在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩 各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。 压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。 图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。 图像压缩需要几个Python库，如下所示： # image processing from PIL import Image from io import BytesIO import webcolors # data analy

基于Hadoop的K-Means聚类算法优化与实现，陈萍，何健伟，本文针对传统K-Means聚类算法不适合海量大数据挖掘，并且对异常离群点数据非常敏感，结合Hadoop云计算平台以及MapReduce并行编程框架，��

摘要：针对传统配电网区域规划方法无法满足实际需求，而基于传统聚类算法的配电网区域规划方法存在着初始聚类中心选取不合理和聚类个数不确定的问题。文中对传统K-mea

中科院仪器设备共享管理平台（以下简称为SAMP）系统有效解决了各科研单位间仪器设备管理封闭、共享困难和运行效率低的棘手问题.同时，可以及时了解各类仪器的使用情况、共享情况，为各级业务主管部门展开科学高效的管理工作提供良好的决策依据.当SAMP系统应用数据库中存储的数据量达到百万级时，对数据库中预约表和用户表（或仪器表）进行连接查询时，将导致数据表查询性能的下降，从而影响整个SAMP系统的性能.目前主流的解决方案是采用Hash取模算法对数据表进行水平切分，但预约表中的主键为自动递增的整数，并没有实际意义，所以优化效果不理想.由于预约的用户和被预约的仪器在地理区域上呈现一定的聚集性，因此本文提出了一种基于K-means聚类算法的分表策略，采用该策略能够将预约表的查询性能提升至少70%.

python实现机器学习K-means聚类算法.zip对数据进行聚类并绘图。原理 ​ K-means算法属于八大经典的机器学习算法中的其中一种，是一种无监督的聚类算法。其中无监督是机器学习领域中一个专业名词，和有监督是相对的，两者最本质的区别就在于研究的样本是否包含标签。比如猫狗分类这个问题中，猫和狗就是标签。对于聚类，其实是和分类相对应的，其中分类就是之有标签的。而聚类则是只没有标签的，我们需要将这些无标签的数据，按照各自的属性将他们会聚成不同的类别，从而将他们区分开。 ​ 在k-means算法中，存在着质心和簇。在进行算法之前，我们需要人工的指定将数据分为K个簇，并随便选取K个质心。就拿认知实习学习中的例子举例，假如我们又8个数据，分别为a1-a8，我们需要将这八个数据分为三个簇，也就是说k=3。这是我们就需要在a1-a8中随机选取三个数据点作为质心我们将质心记为b11，b12，b13。确定了质心后，我们需要计算a1-a8和三个质心的距离，并将距离最短的归为一类。比如a5到b11距离为2，到b12距离为3，到b13距离为1，那么就将a5和质心b13归为同一个簇。如此一次计算8个数

欢迎。 该存储库包含基于Matlab的“ GBK-means聚类算法的实现：基于讨价还价博弈的K-means算法的改进”。 在该存储库中，提供了GBK-means聚类算法的源代码，并将其与两种众所周知的聚类算法K-means和Fuzzy cmeans进行比较。 关于通用有效性指标，已经对人工和现实世界的数据集进行了比较。 提出的方法是一种新的机制，用于解决集群中心相互竞争以吸引最多数量的相似对象或实体进入其集群的集群分析问题。

k-means聚类算法

Python实现K-Means聚类后的三维可视化，使用的是生成数据，编译器为jupyter notebook 简单便捷，易于理解 使用库：pandas ，numpy ，sklearn，matplotlib，mpl_toolkits

快速mex K-means聚类算法，可进行K-mean ++初始化 (mex-interface 修改自原始 yael 包 https://gforge.inria.fr/projects/yael) - 接受单/双精度输入 - 支持 BLAS/OpenMP 进行多核计算 请运行 mexme_kmeans.m 来编译 mex 文件（确保已经完成了 mex -setup 至少一个） 运行演示“test_yael_kmeans.m”

利用Python来对客户信息进行分析，对客户群体进行分类，分析预测客户的潜在消费行为，对客户进行价值评估，在自己的客户群体中挖掘出特有的潜在客户。 在分析的过程中，会使用到的技术有Numpy和Pandas，对数据进行清洗和预处理，以及存储数据；机器学习库Scikit-learn，对客户价值进行K-Means聚类算法分析，将客户群体进行划分；绘图库Matplotlib，将聚类结果可视化，直观地展现结果。