K均值聚类方法是一种划分聚类方法，它是将数据分成互不相交的K类。K均值法先指定聚类数，目标是使每个数据到数据点所属聚类中心的总距离变异平方和最小，规定聚类中心时则是以该类数据点的平均值作为聚类中心。 ...

前言 K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优...

刚看了这个算法，理解如下，放在这里，备忘，如有错误的地方，请指出，谢谢 需要做聚类的数组我们称之为【源数组】 需要一个分组个数K变量来标记需要分多少个组，这个数组我们称之为【聚类中心数组】及 一个缓存...

在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类...

1  前言 聚类常用于数据探索或挖掘前期，在没有做先验经验的背景下做的探索性分析，也适用于样本量较大情况下的数据预处理等方面工作。例如针对企业整体用户特征，在未得到相关知识或经验之前先根据数据本身特点...

尽管我个人非常不喜欢人们被划分圈子，因为这样就有了歧视、偏见、排挤和矛盾，但“物以类聚，人以群分”确实是一种客观的现实——这其中就蕴含着聚类分析的思想。 前面所提到的机器学习算法主要都是分类和回归，这...

在这篇文章中，我想谈谈颜色量化以及如何使用k-means聚类算法来执行它，以及优化其方法。 这里提供的代码是用python编写的，来自这个项目。 什么是颜色量化？ 颜色量化是指一个减少在图像中的颜色数...