K-均值聚类中距离质心最近的M点
我已经实现了一个函数，在运行K-Means聚类算法后，找到距离每个质心最近的数据点。我想知道是否有一个sklearn函数可以让我找到距离每个质心最近的M个点。
共有1个答案
是，您想从sklearn中查看以下教程：http://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html
学生们在学习。邻居。最近的邻居会为您找到它：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.NearestNeighbors.html#sklearn.neighbors.NearestNeighbors
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我正在研究如何在BST中找到最接近目标的k值，并遇到了以下规则实现： 给定非空的二元搜索树和目标值，在BST中查找距离目标最近的k个值。 注： 给定的目标值是浮点。您可以假设k始终有效，即：k≤ 节点总数。保证BST中只有一组最接近目标的唯一k值。假设BST是平衡的。 实现的想法是： 比较离目标最近的节点的前辈和后辈，我们可以使用两个堆栈来跟踪前辈和后辈，然后像我们在合并排序中所做的那样，我们比较
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$k$均值聚类算法(k-means clustering algorithm) 在聚类的问题中，我们得到了一组训练样本集 ${x^{(1)},...,x^{(m)}}$，然后想要把这些样本划分成若干个相关的“类群（clusters）”。其中的 $x^{(i)}\in R^n$，而并未给出分类标签 $y^{(i)}$ 。所以这就是一个无监督学习的问题了。 $K$ 均值聚类算法如下所示： 随机初始化（
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目标 在本章中，我们将了解K-Means聚类的概念，其工作原理等。 理论 我们将用一个常用的例子来处理这个问题。 T-shirt尺寸问题 考虑一家公司，该公司将向市场发布新型号的T恤。显然，他们将不得不制造不同尺寸的模型，以满足各种规模的人们的需求。因此，该公司会记录人们的身高和体重数据，并将其绘制到图形上，如下所示： 公司无法制作所有尺寸的T恤。取而代之的是，他们将人划分为小，中和大，并仅制造这
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聚类 聚类，简单来说，就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。它是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方法,不需要预先标注好的训练集。聚类与分类最大的区别就是分类的目标事先已知，例如猫狗识别，你在分类之前已经预先知道要将它分为猫、狗两个种类；而在你聚类之前，你对你的目标是未知的，同样以动物为例，对于一个动物集来
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我正在尝试使用python从头开始实现一个k-means聚类算法。我在更新每个簇的质心值时遇到问题。下面的代码显示了到目前为止我所处的位置。我最初将每个数据点聚类为k个聚类中的一个。所有数据包含329行；每一行是一个单词，后跟300个特征，后面是它被分配到的集群的编号（值1到4）。我在循环中尝试做的是首先创建一个数组A，该数组只保存分配给第一个集群的AllData中的行。然后我想取A中每个特征列的
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我有一个Java程序，它将使用我从这里找到的K-Means算法将坐标聚类成2组。我已经成功地获得了每个组中的聚集元素，但是我不确定如何检索每个集群的形心位置。 这是我的节目： 有没有一种方法可以在聚类后检索质心位置？