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kmeans算法新上映_kmeans算法原理(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：2024-12-01

kmeans算法

「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

𐟓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

【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」

【「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。

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！

国庆假期必备：聚类与分类算法全解析 𐟎“ 数据分析的小伙伴们，你们是不是也在为各种复杂的算法头疼？今天，趁着国庆假期的机会，我来给大家整理一下聚类算法的要点，帮助你们更好地理解数据分析的奥秘。 𐟌Š 聚类算法的核心思想是：将未知的事物根据相似度聚在一起，形成不同的类别。这就好像数据的社交圈子大管家，把最合得来的朋友们聚集在一起。通过聚类，我们可以发现各组的特性，从而做出更明智的决策。 𐟓Š 分类算法则有所不同。它的核心思想是根据已知的分类结果，将事物分到不同的类别中。这样，我们就能清晰地了解每个群体的特性，为决策提供有力的依据。 𐟔 无论是聚类还是分类，都是数据分析中的重要工具。它们帮助我们更好地理解数据，做出更理性的决策。所以，无论你是数据分析的新手还是老手，都值得深入学习这些算法的精髓。 𐟓š 为了方便大家查阅，以下是我整理的一些聚类算法的学习笔记： No.17 分类算法的汇总整理 No.27 聚类算法的基本原理 No.28 K-means算法 No.29 K-Medians算法 No.30 K-modes 算法 No.31 系统聚类 No.32 DBSCAN 𐟚€ 国庆长假期间，如果我有时间的话，还会分享一些关于模型应用的学习笔记，帮助有需要的小伙伴们在假期里充电。 𐟌ˆ 希望这些笔记能帮助你们更好地理解和应用聚类与分类算法，祝大家假期愉快，学习进步！

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。

5分钟Python分层，你行吗？ 𐟓š 这次分享教你如何用Python对信用卡客户进行用户分层！即使你是零基础小白，也能在5分钟内快速上手Python，并学习到聚类算法的知识。 𐟔 关键Python代码： df.isnull().sum - 检查数据集中缺失值的数量。 df.dropna() - 删除包含缺失值的数据行。 MinMaxScaler() - 对数据进行标准化处理。 kmeans = KMeans(n_clusters) - 初始化KMeans聚类算法，指定聚类数量。 kmeans.fit_predict() - 拟合数据并预测每个数据点的聚类标签。 df.map({字典}) - 使用字典映射替换数据集中的某些值。 PLOT = go.Figure() - 创建图表对象。 PLOT.add_trace()/update_traces()/update_layout() - 添加、更新图表中的数据和布局。 𐟌Ÿ 用户分层是精细化运营的关键手段。通过聚类算法，可以将相似的用户聚集在一起，以便对不同类型的用户采取不同的策略。希望这些内容对你有所帮助！

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