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这个代码主要是介绍了python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。一共使用了两种方法，其中方法a.py使用了三通道像素值rgb共三个特征，方法b.py使用了rgb+像素坐标xy共5个特征。

kmeans 聚类问题实例，用kmeans聚类算法将数据分成三类，实现三分类问题，并将分类结果进行储存

kmeans 分析matlab代码K均值聚类 这是K-means算法在MATLAB和Python中的简单实现 K-means 聚类是一种矢量量化方法，最初来自信号处理，在数据挖掘中流行用于聚类分析。 k-means聚类旨在将n个观测值划分为k个簇，其中每个观测值都属于具有最近均值的簇，作为簇的原型。 这导致将数据空间划分为 Voronoi 单元。 该代码实现了 K-means 算法并在一个简单的 2D 数据集上对其进行了测试。 例子 在这个例子中，我们首先从三个正态分布生成一个点数据集并标记数据集。 这个带有正确标签的数据集是我们的真实值。 然后我们重新调整标签并为新数据集运行 k-means 算法。 该算法正确地对数据集进行聚类，并估计聚类的中心。 在最后一步，我们将我们的结果与 Mathworks 实现的 k-means 的结果进行比较。 结果 我在我的机器上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.8122, mu1: [-0.2165 4.0360], mu2: [4.2571 0.0152], mu3: [-1.1291 -3.0925] iterati

txt文件——用制表符做为分隔符的txt文件，文件名为protein.txt。数据内容主要 描述的是欧洲蛋白质消费数据（Protein Consumption in Europe）。 Protein数据集给出了欧洲25个国家对9类食物的消费数据，由25行10列构成 每一行记录代表的是一个国家的蛋白质消费数据；

算法原理：1.K-means算法以空间中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。 2.DBSCAN算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 算法功能：通过以上两种方法对图像实现聚类（无监督学习），并比较其区别。

Kmeans-python

matlab聚类kmeans代码 作业7 要求 在MapReduce上实现K-Means算法并在小数据集上测试。可以使用附件的数据集，也可以随机生成若干散点的二维数据（x, y)。设置不同的K值和迭代次数，可视化聚类结果。 提交要求同作业5，附上可视化截图。 实现思路 我直接使用了实例代码来运行，用原来的代码创建maven项目KMeansExample。由于原来的代码不是用maven管理的，而且是基于Hadoop1.2编写的程序，所以有一些地方需要进行小小的修改。比如每个java文件前面都要加上对应的包名称，Job对象的创建需要调用getInstance静态方法，而不能直接new Job。 我尝试研读了整个算法的代码，下面简要描述一下示例代码的思路。 主程序：KMeansDriver.main() KMeansDriver.main()方法是整个算法的主程序，它从命令行接收指定的参数k（需要聚成的类数），iterationNum（迭代次数），inputpath，outputpath。依次调用三个主要的过程： generateInitialCluster()：随机产生k个cluster

official_classification.py ： 使用了较多的sklearn中提供的聚类函数 self_classification.py ： 使用了较多的手写聚类函数（手写高斯聚类由于计算高维矩阵n次方报错，就没有使用） 两者可以相互比较看手写函数效果如何。 model.py ： 其中包含了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian聚类函数，以及计算精度和NMI的手写函数，处理标签映射的匈牙利算法。 由于学习向量量化是依据ground truth的得到的一组原型向量，是有监督的学习，因此计算其精度没有意义，在函数里就没有计算精度和NMI，只打印出了原型向量 函数运行时会有warning，不用在意，手写的函数没有优化，速度较慢 代码对三个数据集，分别使用了kmeans，lvq，mixture-of-gaussian三个方法，在得到预测标签后，采用匈牙利算法对标签进行处理，计算其精确度acc和标准互信息nmi 这三种方法聚类的精度只有百分之五十几，在数据集yale中效果较差 运行方法： 安装相应需求的库，直接运行official_classifica

Python实现K-Means聚类后的二维可视化，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，seaborn