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  1. K-means聚类分析与python实现

  2. 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

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-12
    • 文件大小：556kb
    • 提供者：wind_blast

  1. K-means聚类算法分析

  2. 聚类算法分析小例子，使用PyCharm写的，关于篮球运动员聚类的代码~~~

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-06-18
    • 文件大小：32mb
    • 提供者：houst388

  1. python内置K-means聚类算法对鸢尾花数据的聚类情况

  2. 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:]

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-09-14
    • 文件大小：727byte
    • 提供者：zijinmu69

  1. k均值聚类python实现

  2. k-means(k均值)算法的python代码实现，可以显示聚类效果与聚类的迭代次数，初学者使用更方便。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-18
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：voidfaceless

  1. python界面GUI实现k-means聚类算法

  2. 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。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-05-29
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：justsolow

  1. K—means聚类分析.zip

  2. 文件包含聚类分析的数据集、python kmeans代码、有效性评估、PPT内容展示，适合需要课程报告的同学使用。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-05-11
    • 文件大小：776kb
    • 提供者：dandandabaobei

  1. K-means聚类python代码

  2. 基于python的k-means聚类算法的实现代码，不是调用sklearn库的实现方式，步骤清晰且比较详细！如有错误，欢迎批评指出，谢谢！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-23
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：linjq071102

  1. k-means算法源码加数据集.zip

  2. k-means算法数据集，有1000个二维的数据集，采用python代码编写，用最底层代码编写实现k-means聚类，文中分为四个聚类中心点，有助初学者理解，编写调试

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：20kb
    • 提供者：ChengXuxiao

  1. python基于K-means聚类算法的图像分割

  2. 主要介绍了python基于K-means聚类算法的图像分割，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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：204kb
    • 提供者：weixin_38732425

  1. 在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩

  2. 主要介绍了在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩，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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：963kb
    • 提供者：weixin_38501826

  1. k-means 聚类算法与Python实现代码

  2. 主要介绍了k-means 聚类算法与Python实现代码,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：61kb
    • 提供者：weixin_38556205

  1. python 代码实现k-means聚类分析的思路(不使用现成聚类库)

  2. 主要介绍了python 代码实现k-means聚类分析(不使用现成聚类库),本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：266kb
    • 提供者：weixin_38538021

  1. Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现

  2. 主要介绍了Python用K-means聚类算法进行客户分群的实现，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

  3. 所属分类：其它

  1. K-means聚类算法介绍与利用python实现的代码示例

  2. K-means聚类算法（事先数据并没有类别之分！所有的数据都是一样的）是我们大家应该都听过的一种算法，下面这篇文章主要给大家介绍了关于K-means聚类算法的基础知识与利用python如何实现该算法的相关资料，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：334kb
    • 提供者：weixin_38669618

  1. python中实现k-means聚类算法详解

  2. 主要介绍了python中实现k-means聚类算法详解，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：248kb
    • 提供者：weixin_38687505

  1. k-means 聚类算法与Python实现代码

  2. 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解析 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、迭代聚类 依次把集合里的元素与距离最近的聚类中心分为一类，放到对应该聚类中心的新的容器，一次聚类完成后求出新容

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：weixin_38674223

  1. python机器学习实战之K均值聚类

  2. 本文实例为大家分享了python K均值聚类的具体代码，供大家参考，具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- #!/usr/bin/python ''''' k Means K均值聚类 ''' # 测试 # Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.kMeansTest() # 二分Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.biKMeansTest() # 地理位置 二分Ｋ均值聚类 import kMeans as KM KM.cluste

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：weixin_38516270

  1. K-means聚类算法介绍与利用python实现的代码示例

  2. 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。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值，要么是“垃圾”，要么“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：336kb
    • 提供者：weixin_38504687

  1. Python机器学习之K-Means聚类实现详解

  2. 本文为大家分享了Python机器学习之K-Means聚类的实现代码，供大家参考，具体内容如下 1.K-Means聚类原理 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。其基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 算法大致流程为：（1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：75kb
    • 提供者：weixin_38743506

  1. python 代码实现k-means聚类分析的思路(不使用现成聚类库)

  2. 一、实验目标 　　　　1、使用 K-means 模型进行聚类，尝试使用不同的类别个数 K，并分析聚类结果。 ​　　　　2、按照 8:2 的比例随机将数据划分为训练集和测试集，至少尝试 3 个不同的 K 值，并画出不同 K 下 的聚类结果，及不同模型在训练集和测试集上的损失。对结果进行讨论，发现能解释数据的最好的 K 值。二、算法原理 　　　　首先确定k，随机选择k个初始点之后所有点根据距离质点的距离进行聚类分析，离某一个质点a相较于其他质点最近的点分配到a的类中，根据每一类mean值更新迭代聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：62kb
    • 提供者：weixin_38526823
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