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Python通过K-means聚类分析，并对结果进行可视化呈现。

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简介：
K-Means算法属于聚类算法范畴，它利用数据点之间的距离关系来评估其相似性，并基于此对数据进行分组或聚类操作。 聚类算法在科学计算领域中被广泛应用，以下表格详细列出了K-Means算法的关键特性： | 参数 | 说明 | 可伸缩性 | 用例 | 几何形状（使用的指标） | |------------------|------------------------------------|---------------|------------------------------------|---------------------------| | K-Means | 一种常用的聚类方法。 | Very large, medium with MiniBatch | General-purpose, 适用于希望实现均勻簇大小和扁平几何形状的场景，尤其适用于簇数量不多的情况。 | Distances between points of interest (poi) | | number of clusters | 指定要创建的簇的数量。 | | | | | n_samples | 数据样本的数量。 | | | | | n_clusters | 指定簇的数量。 | | | |

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  • Python中的K-means聚类分析与结果可视化
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    本文章介绍如何使用Python进行K-means聚类分析，并展示如何将结果以图形方式呈现出来。读者可以学习到数据科学领域常用的机器学习方法和数据可视化的技巧。 前言：K-Means 是一种聚类算法，通过计算数据点之间的距离来判断它们的相似性，并根据这些相似性将数据分组。 1. 聚类算法概述 在科学计算中，常用的聚类方法如下： | 方法名称 | 参数 | 可伸缩性 | 用例 | 几何形状（使用的指标） | |----------|--------------------|----------------|-------------------------------|------------------------| | K-Means | number of clusters | Very large, medium with MiniBatch code | General-purpose, even cluster size, flat geometry, not too many clusters | 距离点之间的距离 | K-Means算法通过设定聚类的数量（number of clusters），能够处理大规模数据集，并适用于一般用途，特别是当需要创建大小均匀、几何形状简单的簇时。该方法主要依赖于计算各数据点间的距离来完成聚类任务。
     
  • 利用Matlab通过k-means进行聚类算法实现
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    本项目使用MATLAB编程环境实施了经典的K-Means聚类算法，展示了如何通过迭代优化过程将数据集划分为若干簇。 当初参加数学建模比赛时，在网上查找了很多资料。现在我把这些资料整理出来放到网上，供大家学习使用。由于积分限制只能设置为最低的1个积分。欢迎大家一起交流学习！
     
  • 使用Python的sklearn.cluster库进行K-means聚类分析
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    简介：本教程将指导您如何利用Python中的sklearn.cluster模块实现K-means算法，帮助用户掌握数据聚类的基本方法和技术。 本程序使用Python编写，并基于sklearn.cluster中的k-means聚类包来实现数据的聚类。使用的数据格式如下： 138 0124 1127 2129 3119 4127 5124 6120 7123 8147 9188 10212 11229 12240 13240 14241 15240 16242 17174 18130 ... 035 138 245 344 449 ... 请注意根据实际情况调整程序中的相关参数。
     
  • 【K-means算法】实践——用Python实现K-means并对Iris数据进行分析
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    本项目通过Python语言实践K-means聚类算法，并应用该算法对经典的Iris数据集进行详细分析与可视化展示。 此处基于K-means算法处理Iris数据集的Kmeans.py模块： ```python import numpy as np class KMeansClassifier(): 初始化KMeansClassifier类 def __init__(self, k=3, initCent=random, max_iter=500): # 类的成员变量 self._k = k # 中心点的数量 self._initCent = initCent # 初始化中心点的方法 self._max_iter = max_iter # 最大迭代次数 ``` 注意：上述代码中`random`和`max_ite`在原文中有误，应修正为正确的变量名或方法。
     
  • K-means_from_scratch: 实现K-Means聚类算法并和Sklearn模型对比分析
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    本项目实现了一个从零开始的K-Means聚类算法，并通过实验与Scikit-learn库中的相应模型进行性能比较，旨在深入理解该算法的工作机制及其在实际数据集上的表现。 从零开始实现K-Means聚类算法，并与Sklearn模型进行比较。
     
  • 利用K-means算法对多维矩阵进行聚类及可视化展示（Matlab）
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    本项目采用K-means算法在MATLAB环境中实现多维数据矩阵的高效聚类，并通过可视化手段直观呈现聚类结果，便于数据分析与理解。 我对115*64维的数据进行了聚类操作，并使用MATLAB语言完成了实验。最终选择了部分结果进行可视化展示，效果令人满意。代码中包含完整的注释以方便他人理解与复用。
     
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    简介：本教程介绍K-means聚类算法的基本原理及其在数据科学中的广泛应用，并通过实例展示如何使用Python进行聚类分析。 K-means算法是一种基于距离的典型聚类方法，使用距离作为衡量相似性的标准，即认为两个对象的距离越近，它们就越相似。该算法假设簇是由接近的对象组成的，并以形成紧凑且独立的簇为最终目标。本代码实现了k-means算法的Python版本，并利用matplotlib进行结果可视化。
     
  • 三维可视化的K-means聚类算法
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    本研究提出了一种基于三维可视化技术改进的K-means聚类算法，通过直观展示数据集和聚类过程，增强了模型解释性和迭代效率。 K-means三维可视化聚类算法是一种用于数据分析的技术，它能够帮助用户在三维空间中直观地理解数据点的分组情况。这种方法通过将相似的数据点归为同一簇来简化复杂的数据集，并且可以方便地进行结果展示和进一步分析。
     
  • k-means与DP-means聚类算法的对比分析
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    本文对比分析了K-means和DP-means两种聚类算法的特点、性能及应用场景，旨在为实际问题中选择合适的聚类方法提供参考。 使用Python进行编码时，可以比较DP-means和k-means聚类算法，并且在其中包含数据集的分析。
     
  • k-Means (kM) 聚类算法：利用 k-Means++ 初始化进行多次聚类 - MATLAB开发
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    本项目使用MATLAB实现基于k-Means++初始化策略的k-Means聚类算法，通过多次迭代优化聚类结果。适合数据挖掘和机器学习研究。 功能1：kMeans.predict(Xnew) 描述1：返回一个或多个测试实例的估计集群。 例子： X = [[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]] Xnew = [[0, 0], [12, 3]] k = 2 mdl = kMeans(k) mdl.fit(X) Ypred = mdl.predict(Xnew) 输出结果： Ypred: array([1, 2]) 质心：array([[1. , 2. ], [10., 2.]])