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k-means-constrained：带最小和最大聚类尺寸限制的K均值聚类

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简介：
K-means-constrained是一种改进版的K均值算法，加入了对每个聚类大小（即包含的样本数）设定上下限的功能，有效解决了传统K均值中聚类结果分布不均的问题。 k均值约束K-均值聚类实现允许为每个聚类指定最小和/或最大大小。通过将K-means实现公式化为最小成本流（MCF）线性网络优化问题，可以修改集群分配步骤（EM中的E）。然后使用成本缩放推入重新标记算法解决此问题，并采用快速的C++实现方式。该软件包受到Bradley等人提出的原始最低成本流（MCF）网络的启发并进行了改进，以支持最大群集大小和最小群集大小的规定。 安装k-means-constrained可以从PyPI进行： ```shell pip install k-means-constrained ``` 此版本适用于Python 3.6及以上。更多例子可以在API文档中找到。

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  • k-means-constrained：带最小和最大聚类尺寸限制的K均值聚类
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    K-means-constrained是一种改进版的K均值算法，加入了对每个聚类大小（即包含的样本数）设定上下限的功能，有效解决了传统K均值中聚类结果分布不均的问题。 k均值约束K-均值聚类实现允许为每个聚类指定最小和/或最大大小。通过将K-means实现公式化为最小成本流（MCF）线性网络优化问题，可以修改集群分配步骤（EM中的E）。然后使用成本缩放推入重新标记算法解决此问题，并采用快速的C++实现方式。该软件包受到Bradley等人提出的原始最低成本流（MCF）网络的启发并进行了改进，以支持最大群集大小和最小群集大小的规定。 安装k-means-constrained可以从PyPI进行： ```shell pip install k-means-constrained ``` 此版本适用于Python 3.6及以上。更多例子可以在API文档中找到。
     
  • 改进的最大最小K-均值聚类算法
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    本研究提出了一种改进的最大最小K-均值聚类算法，旨在优化传统K-均值算法在初始化和迭代过程中的不足，提高聚类结果的质量与稳定性。 用C语言编写的K-means聚类算法对初学者来说非常有帮助。
     
  • K-MEANS（K均值聚类算法，C均值算法）
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    K-means是一种常用的无监督学习算法，用于数据分类和聚类分析。通过迭代过程将数据划分为K个簇，使同一簇内的点尽可能相似，不同簇的点尽可能相异。广泛应用于数据分析、图像处理等领域。 K-MEANS（又称K均值聚类算法或C均值算法）是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为若干个簇。该算法通过迭代过程来优化簇内样本的相似性，并最终确定每个簇的中心点。尽管名称中包含“C”，但通常情况下，“K-MEANS”和“K均值聚类算法”更常用一些。“C均值算法”的称呼可能指的是Fuzzy C-means（模糊C均值）算法，这是一种与传统K-Means不同的方法，在处理数据时允许一个样本属于多个簇，并且每个样本对不同簇的归属度是不一样的。
     
  • K均值聚类与K-Means算法解析PPT
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    本PPT深入浅出地介绍了K均值聚类的概念、原理及其实现方式——K-Means算法，并通过实例讲解了其应用过程，适合初学者快速掌握。 K-Means聚类算法详解： K-Means聚类算法是一种常用的无监督学习方法，主要用于将数据点分组成不同的簇，以便更好地理解数据的结构和特征。本段落详细介绍该算法的原理、步骤及应用。 一、概述 聚类是通过将相似的数据点归为一类的方法来识别模式的一种无监督学习技术。常见的聚类算法有K-Means、层次聚类以及密度基的DBSCAN等。 二、K-Means算法原理 K-Means算法的基本思想是以距离度量为基础，随机选择k个初始中心作为起始点，然后将所有数据分配给最近的簇心，并重新计算每个簇的新质心。重复这一过程直至满足某个终止条件（如达到最大迭代次数或聚类中心不再改变）。 三、K-Means算法步骤 1. 确定所需生成的簇的数量k。 2. 随机选取数据集中任意k个点作为初始的聚类中心。 3. 对于每个样本，计算其与各聚类中心的距离并将其分配给最近的那个类别。 4. 计算每一个已分类的数据集的新质心位置。 5. 重复步骤2-4直至达到预设的终止条件。 四、K-Means算法优缺点 优点： 1. 算法结构简单，容易理解和实现； 2. 运行效率高，适合大规模数据处理； 3. 对于多维空间中的点集也能有效工作； 不足之处在于： 1. 需要提前设定簇的数量k值。 2. 聚类结果受初始中心选取的影响较大。 3. 只适用于生成形状接近圆形或者椭圆的聚类。 五、应用领域 K-Means算法在客户群体细分、市场调研分析、图像分割及文本分类等领域都有广泛应用。
     
  • K-means均值聚类算法的程序
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    本程序采用K-means算法实现数据分类与聚类分析，适用于大规模数据集处理和模式识别，提供高效、便捷的数据挖掘解决方案。 K-means均值聚类算法的Matlab实现具有一定的参考价值。
     
  • 颜色分类LeetCode-K-means：图像像素的K均值聚类
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    本项目通过实现K-means算法对图片中的像素进行聚类分析，并基于LeetCode平台完成优化与实践。通过对图像的颜色信息进行分组，有效简化色彩复杂度，适用于数据可视化、图像压缩等领域。 颜色分类可以通过LeetCode上的k均值（k-means）算法对图像数据进行聚类处理，逐个像素地完成任务。可以使用各种库组合实现这一功能，例如PIL、TensorFlow，并且支持可视化展示。 在IPython笔记本中通过HTML呈现时，使用TensorFlow进行聚类的方法如下： ``` python k_means_tf.py [-k K] [-r ROUNDS] [-o OUTDIR] [-s SCALE] [-g GENERATE_ALL] [-d DATA_SAVING] ``` 使用numpy进行聚类的具体命令为： ``` python k_means_np_vanilla.py [-k K] [-r ROUNDS] [-o OUTDIR] [-s SCALE] [-g GENERATE_ALL] ``` 其中位置参数包括输入图像的路径（jpg或jpeg格式）。 可选参数如下： - `-h, --help`：帮助信息 - `-k, --k`：质心的数量，默认为50。 - `-r, --rounds`：聚类轮数，未指定默认值。
     
  • K均值聚类算法
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    K均值聚类是一种广泛应用于数据挖掘和机器学习中的无监督学习算法，通过迭代过程将数据集划分为K个互斥的簇。 使用Python进行编码实现k-means聚类算法，并且包含数据集。
     
  • K均值聚类算法
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    K均值聚类是一种常用的无监督机器学习算法，用于将数据集分割成固定的、非重叠的部分（称为簇）。该方法通过最小化簇内差异来确定具有相似特征的数据点集合。 K-means聚类算法是一种常用的数据挖掘技术。它通过迭代的方式将数据集划分为k个簇,其中每个簇由距离最近的邻居组成。该方法的目标是使得同一簇内的样本点之间的差异性最小化，而不同簇间的差异性最大化。在每一次迭代中，首先随机选择k个初始质心；然后根据这些质心计算所有其他观测值到各个聚类中心的距离，并将每个数据分配给最近的聚类中心形成新的簇。接着重新计算新形成的各簇的新质心位置（即该簇内全部样本点坐标的平均值），并重复上述过程直到满足停止条件，比如达到最大迭代次数或当质心的位置不再发生显著变化为止。 K-means算法的优点包括实现简单、易于理解和编程；可以处理大规模数据集。但也有其局限性：对于非凸形分布的数据聚类效果不佳；对初始中心点的选择敏感等。
     
  • K均值聚类剖析
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    《K均值聚类剖析》一文深入浅出地讲解了K-means算法的工作原理、应用领域及优化方法，旨在帮助读者掌握这一经典的无监督学习技术。 本程序为MATLAB程序，适用于使用k均值聚类法对数据进行分类，并提供示例数据以供参考和测试。用户可以根据自己的需求对其进行修改，效果良好。