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

针对K-means算法易受随机选择的初始聚类中心的影响和划分准确率不高的缺点，给出了一种改进的K-means算法。首先对初始聚类中心的选择过程进行了改进，然后对各样本点间差异最大的维进行加权处理。在Iris数据集上对原始算法和改进后的K-means算法的聚类结果进行对比分析。实验证明：改进后的算法稳定，且聚类的准确率达到了92％。

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，��

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

数学建模有关的算法代码，MATLAB的基本实现，智能算法k-means，聚类算法的代码实例，通过了解基本原理知道分类方法，通过随机生成数据来模拟，实现基本的聚类情况，可在原有代码基础上改进。

Approximation Algorithms for K-Modes Clustering，何增友，，In this paper, we study clustering with respect to the k-modes objective function, a natural formulation of clustering for categorical data. One of the main contributions of this p

印度尼西亚降雨模式分类使用时间序列K均值 使用时间序列k均值对印度尼西亚的三种主要降雨模式进行聚类。 k均值中的距离计算是动态时间规整（DTW），通常用于模式匹配和时间/顺序数据聚类。

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%.

主要用的numpy库实现的，其中数据点的生成可以看我另外一个作业模式识别作业:....聚类设计那个用来生成数据