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kmeans算法新上映_kmeans算法的优缺点(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

kmeans算法

机器学习必学的十大经典算法！机器学习领域有很多算法，对于初学者来说，全部学习可能有些困难。今天，我为大家整理了十大经典机器学习算法，快来看看吧！决策树 𐟌𓊥†𓧭–树（Decision Tree）是一种基于已知情况发生概率的决策分析方法。通过构建决策树，可以求取净现值的期望值大于等于零的概率，从而评价项目的可行性。这种方法直观地运用了概率分析，是一种图解法。 K均值聚类算法 𐟓Š K均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析方法。首先将数据分为K组，然后随机选取K个对象作为初始的聚类中心。接着计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。支持向量机 𐟚€ 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。 Apriori算法 𐟛’ Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法。其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。这种算法已经被广泛应用到商业、网络安全等各个领域。邻近算法 𐟑助‚𛨿‘算法（K最近邻分类算法）是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思。每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。逻辑回归 𐟓ˆ 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的统计方法。通过建立回归模型，可以预测某个样本属于某个类别的概率。朴素贝叶斯分类器 𐟐Ÿ 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）是一种基于贝叶斯定理的分类方法。它假设特征之间相互独立，通过计算各个类别的后验概率来进行分类。随机森林 𐟌𓊩š机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来提高预测精度。每棵树都对数据进行一次预测，最终结果通过投票决定。梯度下降法 𐟓‰ 梯度下降法（Gradient Descent）是一种优化算法，用于求解最小化损失函数的参数。通过不断迭代更新参数，使得损失函数达到最小值。集成学习 𐟤 集成学习（Ensemble Learning）是一种通过组合多个模型来提高预测性能的方法。常见的集成学习方法有随机森林、提升方法等。这些算法是机器学习领域的经典之作，掌握它们可以让你在机器学习领域走得更远。希望这些整理对你有所帮助！

「博士用数学建模搞定网购比价」你有选择困难症吗？在面对购物的时候常常举棋不定要购买哪个商品。今年双十一比较教科书模版来了，一位数学博士利用K - means算法成功的写出了数学比价模型，用数学分析能力实时计算商品的性价比，这大概就是知识的力量。「选择困难症的尽头是数学」红星新闻的微博视频

【大数据研究：国际媒体广泛关注进博会】由上海研究院于11月6日发布的《进博会蓝皮书：中国国际进口博览会发展研究报告（No.6））》，用流行的大数据K-means聚类算法分析国际媒体对过去六届进博会的报道。结果显示，六年来，国际媒体所关注的领域越来越多，国际贸易、合作交流等成为主要话题，显示了进博会在全球层面越来越大的关注度和价值。「2024进博会」

Kmeans聚类算法对异常值敏感吗？𐟤” Kmeans聚类算法对异常值非常敏感。它是一种基于距离的聚类方法，通过计算簇中心来划分数据点。然而，当数据集中存在异常值时，Kmeans的簇中心可能会偏离实际位置，因为簇内数据点的均值容易受到极端值的影响。𐟓Š 例如，在一个包含异常值的数据集中，Kmeans算法可能会将一个远离其他数据点的异常值视为一个独立的簇，导致簇中心计算错误。这种情况下，聚类结果可能会失去原有的意义，无法准确反映数据的真实分布。𐟔 因此，在使用Kmeans算法时，需要注意数据集中是否存在异常值，并进行相应的处理，以提高聚类结果的准确性。𐟔犊在实际应用中，可以通过以下方法来解决Kmeans对异常值的敏感性问题：对数据进行预处理，去除或修正异常值。使用其他更鲁棒的聚类算法，如DBSCAN或OPTICS，这些算法对异常值的敏感性较低。在计算簇中心时，使用其他统计量，如中位数或四分位数，而不是均值，以减少异常值的影响。通过这些方法，可以有效提高Kmeans聚类算法在处理异常值时的准确性和可靠性。𐟓ˆ

【「博士用数学建模搞定网购比价」】双11即将接近尾声，你已经选购了哪些物品呢？近日有一个博士用数学建模搞定了网购比价模型，K - means算法能够精准的将各个商品的优劣价格进行逐一对比，以便消费者能够更好地从中选择出最适合自己需求的商品。「选择困难症的尽头是数学」红星新闻的微博视频

12种机器学习算法，你了解几种？ 𐟌Ÿ机器学习在日常生活中的应用广泛，其中十二种经典算法是人工智能的重要支柱。今天我们来详细讲解这12种经典算法。 𐟓Š线性回归：用于建立变量间的线性关系，可以进行预测。 𐟓ˆ逻辑回归：解决分类问题，将数据分为不同类别。 𐟌𓥆𓧭–树：构建树状结构进行决策，适用于分类和回归问题。 𐟌𒩚机森林：集成多棵决策树，提高模型性能。 𐟚€支持向量机：通过寻找超平面进行分类，适用于高维数据。 𐟑勨👩‚𛧮—法：根据邻居的类别确定样本类别，常用于分类和回归。 𐟏…朴素贝叶斯：基于概率的分类算法，适用于文本分类和垃圾邮件过滤。 𐟔„聚类算法（如K-Means）：将数据分组，适用于无监督学习。 𐟧 神经网络：深度学习的基础，通过模拟人脑神经元进行学习。 𐟓‰主成分分析：降维技术，将高维数据转换为低维数据。 𐟤集成学习算法：组合多个弱学习器，形成强学习器，提高模型性能。 𐟎𚥌–学习算法：智能体与环境交互，通过试错学习获得奖励。

𐟓š48页PDF详解机器学习十大经典算法机器学习领域涵盖了众多算法，其中一些因其卓越的性能和广泛的应用而被认为是经典算法。以下是十个重要的机器学习算法： 1️⃣ 线性回归（Linear Regression）：这是一种简单而强大的算法，用于预测连续数值，基于线性关系建模。 2️⃣ 逻辑回归（Logistic Regression）：专为二分类问题设计，可以预测输入数据属于特定类别的概率。 3️⃣ 决策树（Decision Trees）：通过学习简单的决策规则从数据中归纳出决策树。 4️⃣ 随机森林（Random Forests）：集成学习方法，通过构建多个决策树并输出平均结果来提高预测准确性。 5️⃣ 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：用于分类和回归分析，通过找到最佳边界线（超平面）来区分不同类别。 6️⃣ K-最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）：基于实例的学习方法，通过查找最相似的训练实例来预测新数据点的标签。 7️⃣ K-均值聚类（K-Means Clustering）：无监督学习算法，用于将数据点分组到K个簇中，使得簇内的点尽可能相似。 8️⃣ 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：一种统计方法，通过正交变换将可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，用于数据降维。 9️⃣ 神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）：受人脑结构启发的算法，通过学习输入数据与输出数据之间的映射关系来解决复杂问题。 𐟔Ÿ 深度学习（Deep Learning）：神经网络的扩展，使用多层（深层）结构来学习数据的高层次特征，适用于图像识别、语音识别等复杂任务。这些算法在不同的问题和数据集上有不同的表现，选择合适的算法通常需要考虑数据的特性、问题的类型以及算法的假设条件。随着机器学习领域的不断发展，新的算法和技术也在不断涌现。

kmeans算法步骤嘿，大家好！今天我们来聊聊如何使用K-means聚类算法，特别是如何在Python中实现它。这个过程其实挺有意思的，特别是当你面对一堆看似无序的数据时，通过聚类算法可以找到隐藏的模式。好了，废话不多说，直接进入正题吧！数据透视：初步观察 𐟑€ 首先，我们需要读取数据集并进行初步的观察。通常，我们会通过绘制散点图矩阵来了解数据的分布情况。然而，如果数据维度过多，这样的可视化效果并不理想。所以，我们需要一个降维工具来帮助我们。利用PCA降维：降低维度 𐟌 PCA（主成分分析）是一个非常强大的降维工具。通过PCA，我们可以将数据降至几个关键维度，这样我们就能更直观地分析数据了。在这个例子中，我们将数据降至3个主成分，并绘制成3D散点图。从3D散点图中，我们可以初步观察到数据中可能存在的聚类结构。寻找最佳聚类数目：手肘法 𐟓ˆ 接下来，我们要确定最佳的聚类数目。K-means算法允许我们尝试不同的聚类数，从2到7类不等。我们可以通过计算每种聚类数下的SSE（误差平方和）来评估不同聚类的效果。然后，我们绘制SSE随聚类数的变化曲线。观察这条曲线，你会发现它在聚类数为4时出现了一个拐点，这告诉我们4类可能是最佳聚类数。进一步验证：轮廓系数 𐟓Š 为了进一步验证我们的发现，我们还可以使用轮廓系数来评估不同聚类的效果。轮廓系数可以衡量每个数据点的相似度，从而帮助我们确定最佳的聚类数。我们计算2到7类聚类的轮廓系数，发现当聚类数为4时，轮廓系数最高，这进一步支持了我们的结论。总结 𐟓 通过上述步骤，我们可以确定K-means聚类的最佳聚类数为4。这样，我们就能更有效地对数据进行分类和分析。希望这个例子能帮到你，让你对如何使用K-means聚类算法有一个更清晰的认识。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言哦！

图解机器学习算法网页链接你好！我是数学中国范老师，这次的书籍是翻译书籍，作者是3位日本人。这是一本没有复杂公式，零基础也能懂的机器学习算法书籍。全书分为四大模块，分别位基础知识、算法详解、环境搭建、模型评估。152张图表助你轻松学习17种常用算法。本书基于丰富的图示，详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法，包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE等。书中针对各算法均用Python代码进行了实现，读者可以一边运行代码一边阅读，从而加深对算法的理解。

Power BI聚类分析，一文搞定！ 𐟌Ÿ大家好，今天我们来聊聊 Power BI 中的聚类分析，特别是那些不为人知的神奇功能。 ✅动态聚类分析动态聚类分析的核心在于其灵活性。无论用户如何选择，它都能动态地生成分组，甚至可以根据分组数量自动调整。这种动态效果使得数据分析更加智能和自适应。 ✅静态聚类分析在 Power BI 中，有一种非常简单的方法可以实现聚类分析，那就是自动查找集。这种方法不需要复杂的设置，直接就能生成聚类结果。 ✅DAX 函数 KMEANSCLUSTERING KMEANSCLUSTERING 函数在 DAX 中是一个隐藏的宝藏。尽管在官方文档中找不到它的踪迹，但这个函数实际上存在，并且非常强大。它封装了 K-Means 聚类算法的精髓，接受四个参数： 𐟔𙦕𐦍芰Ÿ”𙨾“入格式定义 𐟔𙨾“出格式定义 𐟔𙥈†组数量本文不仅介绍了聚类分析的 DAX 函数及其模板用法，还详细阐述了静态聚类与动态聚类分析的区别。希望这些信息能帮助你更好地理解和应用聚类分析。 𐟔对于如何进一步实现动态聚类分析，可以关注后续的文章。

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