Advertisement

K-means聚类是一种常用的无监督学习算法。它通过将数据点分配到不同的簇中，实现数据分组。该算法广泛应用于数据分析和模式识别。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过运用Python编程语言，并结合k-means聚类算法，该资源包含了丰富的用于分析的数据集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • K-means聚类：一维数据上的K-means算法实现
    优质
    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。
     
  • Kmodes：用于分类数据分析的K模式与K原型聚类算法的Python实现
    优质
    Kmodes和Kprototypes是针对非数字数据的高效聚类方法。此项目提供这两种算法的Python实现，适用于处理名义型变量或混合属性的数据集。 kmodes：k模式和k原型聚类算法的Python实现，用于对分类数据进行聚类。
     
  • 基于三种无监督算法的鸢尾花数据集聚类分析
    优质
    本研究采用K均值、层次聚类及DBSCAN三种无监督学习方法对经典的鸢尾花数据集进行深入的聚类分析，探索不同算法在该数据集上的性能与适用性。 使用三种具有代表性的聚类分析算法对鸢尾花数据集进行聚类分析，分别为层次方法、DBSCAN 方法与K-means 方法。接着利用三个评价指标对聚类的结果进行评估，分别是准确度、运行时间以及轮廓系数。此程序包含python代码、实验报告和鸢尾花数据集文件，并且是本人亲手完成的作业并获得高分。在该数据集中，层次方法具有最高的准确度；DBSCAN 方法则拥有最短的运行时间；而层次与 K-means 方法都取得了较高的轮廓系数值。所有资源均为一手资料，确保原创性。
     
  • K-means聚类算法在无监督学习中的应用-附件资源
    优质
    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
     
  • K-means聚类分析在数据曲线中的应用
    优质
    本文章探讨了K-means算法在处理和解析复杂数据曲线中的应用，通过实例展示了如何利用该技术进行有效的数据分类与模式识别。 该方法用于负荷数据曲线分析。通过输入曲线数据并输出分类结果，并且能够可视化显示聚类效果。此过程包括均一化、曲线平滑、特殊值处理以及利用DB指数评价聚类质量，并能自动选择最佳的聚类数量，从而有效地完成对曲线数据的处理。
     
  • K-Means算法在模式识别中的模式分类实现
    优质
    本研究探讨了K-Means算法在模式识别领域的应用，重点分析其在模式分类任务中的实现方法及效果评估。通过实验验证了该算法的有效性和实用性。 基于Matlab实现模式识别中的K-Means算法来完成模式分类。
     
  • 基于k-means算法的Iris数据集分类
    优质
    本研究采用K-means聚类算法对经典的Iris数据集进行分析和分类，旨在探索该算法在处理多类别问题上的表现及优化策略。 使用Keras框架和Python语言，并应用k-means算法进行工作需要安装一些必要的软件包。
     
  • k-means聚类算法分析与应用.txt
    优质
    本文档深入探讨了K-means聚类算法的基本原理、优缺点，并通过具体案例展示了其在数据挖掘和机器学习中的广泛应用。 k-means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集分成若干个簇。该算法的目标是使得同一簇内的样本之间的距离尽可能小，而不同簇之间的距离尽可能大。通过迭代优化过程，k-means能够找到一组中心点（即每个簇的代表），从而实现对数据的有效分组和分析。
     
  • K-Means++：利用 K-Means++ 算法实现多元数据的聚类 - MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB实现K-Means++算法，旨在高效地对复杂多元数据集进行聚类分析，提升初始质心选择的优化性。 k-means++ 算法在处理多元数据聚类方面展现出了高效性，并且其总簇内距离的期望值上限为 log(k) 的竞争水平。此外，相较于传统的 k-means 方法，k-means++ 在实际应用中通常能够更快地收敛。
     
  • 基于K-means聚类算法的银行客户分类数据集
    优质
    本数据集采用K-means聚类算法对银行客户进行细分，旨在为市场营销和个性化服务提供精确的目标群体划分。 基于Kmeans聚类算法对银行客户进行分类是一种在金融行业广泛应用的数据挖掘技术。这种无监督学习方法能够自动地将数据集中的对象划分为K个不同的群组，每个群组内的对象具有相似的特性。通过这种方式，银行可以识别出不同类型的客户群体，并据此提供定制化的产品和服务。 银行客户分类通常涉及各种信息和交易数据，如年龄、性别、收入水平、职业以及交易频率和金额等。这些数据能够反映客户的经济状况、消费习惯及风险承受能力等关键特征。 Kmeans算法在银行客户分类中的应用主要体现在以下几个方面：首先，该算法通过迭代计算每个聚类的中心点，并根据对象与中心点之间的距离将其分配到最近的聚类中。这一过程会持续进行，直到达到预设的最大迭代次数或聚类中心不再发生显著变化为止。 其次，Kmeans可以帮助银行将客户划分为具有不同消费特征和行为模式的不同群体。例如，某些客户可能更倾向于高价值、低频次的交易活动；而另一些则偏好于低价值但高频次的交易方式。这种分类对于制定有效的营销策略及产品推荐至关重要。