本文为大家分享了Python机器学习之K-Means聚类的实现代码，供大家参考，具体内容如下 1.K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。其基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。 算法大致流程为：（1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)；（2）分别计算每个数据点到k个种子点的距离，离哪个种子点最近，就属于哪类；（3）重新计算k个种子

基于萤火虫优化的加权 K-means 算法

主要为大家详细介绍了Python机器学习之K-Means聚类的实现，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

《模式识别》课本中的一道课后题的代码实现 C均值算法 也叫做 K means

K _means算法的python代码实现

1、无监督学习 没有目标值（变量）的算法 常见的无监督学习算法： 降维： – 主成分分析PCA降维处理 聚类： – K-means（k均值聚类） 2、主成分分析 应用PCA实现特征的降维 ·定义：高维数据转化为低维数据的过程，在此过程中可能会舍弃原有数据、创造新的变量 ·作用：是数据维散压缩，尽可能降低原数据的维数（复杂度），损失少量信息。 ·应用：回归分析或者聚类分析当中 PCA的APA: ·sklearn.decomposition.PCA（n_components=None） – 将数据分解为较低维数空间 n_components： ·小数：表示保留百分之多少的信息 ·整数：减少到多少特

matlab程序，主要包含用K-means、Meanshit和normalized cuts算法对图像进行分割，算法简单易懂，主要介绍了这三种算法的程序实现方法，对深入学习基本理论有帮助。

k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心，把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类，得到一次聚类，再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类，迭代n次得到最终结果分步解析 一、初始化聚类中心 首先随机选择集合里的一个元素作为第一个聚类中心放入容器，选择距离第一个聚类中心最远的一个元素作为第二个聚类中心放入容器，第三、四、、、N个同理，为了优化可以选择距离开方做为评判标准 二、迭代聚类 依次把集合里的元素与距离最近的聚类中心分为一类，放到对应该聚类中心的新的容器，一次聚类完成后求出新容器里个类的均值，对该类对应的聚类中心进行更新，再次进行聚类操作，迭代n次得到理想的结果 三、可视化展

k-means-for-iris 利用K均值聚类对鸢尾花样本进行聚类的matlab程序，包含源代码、样本数据、聚类结果 The matlab program of clustering iris samples by K-means clustering, including source code, sample data and clustering results

matlab如何找k-means源代码该网站包含用于使用WiFi进行手语识别的通道状态信息（CSI）轨迹的数据集。 引用论文 马永森，周刚，王双权，赵宏阳和荣伍伯。 2018年。SignFi：使用WiFi进行手语识别。 程序。 ACM互动。 暴民。 可穿戴的无处不在的技术。 2，1，第23条（2018年3月），共21页。 DOI： 读者还可以查看以下文章，以获取有关通过通道状态信息进行WiFi感应的更多详细信息。 马永森，周刚和王双权。 2019。带有信道状态信息的WiFi传感：一项调查。 ACM计算。 生存52，3，Article 46（2019年6月），36页。 DOI： 档案文件 该存储库包含以下文件。 您同意下载并使用这些文件。 档案文件 描述 尺寸 在实验室环境中，针对276个签名字的分段下行链路CSI迹线和地面真相标签。 一个用户执行了5,520个276个手势手势的实例。 1.44GB 在实验室环境中，对276个签名字进行了分段的上行链路CSI跟踪和地面真相标签。 一个用户执行了5,520个276个手势手势的实例。 1.33GB 家庭环境中276个符号词的分段下行链路和上行