基于划分的聚类算法-K-prototypes算法

K-medoids 算法，顾名思义，和 K-means 类似，不过它可不直接用数据的平均值来做参照点哦。它选择的是聚类中最“中间”的数据，叫做中心点。基本思路就是随机挑选出 K 个数据点，根据最近的中心点来分配每个对象，之后再逐步迭代更新中心点，直到聚类效果不再有改进为止。它的优点？嗯，相比 K-means，它对离群点的敏感度更低，适用于一些不规则分布的情况，挺实用的。你如果想要做一些聚类任务，不妨试试 K-medoids，它在一些复杂数据集时有优势。

聚类的划分算法挺适合入门选手上手的，思路清晰，操作也不复杂。把一堆数据分成几个‘圈子’，圈内的像，圈外的不像，听起来就像是在组织社群，对吧？而且它是无监督学习，不需要你事先告诉它分类标准，比较省心。 划分型的聚类方法，比如K-Means，其实用起来还蛮顺的。数据维度别太高、差异别太模糊，用起来效果还不错。你只要告诉它你想分几类，它就自己帮你动手分好。 做图像？可以参考下这篇图像相似性评估；搞Python？推荐你看看Python 相似性度量的完整实现，代码清晰，图解直观。 还有一个建议哦：如果你是初学者，不妨先在WEKA里拖拖点点试试，像这篇关于无监督聚类的小技巧就挺实用的。熟悉流程后再去写代码

K-子空间算法是一种聚类方法，其思路类似于 K-均值算法，都可以将数据划分到不同的簇中。

这份文档包含了用于图像分割的K均值聚类算法的Matlab程序代码。

K 值聚类算法的原理挺简单，核心就是找中心、分组、再更新中心，循环几次就能把数据聚成类。用 MATLAB 来搞这个还挺顺手的，内置函数kmeans方便，几行代码就能跑起来，响应也快，结果还靠谱。你要是懒得自己从头写，那直接用kmeans(X, K)就完事。 MATLAB 的kmeans支持不少参数，比如'EmptyAction'可以控制遇到空簇怎么。加上'singleton'后，会用一个数据点临时补上，挺实用的，尤其是数据有点稀的时候。 聚类效果不稳定？率是初始化惹的祸。随机选质心嘛，有时候就是不靠谱。你可以试试K-means++初始化，质心选得分散些，跑出来的结果也更稳。这在图像分割里有用，

高维稀疏相似矩阵的文本聚类方案，老实说还挺实用的。融合了层次聚类和划分聚类的思路，用一个阈值动态选聚类方式，这种设计挺巧，既省计算量，准确率也没掉太多。文本越来越多，尤其中文文本，普通聚类搞不好容易失焦。这个算法考虑了中文分词的特性，对中文聚类友好多。你要是常内容分类、自动标签这类场景，可以试试这个思路，改一改甚至能直接上生产。算法的机制是：先看相似度，如果小于设定阈值就新开一个簇，否则归到最近的那个里头。听起来简单，但跟传统聚类比起来，确实更灵活，适合那种主题跨度大的内容池。想深入挖的可以看看Chameleon 算法，也是主打层次聚类的，组合着用效果更稳。对了，还有一篇讲 K-medoids

k-means聚类算法是一种常用的数据分析技术，特别是在大数据处理中具有显著优势。深入解析了k-means算法及其基于mapreduce的实现。

K-means 的聚类逻辑蛮清晰的，主要靠计算“谁离谁近”，把数据点分到最近的中心里。你要是手上有一堆样本，想看看有没有分组规律，用它还挺合适。孤立点也能得比较稳，结果还挺有参考价值。 K-means的实现过程不算复杂，核心就两个步骤：先随机选中心，不停更新，直到不再变。嗯，像在调频收音机，调到信号位置为止。要注意初始中心点选得不好，聚类效果就偏了。 如果你是用Python写的，可以直接撸个小脚本试试，比如下面这样： from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data) 别的语言也有，

k-means 算法的实现源代码挺，适合想入门机器学习或者数据的小伙伴。它的核心思想就是通过聚类把数据分组，算法会尽量确保每个组里的数据尽相似，不同组的数据差异大。你可以用 Python3 实现，像 NumPy 和 Pandas 这种库也都挺常见，你做数值计算和数据。这个压缩包里有详细的代码，可以帮你快速了解如何实现 k-means。主要的代码文件就是kmeans.py，用来实现算法的核心部分。比如，你可以通过main.py加载数据并运行聚类，再用visualize.py做可视化，看看聚类效果。requirements.txt也列出了需要的依赖，适合快速上手测试。如果你是学习大数据或者想知道如