K-means算法實現

阿新 • • 發佈：2018-07-06

bubuko 技術算法 mean image 圖片 tlab length read

K-means

K-means

x = xlsread("D:\MatlabData\西瓜數據集.xlsx");
m = length(x);
[Idx,C]=kmeans(x,3);
for i=1:m
    if Idx(i)==1
        a=‘b+‘;
    end
    if Idx(i)==2
        a=‘g+‘;
    end
    if Idx(i)==3
        a=‘k+‘;
    end
    plot(x(i,1),x(i,2),a);
    hold on;
end
for i=1:3
    plot(C(i,1),C(i,2),‘r*‘);
    hold on;
end

結果如下
技術分享圖片

K-means算法實現

bubuko 技術算法 mean image 圖片 tlab length read 目錄 K-means K-means x = xlsread("D:\MatlabData\西瓜數據集.xlsx"); m = length(x); [Idx,C]=kmeans(x

k-means算法概述

需要均值描述 com isod 向量過程 mean 子類算法過程：隨機選取K個種子點求所有點到種子點的距離，將點納入距離最近的種子點群所有點均被納入群內後，將種子點移動到種子群中心重復上述2、3過程，直至種子點沒有移動優缺點：優點：容易實現缺點：

k-means算法的優缺點以及改進

效果研究聚類算法 www. 理解隨機選擇 tle 距離度量 can 大家接觸的第一個聚類方法，十有八九都是K-means聚類啦。該算法十分容易理解，也很容易實現。其實幾乎所有的機器學習和數據挖掘算法都有其優點和缺點。那麽K-means的缺點是什麽呢? 總結為下： (1

手寫數字識別的k-近鄰算法實現

保存錯誤輸出 itl 圖1 換來允許 more 原理空間復雜度（本文為原創，請勿在未經允許的情況下轉載）前言手寫字符識別是機器學習的入門問題，k-近鄰算法（kNN算法）是機器學習的入門算法。本文將介紹k-近鄰算法的原理、手寫字符識別問題分析、手寫字符識別的kN

機器學習--聚類系列--K-means算法

工作監督學習相交結果最小化 graph 形狀 xmlns msu 一、聚類　　聚類分析是非監督學習的很重要的領域。所謂非監督學習，就是數據是沒有類別標記的，算法要從對原始數據的探索中提取出一定的規律。而聚類分析就是試圖將數據集中的樣本劃分為若幹個不相交的子集，每個

我眼裏K-Means算法

開始接下來它的講解 .com 情況一個點 size 算法在我眼裏一切都是那麽簡單，復雜的我也看不懂，最討厭那些復雜的人際關系，唉，像孩子一樣交流不好嗎。學習K-Means算法時，會讓我想起三國誌這個遊戲，界面是一張中國地圖，諸侯分立，各自為據。但是遊戲開始，玩家

K-Means算法總結

for 而是中心總結 inf 表示算法方法 .com A、先確定k值，上圖中k取2，隨機然後選取質心為P1,P2 B、分別計算其它各點到這兩個點的距離 C、選取距離近的點到相應的隊列，如點離P1近，就把該點歸到P1隊列，如點離P2近，即把該點歸到P2隊列 D、根

K-Means算法原理

運行問題數列 12c another row 文件 cli 讀取數據原理給定樣本集，k-means算法得到聚類，使得下面平方誤差最小其中表示聚類的中心點。實現上式最小化是一個NP難問題，實際上采用EM算法可以求得近似解。算法偽代碼如下輸入：，聚類數量k 從

K-means算法應用：圖片壓縮

特點 num () otl user col mea load read from sklearn.datasets import load_sample_image from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.cl

作業：K-means算法應用：圖片壓縮

準備中心 res 出了讀取原來 show mod sets from sklearn.datasets import load_sample_image from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyp

通過Python實踐K-means算法

對比散點分享 k-means append 平均值算法 ack nump 前言：今天在宿舍弄了一個下午的代碼，總算還好，把這個東西算是熟悉了，還不算是力竭，只算是知道了怎麽回事。今天就給大家分享一下我的代碼。代碼可以運行，運行的Python環境是Python3.6以

Fuzzy C Means 算法及其 Python 實現——寫得很清楚，見原文

少包均值平均值劃分 gin 及其 end 5% 指數 Fuzzy C Means 算法及其 Python 實現轉自：http://note4code.com/2015/04/14/fuzzy-c-means-%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8F%8A%E

第八次作業：聚類--K均值算法：自主實現與sklearn.cluster.KMeans調用

ans 運行 port 輸出結果 info 對數 num 函數 () import numpy as np x = np.random.randint(1,100,[20,1]) y = np.zeros(20) k = 3 def initcenter(x,k):

聚類--K均值算法：自主實現與sklearn.cluster.KMeans調用

return 判斷 flag space image from .data cluster 改變 1.K-means是一個反復叠代的過程，算法分為四個步驟：（1）選取數據空間中的K個對象作為初始中心，每個對象代表一個聚類中心；（2）對於樣本中的數據對象，根據它們與這些聚

kNN(k近鄰)算法代碼實現

通過預測 3.5 得到 counter 代碼實現 code 統計 args 目標：預測未知數據(或測試數據)X的分類y 批量kNN算法 1.輸入一個待預測的X(一維或多維)給訓練數據集,計算出訓練集X_train中的每一個樣本與其的距離 2.找到前k個距離該數據最近

在Qt中調用python,讀取csv文件，實現K近鄰算法(一)

修改 ref log nali show ofo ica blog 讀取csv文件目錄： 1.從Qt中調用py腳本裏的一個無參函數，功能：打印"hello python" 　　a)相關配置　　b)踩過的一些坑 2.從Qt中調用py腳本裏的一個有參函數並接收返回值

貝葉斯算法的基本原理和算法實現

utf shape less 流程我們 def .sh 詞向量貝葉斯算法一. 貝葉斯公式推導　　樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類算法，叫它樸素是因為其思想基礎的簡單性：就文本分類而言，它認為詞袋中的兩兩詞之間的關系是相互獨立的，即一個對象的特征向量

Machine Learning in Action-chapter2-k近鄰算法

turn fma 全部 pytho label -c log eps 數組一.numpy()函數 1.shape[]讀取矩陣的長度例： import numpy as np x = np.array([[1,2],[2,3],[3,4]]) print x

String 經常用法最優算法實現總結（二）

lean ... itl min empty turn system then 實現 1. String getOrderedString(boolean isDuplicated, String … str) 說明： Orders all characters in

Nginx+Memcache+一致性hash算法實現頁面分布式緩存（轉）

tps ons efi 策略可擴展性 master () list roo 網站響應速度優化包括集群架構中很多方面的瓶頸因素，這裏所說的將頁面靜態化、實現分布式高速緩存就是其中的一個很好的解決方案... 1）先來看看Nginx負載均衡 Nginx負載均衡依賴自帶的 ng

K-means算法實現

K-means

相關推薦