K-means聚类是一种常用的无监督学习算法。-ITADN社区

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本资源深入探讨了K-means聚类算法在无监督学习领域的应用，通过实例分析展示了如何利用该算法进行数据分类和模式识别。包含相关代码和案例研究的详细讲解。无监督学习--K-means聚类算法学习相关资源

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本研究探讨了在无监督学习框架下，主成分分析(PCA)用于数据降维以及K-means算法进行聚类的有效性及相互作用，旨在优化大规模数据集的处理效率和模式识别能力。无监督学习算法通常没有目标值（变量）。常见的无监督学习方法包括降维技术和聚类技术。例如： 1. 降维：主成分分析PCA。 2. 聚类：K-means。其中，主成分分析（PCA）用于实现特征的降维： - 定义：将高维度的数据转化为低维度数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有的一些信息并创造新的变量。 - 作用：通过压缩数据维度来降低原数据的复杂度，并尽量减少信息损失。 - 应用场景：回归分析或聚类分析中。在Python的sklearn库中，PCA可以通过以下方式实现： - sklearn.decomposition.PCA(n_components=None) - n_components参数可以是小数或者整数。 * 小数值表示保留百分之多少的信息量； * 整数值则指明减少到多少个特征。

k-means聚类算法的无监督学习及Jupyter代码手动实现.ipynb

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本Jupyter Notebook介绍并实现了经典的k-means聚类算法，通过详细的步骤和代码示例帮助读者理解无监督学习中的一种重要方法。无监督学习中的K-means聚类算法及手动实现Jupyter代码笔记。

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。

无监督学习中五种聚类算法的对比分析及源码

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本文对无监督学习中的五种主流聚类算法进行详细比较与分析，并提供相关源代码，便于读者理解和应用。 “无监督学习的中期工作.pdf”文件包含了关于五个不同聚类算法在无监督学习中的比较报告及结果分析。该文档详细探讨了各种方法之间的差异，并提供了详实的数据支持其结论。

K-means聚类：一维数据上的K-means算法实现

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本文介绍了如何在Python中使用K-means算法对一维数据进行聚类分析，并提供了具体的代码示例。通过简单的步骤展示了一维数据集如何被分成不同的簇，帮助读者理解和应用基础的数据挖掘技术。 KMeans聚类：一维数据的KMeans聚类算法实现。

K均值算法（无监督分类）

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K均值算法是一种常用的无监督机器学习技术，用于将数据集划分为K个簇，其中每个簇由与该簇中对象最相似的一个点即质心来代表。在武大遥感学院的模式识别作业中，要求使用MATLAB实现K均值分类算法，并将数据分为5类。初始聚类中心选取前五个像素。

mall_customers_: 采用KMeans进行无监督聚类学习

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本项目利用KMeans算法对商场客户数据进行无监督聚类分析，旨在识别并细分不同的顾客群体，为市场营销策略提供支持。这段代码应用了机器学习技术中的K-means聚类方法。使用的数据来自Kaggle平台。该代码包括数据准备、可视化以及使用kmeans进行聚类的过程，并通过“在群集平方和内”和“Silhouette_score”度量来寻找最佳的聚类数量（即最优的K值）。

一种改良的无监督聚类关键帧提取方法

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本研究提出了一种创新的无监督学习算法，用于视频中关键帧的有效提取。改进的方法在不依赖任何标注数据的情况下，显著提升了关键帧选择的质量和效率，为内容摘要、索引及检索提供了有力支持。 ### 一种改进的无监督聚类的关键帧提取算法 #### 摘要及背景随着互联网技术的发展，视频数据量急剧增长，如何高效地管理和检索这些海量视频信息成为了一个重要的研究课题。基于内容的视频检索（CBVR）作为一种有效的手段，在这一领域发挥了重要作用。而关键帧提取作为CBVR的核心技术之一，对于视频摘要生成、视频索引建立等方面至关重要。关键帧是指能够有效代表视频镜头内容的图像，通过对关键帧的分析可以大幅减少视频数据处理量，提高视频检索效率。目前常见的关键帧提取方法主要依赖于聚类算法，但大多数聚类算法存在一个共同的问题：需要预先设置阈值，这不仅增加了算法设计的复杂性，并且难以适用于不同类型和内容的视频数据。 #### 改进的算法原理为了解决上述问题，研究人员提出了一种基于无监督聚类的自适应阈值改进算法。该算法的主要创新点在于能够根据视频内容的复杂度自动获取聚类阈值，从而实现关键帧的有效提取。具体步骤如下： 1. **视频帧的区域分割与纹理特征提取**：对输入的视频帧进行区域分割，目的是将每一帧分为不同的部分或区域，以便更精确地提取特征。接着从每个区域中抽取纹理特征，如颜色直方图、边缘强度分布等。这些特征用于表征视频帧的内容差异。 2. **计算相似距离**：基于提取到的纹理特征，计算视频帧之间的相似性度量值（例如欧氏距离或曼哈顿距离）。这一步骤为后续聚类操作提供依据。 3. **自适应阈值获取**：不同于传统的固定阈值方法，本算法根据视频内容复杂程度自动确定合适的阈值。这是整个算法的核心所在，它确保了即使面对不同类型或内容的视频时也能获得合适的关键帧数目。 4. **无监督聚类操作**：使用上述步骤中自适应得到的阈值进行无监督聚类（例如DBSCAN、层次聚类等），不需要预设具体的簇数。这种方法依据数据本身的结构自动形成不同类别。 5. **关键帧选择**：在每个生成的簇内选取最具代表性的视频帧作为关键帧，通常可以通过计算各个簇中心或挑选离群点最少的一张图片来完成这一任务。 #### 实验结果与评价该算法已经在多组不同类型的数据集上进行了测试。实验结果显示，相比于传统方法而言，改进后的算法不仅简化了关键帧提取的过程，并且能够在不预设任何阈值的情况下有效获取合适数量的关键帧，显著提高了视频检索的效率和准确性。 #### 结论本段落介绍了一种基于无监督聚类技术并采用自适应阈值策略的新颖算法。通过自动调整参数设置，该方法能够应对各种类型的视频数据，并且在关键帧提取方面表现出色。这对于提升CBVR性能、生成高质量视频摘要等方面具有重要的应用价值。未来研究可以进一步探索更加高效的特征抽取手段和聚类技术以优化现有方案的准确性和稳定性。

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K-means聚类是一种常用的无监督学习算法。

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