使用KMeans生成漂亮的聚类图_标准化PC的KMeans聚类图_使用标签数据的KMeans聚类 - 腾讯云开发者社区

Kmeans是一种简单易用的聚类算法，是少有的会出现在深度学习项目中的传统算法，比如人脸搜索项目、物体检测项目（yolov3中用到了Kmeans进行anchors聚类）等。...一般使用Kmeans会直接调sklearn，如果任务比较复杂，可以通过numpy进行自定义，这里介绍使用Pytorch实现的方式，经测试，通过Pytorch调用GPU之后，能够提高多特征聚类的速度。...sklearn中的kmeans++初始化方法 init_row = torch.randint(0, x.shape[0], (self.n_clusters,)).to(self.device...init_points = x[init_row] self.centers = init_points while True: # 聚类标记...，作为聚类的代表样本，更加直观 self.representative_samples = torch.argmin(self.dists, (0)) def time_clock(

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【说站】Python kmeans聚类的使用

Python kmeans聚类的使用 1、用kmeans分为五个聚类，每个聚类内部的数据为一个list，五个list组成聚类中心。...k = 5 # 聚类中心数 kmeans_model = KMeans(n_clusters=k, n_jobs=4, random_state=123) # 聚类中心数，并行的CPU核的数量，随机数种子...print(kmeans_model.labels_) # 查看样本的类别标签 2、label显示按照kmeans划分之后每个数据属于哪个聚类。... kmeans_model.predict([[1.5, 1.5, 1.5, 1.5, 1.5]]) print(result) # 最终确定在五个参数都是1.5的情况下的用户属于类别1 3\r1显示每个聚类内部的元素个数...以上就是Python kmeans聚类的使用，希望对大家有所帮助。

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使用 Kmeans聚类实现颜色的分割

之前分享过kmeans算法（传送门：数据挖掘算法—K-Means算法），这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割，使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。...可以使用欧几里德距离度量来测量两种颜色之间的差异。使用 rgb2lab 将图像转换为 L*a*b* 颜色空间。...lab_he = rgb2lab(he); 步骤 3：用 K 均值聚类对基于 'a*b*' 空间的颜色进行分类聚类是一种分离对象组的方法。K 均值聚类将每个对象视为在空间中有一个位置。...它将对象划分为若干分区，使每个簇中的对象尽可能彼此靠近，并尽可能远离其他簇中的对象。K 均值聚类要求您指定要划分的簇数和用于量化两个对象之间距离的距离度量。...使用 imsegkmeans 对对象进行聚类以分为三个簇。

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Quantizing an image with KMeans clustering使用KMeans聚类量化图片

图片处理是聚类方法应用中的一个重要的主题。值得指出的是python中有很多很好的图片处理方法，scikit-image是scikit-learn的一个姐妹工程。...，目标是用聚类方法模糊化一张图片。...为了实际量化该图片，我们需要转换它为含有RGB值的768*1024,的二维数组，一个好的想法是，用一个三维空间上的数据和聚类点来所见图片中颜色点的距离，这是一个简单的量化方法。...，首先我们导入cluster模型，并生成一个KMeans对象，我们将设置n_clusters=5以便我们有5个聚类的组，或者说5种不同的颜色。...这是一个好的方法来练习使用轮廓距离，复习我们最优化形心点数量的方法。

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R语言的kmeans客户细分模型聚类

前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。...算法原理 kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点 4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了...一般I，k，m均可认为是常量，所以时间和空间复杂度可以简化为O(n)，即线性的。算法收敛 ? 也就是当前聚类的均值就是当前方向的最优解（最小值），这与kmeans的每一次迭代过程一样。...但是可以重复执行几次kmeans，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。 0-1规格化由于数据之间量纲的不相同，不方便比较。...可以发现原始分类中和聚类中左边那一簇的效果还是拟合的很好的，右测原始数据就连在一起，kmeans无法很好的区分，需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1.

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Using KMeans to cluster data使用K均值来聚类数据

聚类算法是非常有用的技术，当我们采取行动时，我们需要区分对待。...想象一个含有潜在的商业客户的列表，商业需要把客户分到不同的组里，然后区分不同组的责任，聚类算法能帮助促进聚类过程，KMeans可能是最著名的分类算法之一，众所周知，最著名的无监督学习技术之一 Getting...首先，我们通过一些简单的聚类，然后讨论KMeans如何运行的。...blobs, we can see that there are three distinct clusters: 我们将要通过简单的例子，用虚拟数据聚类成点集。...In the first example, we'll pretend we know that there are three centers: 现在我们使用KMeans来找到这些组的中心。

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kmeans聚类理论篇K的选择（轮廓系数）

kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。...算法原理 kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点 4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了...其中m是c_i所在的簇的元素的个数也就是当前聚类的均值就是当前方向的最优解（最小值），这与kmeans的每一次迭代过程一样。所以，这样保证SSE每一次迭代时，都会减小，最终使SSE收敛。...但是可以重复执行几次kmeans，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。 0-1规格化由于数据之间量纲的不相同，不方便比较。...可以发现原始分类中和聚类中左边那一簇的效果还是拟合的很好的，右测原始数据就连在一起，kmeans无法很好的区分，需要寻求其他方法。 kmeans最佳实践 1.

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分群思维（四）基于KMeans聚类的广告效果分析

分群思维（四）基于KMeans聚类的广告效果分析小P：小H，我手上有各个产品的多维数据，像uv啊、注册率啊等等，这么多数据方便分类吗小H：方便啊，做个聚类就好了小P：那可以分成多少类啊，我也不确定需要分成多少类...聚类模型 score_list = list() silhouette_int = -1 for n_clusters in range(2, 5): # 初始2至4个类别 model_kmeans...计算各个聚类类别内部最显著特征值 cluster_features = [] # 空列表，用于存储最终合并后的所有特征信息 for line in range(best_k): # 读取每个类索引...总结聚类能很好的解决多维数据的分类问题，雷达图能很好的观察差异。...当然聚类的方法有很多，例如K均值的变体k-means++、bi-kmeans、kernel k-means，密度聚类的DBSCAN，层次聚类的Agglomerative等等共勉～

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Spark MLlib中KMeans聚类算法的解析和应用

核心思想可以理解为，在给定的数据集中（数据集中的每个元素有可被观察的n个属性），使用聚类算法将数据集划分为k个子集，并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽可能低，而不同子集元素的差异度尽可能高。...反复执行第2步和第3步，直到聚类中心不再改变或者聚类次数达到设定迭代上限或者达到指定的容错范围示例图： ?...KMeans算法在做聚类分析的过程中主要有两个难题：初始聚类中心的选择和聚类个数K的选择。...train方法：根据设置的KMeans聚类参数，构建KMeans聚类，并执行run方法进行训练 run方法：主要调用runAlgorithm方法进行聚类中心点等的核心计算，返回KMeansModel...initialModel：可以直接设置KMeansModel作为初始化聚类中心选择，也支持随机和k-means || 生成中心点 predict：预测样本属于哪个"类" computeCost：通过计算数据集中所有的点到最近中心点的平方和来衡量聚类效果

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估算聚类正确性&使用小批量KMeans来处理更多数据

我们讨论了一点当未知事实时候的聚类评估，然而我们还没有讨论过当类别已知时KMeans的评估。与很多原因，然而如果外界有声明，我们将了解一部分事实。...model we'll create a KMeans object from the cluster module: 为了拟合KMeans，我们生成一个KMeans类 kmeans = cluster.KMeans...我们有了一些聚类的背景，现在我们直接用来看看正确率。...The difference in clustering performance is shown as follows: 这里同CPU时间有很大不同，在聚类表现的不同将如下所示： kmeans.cluster_centers...清晰的看到，这与问题的精神相悖，但是它说明了很重要的一点，选择不合适的初始条件会如何影响模型聚合，尤其是聚类模型，所以使用MiniBatch KMeans，不能保证达到全局最优结果。

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k-means+python︱scikit-learn中的KMeans聚类实现( + MiniBatchKMeans)

之前用R来实现kmeans的博客：笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估（聚类注意事项、使用技巧）聚类分析在客户细分中极为重要。..., 特征数为3 #假如我要构造一个聚类数为3的聚类器 estimator = KMeans(n_clusters=3)#构造聚类器 estimator.fit(data)#聚类 label_pred..._聚类中心均值向量矩阵 estimator.inertia_代表聚类中心均值向量的总和 4、案例二案例来源于：使用scikit-learn进行KMeans文本聚类 from sklearn.cluster...比K-Means有更快的收敛速度，但同时也降低了聚类的效果，但是在实际项目中却表现得不明显一张k-means和mini batch k-means的实际效果对比图 ?...延伸二：Kmeans可视化案例来源于博客：使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分 from sklearn.cluster import KMeans

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机器学习（8）——其他聚类层次聚类画出原始数据的图小结

本章主要涉及到的知识点有：层次聚类 BIRCH算法层次聚类层次聚类方法对给定的数据集进行层次的分解，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法:分裂的层次聚类和凝聚的层次聚类。...image.png 图10.3単连锁图两个簇之间最近的两个点的距离作为簇之间的距离，该方式的缺陷是受噪点影响大，容易产生长条状的簇。...image.png 将A到F六个点，分别生成6个簇；找到当前簇中距离最短的两个点，这里我们使用单连锁的方式来计算距离，发现A点和B点距离最短，将A和B组成一个新的簇，此时簇列表中包含五个簇，分别是{A...BIRCH算法 B|RCH算法(平衡迭代削减聚类法):聚类特征使用3元组进行一个簇的相关信息，通过构建满足分枝因子和簇直径限制的聚类特征树来求聚类，聚类特征树其实是个具有两个参数分枝因子和类直径的高度平衡树...BIRCH算法的全称是Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies，它使用聚类特征来表示一个簇，使用聚类特征树（CF-树）来表示聚类的层次结构

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Python可视化KMeans聚类算法对图像颜色进行压缩的过程

功能描述：使用KMeans算法对图像颜色进行聚类，使用更少的颜色进行着色。对KMeans算法不同聚类数量的效果进行可视化。...相关阅读： Python+sklearn使用KMeans算法压缩图像颜色参考代码： ? 代码运行时间较长，约10分钟左右。原始图像： ? 中间过程： ? 最终效果： ?

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ggplot重新画seurat对象的聚类图

参考：https://stackoverflow.com/questions/59101791/seurat-dimplot-highlight-specifi...

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使用R语言进行聚类的分析

一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的...三:所使用的R语言函数: 在这里我们使用的是R语言当中提供的动态聚类的函数kmeans()函数,kmeans()函数采用的是K-均值计算法,实际上这是一个逐一进行修改的方法. kmeans()的主要形式是...: kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=c()) x是数据组成的矩阵或者数据集, centers是聚类的个数或者初始类的中心 iter.max...第二步:使用kmeans()函数进行动态的聚类分析,选择生成类的个数为5个: ? 产生这样的结果: ?...这个生成的size表示的是每一个类的个数,means代表着每一个类的平均值,clustering表示每个类的分类情况第三步:查看分类结果通过sort()函数查看分类结果,从而得到每个类的成员 ?

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使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分

介绍 K-means算法是是最经典的聚类算法之一，它的优美简单、快速高效被广泛使用。它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。..._李双虎.pdf 简单有效的确定聚类数目算法_张忠平.pdf 2#框架资源本次基于密度的kmeans算法使用的是 scikit-learn 框架。...3#实践操作 3.1：运用 Kmeans 使用2-6作为k值评定聚类效果。... # 计算其自动生成的k，并将聚类数量小于3的排除 arr_flag = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] for i in...原创文章，转载请注明：转载自URl-team 本文链接地址: 使用python-sklearn-机器学习框架针对140W个点进行kmeans基于密度聚类划分 Related posts: 机器学习-聚类算法

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使用Doxygen + graphviz生成Unity 3d的UGUI类图

一是下载速度慢，二是下载到本地的文件貌似是有损坏的，每次安装都报错，后来直接放弃了，从其它地方搜到的； 2）Doxygen，下载地址：https://sourceforge.net/projects/doxygen.../ 3）Unity UGUI的源码，下载地址：https://bitbucket.org/Unity-Technologies/ui/downloads/ 安装并运行软件先安装Graphviz，然后再安装...最终我们可以看到UGUI它的类的继承关系图 ? ? 参考： Doxygen + Graphviz windows下安装配置（图解）

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Wiztalk | 石川 Part 1 《基于图神经网络的聚类研究—表示学习和网络聚类》

基于图神经网络的聚类研究 Part 1 表示学习和网络聚类分享专家：北京邮电大学石川教授内容简介：机器学习=表示+目标+优化，一个好的表示对于好的机器学习系统是至关重要的。...本期北京邮电大学的石川教授将为我们介绍表示学习的不同种类还有网络聚类的发展历程。...内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生）以下为精彩视频 ---- 关注更多精彩短视频，点击下方程序小卡片也可点击“阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”，一起开启科普知识分享...“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk — Wiztalk是腾讯高校合作团队打造的一个短视频知识分享系列，每集10分钟左右，致力于跟随科技的发展以及时代的步伐，使用更为科普化的方式传播最新、最热门...、最通用的知识。

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降维聚类分群的umap图真的重要吗

E-MTAB-10607 可以看到，但是小伙伴在降维聚类分群的时候实在是没办法达到原文的漂亮的结果：原文的漂亮的结果文献里面提到了是标准的商业化的10x技术的单细胞转录组，After standard...已经算是比较清晰的分群了我们可以简简单单的提高一点分辨率，就可以看到b淋巴细胞会跟t淋巴细胞有一点点界限了，如下所示： b淋巴细胞会跟t淋巴细胞有一点点界限但是很明显，这个降维聚类分群其实是跟原文作者的漂亮的结果是有差距的...首先呢，毫无疑问，我们的结果确实是比较丑，如下所示：我们的结果确实是比较丑但是我们的结果合理性是没有问题的，因为这个是算法本身的限制，如果想要非常完美非常漂亮大家结果，这个单细胞转录组数据分析流程里面的降维聚类分群的每个步骤都需要大量的调整参数...我们的图虽然丑爆了，但是只需要它的降维聚类分群后的单细胞亚群的生物学名字是ok的，就不怕，因为我们做单细胞转录组数据分析的核心是给每个细胞一个合理的身份，而不是“屎上雕花”让这个umap或者tSNE图多好看...我猜测，无论是怎么样的过滤或者调参，其实仍然是有一些髓系免疫细胞和上皮细胞混入到t淋巴系细胞大亚群里面，或者各种混入，但是它们无伤大雅的，因为我们还会进行第二层次的降维聚类分群啊，到时候再明确它的身份也不晚的

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TNNLS23 | 简单高效的图对比学习聚类

论文提出了一种简单高效的图对比学习聚类方法SCGC，SCGC十分轻量，并且和一般的深度图聚类相比，不需要花大量时间去预训练。...深度图聚类的目标是将图的节点分割为几个独立的群体。...{X}) 编码完成后，可以使用K-means、谱聚类等聚类算法 \mathcal{C} ，将节点的嵌入划分为独立的群组： \Phi=\mathcal{C}(\mathbf{E}) 整体框架 SCGC...然而，SCGC也存在一些限制：首先，它依赖于预设的聚类数量，无法自动确定聚类的数量；其次，SCGC只适合处理中等规模的图，无法应对大型图数据。 ...鉴于上述不足，作者已规划了未来的改进计划：一是采用基于密度的聚类方法或基于强化学习的策略，以解决需要预设聚类数量的问题；二是为了能够处理大规模图数据，计划设计更高效的时间和空间采样、聚类方法；三是使该方法能够适应同质图和异质图的需求

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