限,难免有错误之处,欢迎指正。 k-means 聚类算法原理:     1、从包含多个数据点的数据集 D 中随机取 k 个点,作为 k 个簇的各自的中心。     2、分别计算剩下的点到 k 个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇。两个点之间的相异度大小采用欧氏距离公式衡量,对于两个点 T0(x1,y2)和 T1(x2,y2),T0 和 T1 之间的欧氏距离为
sklearn实战:KMeans算法
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=200, n_features=2, cen...
K-Means C实现(基于iris数据)
本文转载http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8243404/点击打开链接 将源代码调通后做成一个main.c文件,需要实现的同学可以直接新建win32应用台控制程序,将main.c直接拷贝,并将iris.txt数据集放到项目路径下,即可运行。 http://download.csdn.net/download/u01365
Matlab实现K-Means算法
Matlab实现K-means算法,该算法是针对Iris鸢尾花数据集的实验
Kmeans和GMM参数学习的EM算法原理和Matlab实现
本文整理自JerryLead的博文“《K-means聚类算法》 ”,“《(EM算法)The EM Algorithm 》”,“《混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 》”,以及自己编写的关于GMM的Matlab实现。
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。
聚类算法:K-Means算法及其实现
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。 对于聚类问题,我们事先并不知道给定的一个训练数据集到底具有哪些类别(即没有指定类标签),而是根据需要设置指定个数类标签的数量(但不知道具体的类标签是什么),然后通过K-means算法将具有相同特征,或
hadoop之Kmeans数据挖掘算法实现
本篇内容主要借鉴hadoop前辈的<em>kmeans</em>代码实现方案,改进距离计算方案等原有代码中的一些小问题,基于低版本的hadoop重新进行编写并实现,欢迎参考,未经允许,不得转载。
kmeans算法分割图像
<em>kmeans</em>算法分割图像 算法 算法与Matlab比较 代码和实验结果
Kmeans聚类算法在python下的实现--附测试数据
Kmeans聚类算法在python下的实现--附测试数据
简单易学的机器学习算法——K-Means算法
一、聚类算法的简介
利用KMeans聚类进行航空公司客户价值分析
转自:https://www.cnblogs.com/itdyb/p/5691958.html准确的客户分类的结果是企业优化营销资源的重要依据,本文利用了航空公司的部<em>分数</em>据,利用Kmeans聚类方法,对航空公司的客户进行了分类,来识别出不同的客户群体,从来发现有用的客户,从而对不同价值的客户类别提供个性化服务,指定相应的营销策略。一、分析方法和过程1.数据抽取——&amp;gt;2.数据探索与预处理——&amp;...
k_means 聚类算法
我在看看机器学习实战这本书在写感想吧   先把麦子学院学的 代码先粘上一发 #! encoding:utf-8 import numpy as np from scipy.cluster.hierarchy import centroid from bokeh.util.session_id import random def <em>kmeans</em>(X, k, maxIt):# X为矩
【划分数】系列问题
【划<em>分数</em>】系列问题整数划分 --- 一个老生长谈的问题: 1) 练练组合数学能力. 2) 练练递归思想 3) 练练DP 总之是一道经典的不能再经典的题目: 这道好题求:   1. 将n划分成若干正整数之和的划<em>分数</em>。   2. 将n划分成k个正整数之和的划<em>分数</em>。   3. 将n划分成最大数不超过k的划<em>分数</em>。   4. 将n划分成若干奇正整数之
spark.mllib源码阅读-聚类算法1-KMeans
KMeans聚类是聚类分析比较简单的一种,由于其简单、高效、易于理解实现等优点被广泛用于探索性数据分析中。 关于KMeans算法的介绍、分析的相关文章可谓汗牛充栋,留给我能写的东西并不<em>多了</em>,在这里,我通过罗列相关文章的方式,将涉及KMeans聚类的各方面做一个尽量详尽的总结。最后简单介绍一下Spark下KMeans聚类的实现过程。KMeans聚类算法原理:关于KMeans算法的原理及单机版实现,可
K-means算法及Matlab实现
文章目录方法介绍算法介绍K-means 优缺点实验验证 K-MEANS CLUSTERING 方法介绍 K-means 是经典的聚类算法,也是数据挖掘十大经典算法之一。聚类思想就是无监督学习中将较为相似的数据归为一类的,正所谓“物以类聚,人以群分”,大约就是这样,而 K- means 就是聚类算法中最为简洁,高效的一种,他是用于在无监督学习中,在一群未标注的数据中寻找聚类(culster)和聚类中...
MATLAB学习之路(五) 实现Kmeans算法
Kmeans算法的简单实现
求总数和平均数
求10 个<em>分数</em>总数和平均数 求10 个<em>分数</em>总数和平均数 求10 个<em>分数</em>总数和平均数 求10 个<em>分数</em>总数和平均数 求10 个<em>分数</em>总数和平均数
[数据挖掘] k-means聚类 算法进行图像分割
使用k-means算法对图像色块进行分割k-means 简单描述算法步骤 k-means 简单描述 算法步骤 将rgb图像分割成 r g b三个通道, 分别进行处理(灰度图不需要). 初始随机给定 k 个值, 我选择k位3, (k 要属于该图像颜色所在域 如 0-255); k值的选取会影响聚类的速度; 对 r g b三个通道分别进行以下聚类处理: 创建一个新的列表ks来存 k 个类中每个类...
定义分数类中<>运算符重载,实现分数的输入输出,改造原程序中对运算结果显示方式,使程序读起来更自然。
问题及代码: /* *Copyright (c) 2016,烟台大学计算机学院 *All rights reserved. *文件名称:main.cpp *作 者:李磊涛 *完成时间:2016年5月28日 *版 本 号:v1.0 * *问题描述:定义<em>分数</em>类中>运算符重载,实现<em>分数</em>的输入输出,改造原程序中对运算结果显示方式,使程序读起来更自然。 *输入描述:无。 *程序输出:<em>分数</em>的各种形式。
Kmeans聚类算法详解
摘要:本文通过图文详细介绍Kmeans聚类算法的原理和程序实现,以及如何选取类簇中心点。本文首先介绍利用该算法的原理及理解,详细介绍基于MATLAB设计一个自定义的Kmeans函数过程,然后利用该函数对UCI的数据集进行聚类以测试聚类结果。同时对Python及Java的编程实现作一个简单介绍,最后针对Kmeans的不足总结解决办法。后续章节将介绍的主要部分有: Kmeans算法的原理 Kmea...
Kmeans方法——图像分割
Kmeans算法是非常经典的聚类算法,在数据挖掘中<em>kmeans</em>经常用来做数据预处理,在图像处理中也可以用作图像的分割。opencv中提供了完整的<em>kmeans</em>算法,其函数原型为: double <em>kmeans</em>( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriteria criteria, int attempts, int f...
Hive 求学生成绩的最好课程(课程名+分数)、最差课程(课程名+分数)、平均分
题目描述 有一张hive表,表名stdent_score,包含两列,分别是学生姓名name(类型string),学生成绩score(类型map&lt;string,int&gt;),成绩列中key是课程名称,例如语文、数学等,value是对应课程<em>分数</em>(0-100),请用一个hql求一下每个学生成绩最好的课程及<em>分数</em>、最差的课程及<em>分数</em>、平均<em>分数</em>。 表结构 create table student_sc...
kmeans聚类的opencv实现(处理图像)
<em>kmeans</em>聚类算法在opencv中的实现,可实现单幅图像的聚类。将ncluster设置为2,即实现类似于二值化的功能。
搭建完全分布式平台以及在spark下实现K-Means算法时遇到的问题
       上周五终于完成了第一次数据挖掘大作业的答辩,周末又去参加了蓝桥杯,一直没有时间整理遇到的问题,直到今天才闲下来。尽量把遇到的问题都能记录下来,日后便于自己回看。主要分三个部分:Centos7的基本配置、Hadoop+Spark的配置、K-Means算法的实现。一、Centos7的基本配置      1、不能连接上外网解决方法:最便捷的方法是把虚拟机的ip地址改为动态ip,再把连接方式...
kmeans抠图
练习<em>kmeans</em>分离目标物体
机器学习算法Python实现:kmeans文本聚类
# -*- coding:utf-8 -* #本代码是在jupyter notebook上实现,author:huzhifei, create time:2018/8/14 #本脚本主要实现了基于python通过<em>kmeans</em>做的文本聚类的项目目的 #导入相关包 import numpy as np import pandas as pd import re import os import c...
使用K-均值聚类算法对未标注数据分组:k-means聚类
本文转载自:https://github.com/apachecn/MachineLearningK-Means 算法聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中.相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而...
机器学习入门算法及其java实现-Kmeans(K均值)算法
1、算法基本原理: 对于K个类别的数据选取K个质心 距离第 个质心最近的点归为 类 2、算法具体步骤: - 选取K个随机点,将其标注为K个类别 - 计算样本点到这K个随机点的距离,根据距离最近的第i个点将其分类i类 - 根据分类的结果,计算新的质心,质心计算公式如下:xinew=1n∑j=1nxjx_{new}^{i}=\frac{1}{n}\sum_{j=1}^{n}x_{j} -
k-means分类算法,含测试集
k-means算法,保证可用,能运行!含有测试集是重点哦。
Opencv图像分割之K-means聚类算法
<em>kmeans</em>是非常经典的聚类算法,至今也还保留着较强的生命力,图像处理中经常用到<em>kmeans</em>算法或者其改进算法进行图像分割操作,在数据挖掘中<em>kmeans</em>经常用来做数据预处理。opencv中提供了完整的<em>kmeans</em>算法,其函数原型为: double <em>kmeans</em>( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriter
K-means算法的C++实现
本工程文件实现了K-means算法,对输入的样本数据实现了聚类分析,其中测试的样本数据在工程文件下的K-means文件夹下
kmeans对图像和数据进行分割
<em>kmeans</em>的算法细节就不再细讲了,比较简单。 第一个应用是对波形数据进行分类,总共有三种波,有21个特征用于分类。总共有5000条数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt f = open('data/waveform.csv') context = f.readlines() x = np.zeros((5000, 21)
用MapReduce实现KMeans算法
用MapReduce实现KMeans算法,数据的读写都是在HDFS上进行的,在伪分布下运行没有问题。文档中有具体说明。
K-means 聚类算法及其代码实现
序言K-means算法是非监督学习(unsupervised learning)中最简单也是最常用的一种聚类算法,具有的特点是: 对初始化敏感。初始点选择的不同,可能会产生不同的聚类结果 最终会收敛。不管初始点如何选择,最终都会收敛。 本文章介绍K-means聚类算法的思想,同时给出在matlab环境中实现K-means算法的代码。代码使用向量化(vectorization1)来计算,可能不是很直观
数据分析与数据挖掘--KMeans算法实现客户细分
根据航空公司客户数据,对客户进行分类,比较不同类客户的客户价值。(1)分析方法与过程识别客户价值应用最广泛的
机器学习(26)之K-Means实战与调优详解
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在K-Means聚类算法原理(机器学习(25)之K-Means聚类算法详解)中对K-Means的原理做了总结,本文来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。 K-Means类概述 在scikit-
机器学习sklearn19.0聚类算法——Kmeans算法
一、关于聚类及相似度、距离的知识点
使用Java实现K-Means聚类算法
第一次写博客,随便写写。 关于K-Means介绍很多,还不清楚可以查一些相关资料。 个人对其实现步骤简单总结为4步: 1.选出k值,随机出k个起始质心点。    2.分别计算每个点和k个起始质点之间的距离,就近归类。    3.最终中心点集可以划分为k类,分别计算每类中新的中心点。    4.重复2,3步骤对所有点进行归类,如果当所有分类的质心点不再改变,则最终收敛。   下面贴代码。...
并行作业6:hadoop实现K-Means算法(鸢尾花数据集)
K-Means算法 系统采用vm下ubuntu16.04 一、 实验内容与要求 在Eclipse环境下编写实现K-means算法。 二、 实验数据与目标 1、实验数据 来源于http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data。实验数据文件名为iris.txt(鸢尾花数据集),数据大小为4.6KB。数据...
数据挖掘-聚类分析:k-平均(k-Means)算法实现(C++)
k-Means算法主要思想:将所有特征对象划分为k个簇,每个簇至少拥有一个对象,每个对象只属于一个簇。 每个簇中的对象之间相似度最高,不同簇之间的相似度最低。 k-Means算法以对象到簇的中心点的距离作为相似度的衡量标准,以准则函数作为聚类质量的衡量标准。 算法所涉及的距离采用欧基米德距离。 算法首先给出一个初始的划分方法,以后通过反复迭代的方法改变划分,使得每一次改进之后的划分方案 ...
hadoop下的Kmeans算法实现
前一段时间,从配置hadoop到运行<em>kmeans</em>的mapreduce程序,着实让我纠结了几天,昨天终于把前面遇到的配置问题和程序运行问题搞定。Kmeans算法看起来很简单,但对于第一次接触mapreduce程序来说,还是有些挑战,还好基本都搞明白了。Kmeans算法是从网上下的在此分析一下过程。 Kmeans.java [java] view plaincopy
hadoop下kmeans算法实现
KMapper.java [java] view plaincopy import java.io.ByteArrayOutputStream;   import java.io.IOException;   import java.net.URI;   import java.util.StringTokenizer;      im
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
软件需求分析报告文档模板+概要设计报告文档模板+详细设计报告文档模板+详细设计报告文档模板+软件测试下载
你是否还在为如何写软件开发过程的各种文档,这里有你所需的各种文档模板,详细介绍如何编写,整合到一个文档中,望对你有帮助! 附录A 软件需求分析报告文档模板 9 附录B 软件概要设计报告文档模板 21 附录C 软件详细设计报告文档模板 33 附录D 软件详细设计报告文档模板 43 附录E 软件测试(验收)大纲 55 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zm2613no/2278110?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zm2613no/2278110?utm_source=bbsseo[/url]
深入浅出JAVASwing程序设计(电子书+源代码)(2)下载
《深入浅出JAVASwing程序设计》的电子书pdf、源代码。 林志扬、范明翔、陈锦辉 编著 中国铁道出版社 将Swing讲的很透彻,很容易理解,常用的内容都讲了。 很适合初学者 由于文件大,共分成3个部分。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/mingren0616/1966380?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/mingren0616/1966380?utm_source=bbsseo[/url]
图书馆管理系统E-R图下载
数据库管理系统之——图书馆管管理系统E-R原图 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhycso/2244953?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhycso/2244953?utm_source=bbsseo[/url]
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