k-means聚类算法及matlab代码稀疏的KMeans KMeans使用预处理和稀疏化实现大数据，Matlab实施。 使用（也称为“ K均值”或“ K均值”），但以特殊方式稀疏数据，以显着（且可调）节省计算时间和内存。 该代码提供kmeans_sparsified ，其用法与Matlab统计工具箱中的kmeans函数非常相似。 有三个好处： 基本实现比“统计信息”工具箱版本快得多。 我们还提供了一些工具箱版本所缺少的现代选项。 例如，我们实现了初始化。 （更新：自2015年以来，Matlab改进了例程和初始化的速度，现在它们的版本与我们的版本相当）。 我们有一个新的变体，称为稀疏KMeans，它可以对数据进行预处理和采样，而该版本可以快数千倍，并且是为无法处理的大数据集设计的 该代码还允许使用大数据选项。 无需传递数据矩阵，而是给它提供.mat文件的位置，并且代码会将数据分成多个块。 当数据为10 TB并且您的计算机只有6 GB的RAM时，这很有用。 数据以较小的块（例如，小于6 GB）加载，然后进行预处理，采样并从RAM中丢弃，然后处理下一个数据块。 整个算法仅遍历数据集。 /注

K-means算法简介及代码过程

包含KMeans以及KMeans++聚类算法的python实现，以及测试文件读写的框架程序。其中KMeans.py是以随机初始化聚类中心的方法实现聚类，KMeanspp.py则是以KMeans++的方式初始化聚类中心。testKMeans.py则是主函数入口，负责打开文件，调用算法，显示运行结果。所有文件用python编写，并配有详细注释。

K均值聚类算法的源程序，用来数据聚类操作

人工智能-项目实践-图像聚类-Kmeans方法对图像色彩进行聚类

Python biKmeans 二分聚类算法

今天用python实现了一下简单的聚类分析，顺便熟悉了numpy数组操作和绘图的一些技巧，在这里做个记录。 from pylab import * from sklearn.cluster import KMeans ## 利用numpy.append()函数实现matlab多维数组合并的效果，axis 参数值为 0 时是 y 轴方向合并，参数值为 1 时是 x 轴方向合并，分别对应matlab [A ; B] 和 [A , B]的效果 #创建5个随机的数据集 x1=append(randn(500,1)+5,randn(500,1)+5,axis=1) x2=append(randn(50

利用sift++kmeans++tf_idf++svm实现场景分类、图像分类

大数据-Hadoop

em算法matlab代码Kmeans项目 该项目利用K均值和EM算法进行预测。 入门 该项目包含3个用python编写的程序。 第一个文件是Kmeans.py，它实现了k means算法。 第二个文件是实现EM算法的GMM.py。 第三个文件是gmSuper.py，其中包含在GMM.py中实现的类GMM。 无需运行此文件，而是将其保存在同一目录中。 还有一个名为'pre_post_proc.m'的Matlab文件，该文件生成报告中显示的统计信息。 仅应打开它以验证统计信息。 还提供了一个data2.csv，它用作聚类算法的输入数据。 解压缩该文件夹，并将所有内容保留在同一目录中。 所有情节将自己生成。 每个文件的开头都定义了一个变量NUMBER。 更改其值以更改群集数。 重要信息：弹出图形窗口时，请关闭它以使代码继续进行。 还将生成一个空白图形窗口。 请关闭它，然后忽略它。 那不代表任何数字。 先决条件 该程序具有以下依赖性：Numpy Pandas Sklearn Matplotlib Seaborn yellowbrick 正在安装 通过创建虚拟环境来安装依赖项（推荐）： 打开一个