如何使用KMEANS计算每个记录的聚类距离？
K-means是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。在使用K-means计算每个记录的聚类距离时，可以按照以下步骤进行操作：
- 数据准备：首先，需要准备待聚类的数据集。数据集可以是任意类型的记录，如数值型、文本型等。
- 选择K值：确定聚类的簇数K。K值的选择对聚类结果有重要影响，可以通过经验或者使用一些评估指标（如轮廓系数）来确定最佳的K值。
- 初始化聚类中心：随机选择K个数据点作为初始的聚类中心。这些聚类中心可以是数据集中的任意点。
- 计算距离：对于每个记录，计算其与每个聚类中心的距离。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
- 分配到最近的簇：将每个记录分配到与其距离最近的聚类中心所对应的簇。
- 更新聚类中心：对于每个簇，计算其所有记录的平均值，将该平均值作为新的聚类中心。
- 重复步骤4至步骤6，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。
- 输出结果：最终得到每个记录所属的簇，以及每个记录与所属簇的距离。
在腾讯云中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来实现K-means聚类算法。TMLP提供了丰富的机器学习算法和工具，包括K-means算法，可以帮助用户快速构建和部署机器学习模型。
参考链接：
- 腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tmpl
- K-means算法介绍：https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering
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在平面上寻找非常接近的点-需要近似聚类算法
algorithm、k-means、approximation
我在一架飞机(一个城市)上有许多点(纬度和经度)，我想要找到两个集群。簇1是散乱在一起的点，簇2是其他所有东西。
我知道这个问题的定义并不确切。唯一定义的是我需要恰好2个集群。在N个点中，有多少点最终在集群1或集群2中是未定义的。
主要目标是识别彼此非常接近的点，并将它们与其他点分开(这些点分布得更均匀)。
我能想到的最好的算法是：
1. For each point, Calculate the sum of the square distances to all other points.
2. Run the k-means with k=2 on these square distan
浏览 4提问于2013-07-10得票数 0
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关于聚类方法的问题
artificial-intelligence、machine-learning、data-mining、neural-network
最近，我开始学习数据挖掘中的聚类，我已经学习了序列聚类、层次聚类和k-means。
我还读到了一篇关于k-means与其他两种聚类技术的区别的声明，称k-means不太擅长处理名义属性，但文本并没有解释这个point.So，我能看到的唯一区别是，对于K-means，我们将提前知道我们将确切地需要K个聚类，而我们不知道其他两种聚类方法需要多少个聚类。
那么，谁能在这里给我一些关于为什么这样的陈述存在的想法，即k-means在处理名义属性的例子时会有这个问题，有没有办法克服这个问题？
提前谢谢。
浏览 2提问于2010-11-04得票数 6
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K-均值聚类算法中的代价函数值
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如何使用mahout计算k均值聚类中的成本函数值？
我正在参加Coursera的机器学习课。建议在k均值聚类过程中，若要对簇进行随机初始化，则在初始簇质心值不同的情况下，对聚类进行多次计算。然后，我们应该检查成本函数的价值，以确定哪一个迭代成本是最小的。
请您建议如何计算Apache实现k-means集群的成本值？
浏览 2提问于2014-03-26得票数 3
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K-均值聚类-带有额外变量
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但我还有另一个变量(每个点一个)，我希望k-means聚类能够说明这一点。这是不是有可能呢？
聚类数据可能如下所示：
Lat: [1.23, 2.12, 3.65, 4.32, 5.63, 5.43]
Lon: [1.43, 2.43, 3.76, 4.43, 5.25, 1.75]
Extra variable: [20, 20, 10, 10, 10, 10]
如果我想把上面的数据分成两组，并且每组额外变量的总和不能超过40，我该怎么做呢？(如果可能的话-我对k-means的理解是相当基础的
浏览 0提问于2019-09-18得票数 0
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Python中的K-Means实现
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在Python中实现我自己的K-means算法还是在Python库中使用预先实现的K-means算法更好？
浏览 3提问于2016-06-10得票数 0
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不管聚类中心是如何初始化的，Kmeans算法都能保证收敛吗？为什么？
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K-means是一种随机初始化聚类中心的迭代算法。不管聚类中心是如何初始化的，Kmeans算法都能保证收敛吗？为什么？
浏览 49提问于2020-05-07得票数 2
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K-表示初始中心决定结果？
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K-均值聚类是一种常用的聚类方法.假设K-均值聚类有N个点，即N个点应划分为K个群，其中每个组中的点具有相似性。
在K-means clustering处理之前，我们应该给初始中心赋值，在这里，我从所有的点中随机选择K点，程序每次运行都得到不同的输出。为什么这会导致不同的结果，我如何知道哪一个是最好的分类？
浏览 5提问于2014-01-07得票数 4
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在python中对地理编码/(经度/经度)数据点进行聚类分析的最佳方法是什么？
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在python中对地理编码/(经度/经度)数据点进行聚类分析的最佳方法是什么？
我已经执行了K-means聚类分析，但我知道这可能不是对经度/经度数据点执行聚类分析的最佳方式。我通过sci-kit学习做到了这一点，而且产生的质心纬度/经度并不等于每个聚类标签中所有点的平均值。
我也尝试过使用DBscan，但我认为它不是基于我的数据集执行聚类分析的最佳工具。
这方面的任何帮助都将不胜感激。
谢谢
浏览 2提问于2016-01-27得票数 1
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如何评估k-均值聚类中的距离？
k-means、distance
我尝试使用k-表示集群(使用SQLserver + R)，我想知道我们如何才能正确地估计距离。
例如，如果我们考虑欧几里得距离构成星系团的中心，如果对于相同的数据集，不同大小的簇会发生什么？大星系团中的“正常”点的距离要高于小星团中的“离群点”。
所以：
它与每个簇的中心/尺度欧氏距离相关吗？(然后将离群值视为具有最大标度距离的离群值)
还有其他的距离需要考虑吗？
浏览 0提问于2016-04-28得票数 2
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如何解决在线聚类问题
clustering、k-means
假设我们有一个聚类问题，其中数据样本是多维的，混合了numeric和categorical类型。
如果问题是静态的，即我们拥有所有的数据，那么我们可以使用K-prototype算法( K-Means算法的变体)来解决这个问题。但是，如果数据是动态的，在这种情况下，我们如何解决这个问题呢？
可能的制约因素：
数据是动态的
集群的数量没有固定(随着时间的增加)
如果所有集群都使用similarity(new_data_sample) < threshold，那么应该创建包含new_data_sample的新集群。
📷
浏览 0提问于2018-07-03得票数 -1
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如何在R中选择k-means聚类的多个初始中心
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我想在R中运行buckshot算法，它结合了hac(层次聚类)和k-means聚类。所以，我想选择k-means的多个中心。例如，一个集群中的一个集群有三个种子。这是我的代码
虹膜数据k-均值
iristr <- read.csv("iristr.CSV", header = TRUE)
str(iristr)
iristr.m <- as.matrix(iristr[,1:4])
km <- kmeans(iristr.m, centers = 3)
km
table(km$cluster,iristr$Species)
虹膜数据buckshot
irist
浏览 2提问于2016-12-29得票数 0
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轨迹聚类:哪种聚类方法？
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作为机器学习的新手，我有一套不同长度的轨迹。我希望对它们进行聚类，因为它们中的一些是，实际上是相同的路径，而由于噪声的影响，它们的看起来与不同。
此外，，而不是，它们的长度都是相同的。所以，虽然轨迹A和轨迹B不一样，但它是轨迹B的部分。我希望在聚类之后也能给出这个性质。
我对K-means Clustering和Fuzzy N-means Clustering只有一点点的了解。，我怎样才能在他们两人之间作出选择呢？或者我应该采用其他方法？
任何考虑"belongness“的方法？(例如，在集群之后，我有3个集群A, B and C。一个特定的trajectory X属于cluster
浏览 13提问于2013-09-16得票数 15
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集群分析-寻找集群的中心
java、cluster-analysis
我已经创建了两个聚类算法: k-means和divisive，也许稍后我还会添加aglomerative。我必须分析它们在高维数据中的表现如何，为此，我必须计算到集群中心的平均/总和距离。在k-means的情况下，这很容易，我有质心，但是如何在除法/聚类法中找到中心呢？当我在这里的时候:我目前已经实现了Euclede距离，曼哈顿距离和皮尔逊距离，还有其他距离度量我可以使用吗？提前感谢！
浏览 2提问于2013-04-04得票数 0
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在R commander的S_Dbw输出中，"Inf“是什么意思？
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我已经运行了clv包，它由S_Dbw和SD有效性索引组成，用于在R commander中进行聚类。()
我用S_Dbw索引评估了DBSCAN，K-Means，Kohonen算法的聚类结果。但对于所有这三种算法，S_Dbw都是"Inf“。
它是“无限”的意思吗？为什么我要面对"Inf“这个词。我的聚类结果有什么问题吗？
一般情况下，什么时候S_Dbw索引结果是"Inf"？
浏览 0提问于2012-11-01得票数 2
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在MATLAB中获取与Kmeans聚类中心最近的数据点的索引
matlab、cluster-analysis、k-means
我正在使用MATLAB中的K-means进行一些聚类。如你所知，它的用法如下：
[IDX,C] = kmeans(X,k)
其中IDX给出了X中每个数据点的簇号，C给出了每个簇的质心。我需要获得最接近质心的数据点的索引(实际数据集X中的行号)。有人知道我是怎么做到的吗？谢谢
浏览 0提问于2010-12-09得票数 5
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4回答
Scikit K-均值聚类性能度量
python、machine-learning、scikit-learn、cluster-analysis、sklearn-pandas
我试图用K均值方法进行聚类，但我想衡量一下集群的性能。
我不是专家，但我渴望了解更多关于聚类的知识。
这是我的代码：
import pandas as pd
from sklearn import datasets
#loading the dataset
iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data)
#K-Means
from sklearn import cluster
k_means = cluster.KMeans(n_clusters=3)
k_means.fit(df) #K-means training
y_
浏览 12提问于2017-05-04得票数 17
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K意味着不知道集群的数量？
python、machine-learning、data-mining、k-means
我正在尝试将k-means应用于一组高维数据点(大约50个维度)，并且想知道是否有任何实现可以找到最佳聚类数。
我记得在某个地方读到过，算法通常是这样做的，即簇间距离最大化，簇内距离最小化，但我不记得我在哪里看到了这一点。如果有人能给我指出任何讨论这个问题的资源，那就太好了。我目前正在使用k-means的SciPy，但任何相关的库都可以。
如果有其他方法可以实现相同或更好的算法，请让我知道。
浏览 2提问于2011-07-08得票数 39
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稀疏二进制向量的有效聚类
clustering
我试图对数据进行聚类，以提高蛮力kNN的效率。数据集由大量二进制特性描述的对象组成，每个特性都由32位哈希代码标识。数据点可以理解为一个2^32元素，它是一个非常稀疏的二进制向量，在特征的哈希代码表示的位置上，位设置为1。为了简化起见，每个数据点都被表示为一个散列数组--如果我们知道哪些位被设置为1，那么我们就知道哪些位被设置为0。
我有一个工作距离函数(在这里中提到)，但很难在合理的时间内对数据集进行聚类。由于数据的二进制性质，不可能基于数据点的集合创建任何类型的平均值，所以k-质心不是一种选择。我试过k-集群，但是它不能收敛，层次化的方法效率太低。您是否知道任何集群算法能够有效地处理固定大
浏览 0提问于2017-02-27得票数 3
2回答
比例阈值聚类
algorithm、cluster-analysis、data-mining
我开始学习集群，所以这可能是一个基本的问题。这个想法是从一个1维和N维的浮点数组中生成集群，得到每个集群的每个维度的平均值，进入集群的数组元素应该在这样的范围内：
elem_val >= cluster_mean - (cluster_mean * threshold)
elem_val <= cluster_mean + (cluster_mean * threshold)
因此，簇的极限与簇的平均值成正比。
如果集群平均值是3.5、5.0、2.5，阈值是0.1，那么该集群的每个维度的限制将是3.15到3.85、4.5到5.5、2.25到2.75。
哪种聚类算法能最好地实现这一点
浏览 1提问于2014-05-31得票数 1
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K均值聚类算法
algorithm、cluster-analysis、data-mining、k-means、pearson
我想对一组10个数据点执行k均值聚类分析，每个数据点都有一个由4个数值组成的数组。我使用皮尔逊相关系数作为距离度量。我完成了k均值聚类算法的前两步，它们是：
1)选择k个簇的一组初始中心。我随机选择了两个初始中心
2)将每个对象分配到中心最近的集群。我使用皮尔逊相关系数作为距离度量--见下文
现在我需要帮助理解算法中的第三步：
3)计算集群的新中心：
其中X，在这种情况下是一个4维向量，n是集群中数据点的数量。
假设下面的数据，我该如何计算C(S)呢？
# Cluster 1
A 10 15 20 25 # randomly chosen centre
B 21
浏览 2提问于2013-03-25得票数 2
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