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K-Means和DBSCAN是两种常用的聚类算法。

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简介：
本介绍将深入探讨无监督学习以及相关的聚类算法。具体而言，我们将详细阐述基于原型技术的K-Means算法，以及基于密度的聚类算法DBSCAN，并清晰地阐明了其核心原理。同时，我们将在Python中使用sklearn库对这些算法进行了实际演示，并对其中一些关键参数进行了详细的剖析与说明。

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  • DBSCAN、K-means及谱聚类算法
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    简介：本文探讨了DBSCAN、K-means和谱聚类三种不同的聚类算法。通过比较分析，揭示各自的适用场景与优势。 用Python实现的DBSCAN、K-means以及谱聚类算法，并包含数据集。
     
  • K-Means与DBSCAN的聚类算法.md
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    本文档探讨了两种流行的聚类算法——K-Means和DBSCAN的工作原理、应用场景及各自的优缺点，旨在帮助读者理解并选择合适的算法进行数据分析。 本段落介绍了无监督学习与聚类算法，并详细讲解了基于原型技术的K-Means以及基于密度的DBSCAN聚类方法。文章不仅阐述了这两种算法的工作原理，还通过Python中的sklearn库进行了实际演示，并解释了一些重要的参数设置及其作用。
     
  • 利用Python实现K-Means、GMM、DBSCAN和AGNES四大常用聚类算法
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    本课程深入讲解并实践了四种常用的无监督学习聚类算法——K-Means、GMM、DBSCAN及AGNES，全部使用Python编程语言进行高效实现。 在无监督学习领域中，训练样本的标记信息是未知的。目标是对这些未经标记的数据进行分析以揭示其内在性质及规律，为后续数据处理提供基础。其中，“聚类”是最广泛研究与应用的学习任务之一。 聚类算法旨在将数据集中的样例划分成若干个通常不相交的子集合，每个子集合被称为一个“簇”。通过这种划分方式，可以使得每个簇对应于潜在的概念或类别，尽管这些概念对聚类模型而言是未知的。聚类过程只能自动形成这样的结构，并且需要用户来定义和命名各个簇所代表的意义。 聚类不仅可以作为一个独立的过程用于发现数据内在分布模式，还可以作为其他如分类任务中的预处理步骤使用。例如，在商业应用中，当商家难以明确界定“用户类型”时，可以先对用户的特征进行聚类操作，根据得到的簇来定义不同的用户类别，并基于这些类别训练出分类模型以识别新客户的归属。 本段落档实现了四种常见的聚类算法：K-Means、GMM（高斯混合模型）、DBSCAN以及AGNES。
     
  • K-means、层次聚类及DBSCAN算法的实现
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    本项目实现了三种经典的无监督学习聚类算法——K-means、层次聚类和DBSCAN，并通过可视化手段展示了它们的工作原理与特性。 本段落介绍了K-means、层次聚类和DBSCAN三种聚类算法在Java中的实现方法。
     
  • K-means聚类算法
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    K-means是一种广泛使用的无监督机器学习算法，用于将数据集分成预定数量(K)的组或簇。每个簇由与其最近的中心点（质心）最接近的对象组成。该方法因其简单性和高效性而广受好评，在数据分析和模式识别领域有广泛应用。 多维K-means聚类包括数据示例以及使用轮廓系数评估聚类效果。
     
  • Python中三种聚类算法在鸢尾花数据上的应用(K-means, AGNES, DBSCAN)
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    本研究探讨了K-means、AGNES及DBSCAN三种聚类算法在经典鸢尾花数据集上的性能表现，旨在比较不同算法的优劣。 本段落主要介绍了使用Python实现鸢尾花数据的三种聚类算法：K-means、AGNES和DBScan。通过详细的示例代码帮助读者理解和掌握这些算法的应用。文章内容对学习者或工作中需要应用这类技术的人士具有参考价值，希望有兴趣的朋友能够跟随文中步骤一起实践学习。
     
  • 基于K-means、MBSAS和DBSCAN算法的新闻组18828文本聚类器
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    本作品构建了一个高效的新闻组文本聚类器，运用了K-means、MBSAS及DBSCAN三种算法，旨在从18828篇文档中自动识别主题与模式。 基于Kmeans算法、MBSAS算法及DBSCAN算法的newsgroup18828文本聚类器程序运行方法如下：使用eclipse打开工程，并将newsgroup文档集解压到F:\DataMiningSample\orginSample目录下，同时在F:\DataMiningSample\路径下建立如附件所示的数据子目录结构。停用词表也应放置于F:/DataMiningSample/目录中。完成上述步骤后即可运行eclipse工程。本项目源代码包含三个独立的工程文件：DataMiningCluster-Kmeans算法及SVD分解降维代码、MBSAS-MBSAS算法代码和DBSCAN-DBSCAN算法代码，结果文件分别为Kmeans_result 和 MBSAS_result。
     
  • Matlab中的K-means聚类算法及应用_K-means聚类_K._K聚类_matlab聚类
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    本文介绍了在MATLAB环境下实现K-means聚类算法的方法及其广泛应用，并探讨了如何利用该算法进行数据分析和模式识别。 Matlab中的k-means聚类可以应用于二维数据和三维数据的分类。
     
  • K-means聚类分析算法
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    K-means是一种常用的无监督机器学习算法，用于对数据集进行聚类。通过迭代过程将样本划分为固定的K个类别，每个类别由该类中所有对象特征向量的均值表示。 本段落介绍如何使用Python实现k-means聚类分析算法，并通过鸢尾花数据集进行实例演示。