【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用K均值K-means进行聚类（九）
[toc]1 前言1.1 K-means的介绍K均值（K-means）是一种基于距离度量的聚类算法，其主要思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇代表一个相似度较高的数据组。该算法通过迭代优化来最小化所有数据点与其所属簇的欧氏距离之和，从而找到最佳的簇划分。需要区分一下，K-means和KNN是两种...
一文读懂K-Means原理与Python实现
编辑目录一、K-Means原理1.聚类简介①分层聚类②质心聚类③其他聚类2.K-means的原理3.K-means的应用场景二、K-Means的案例实战1.数据查看①数据导入及结构查看②查看数据描述2.数据可视化及预处理①条形图②热力图③核密度图④散点图⑤箱型图3.模型训练与精度评价①样...
【机器学习】利用numpy实现K-Means聚类算法（Python代码）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习、K-Means聚类""" * Created with PyCharm * 作者: 阿光 * 日期: 2021/7/18 * 时间: 14:...
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（三）
与原始图像进行比较最后，让我们比较使用k = 12的压缩图像和原始图像的区别。relative_size = ori_vs_kmeans.loc["Color-Reduced", "Image Size (KB)"]/ori_vs_kmeans.loc["Original", "Image Size...
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（二）
重复试验在本节中，我们将在𝑘= 2到𝑘= 20之间重复此步骤：执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签将每个像素替换为其聚类中心。保存指标值以进行进一步优化：WCSS，BCSS，解释方差和图像大小用越来越多的颜色绘制压缩图像range_k_clusters =...
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（一）
各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。图像压...
Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的博客个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文内容：Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类更多内容请见Python sklearn实现SVM鸢尾花分类Pytorc...
python数据挖掘之K-Means 二分K-means K-means++ 以及DBSCAN算法的实战应用(超详细必看）
二分K-means以及K-means++是K-means的两种变体，可以解决K-means算法质心敏感，过拟合等等问题运行环境是anaconda+pytorch项目结构如下 scutVec.npy中存放数据集main函数中你可以用不同的方法去跑不同的数据集来观察他们之间的区别其他几个python文件...
python 实现k-means聚类算法 银行客户分组画像实战（超详细，附源码）
k-means具体是什么这里就不再赘述，详情可以参见我这篇博客k-means问题描述：银行对客户信息进行采集，获得了200位客户的数据，客户特征包括以下四个1：社保号码 2：姓名 3：年龄 4：存款数量 使用k-means算法对客户进行分组，生成各类型客户的特点画像数据...
python k-means聚类算法 物流分配预测实战（超详细，附源码）
数据集和地图可以点赞关注收藏后私信博主要聚类是一类机器学习基础算法的总称。聚类的核心计算过程是将数据对象集合按相似程度划分成多个类，划分得到的每个类称为聚类的簇聚类不等于分类，其主要区别在于聚类所面对的目标类别是未知的k-means聚类也称为K均值聚类算法，是典型的聚类算法，对于给定的数据集和需要划...
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