基于K-means算法的负荷数据曲线聚类分析

全年 365 条用电负荷曲线的 K-means 聚类，k_means111.m 这份代码写得还挺清爽的，尤其适合用来做电力数据类的聚类探索。你直接扔一堆负荷曲线进去，它就能帮你分成几个典型日——比如工作日、周末、节假日那种，挺实用的。 代码逻辑比较直白，基本上是先归一化，再跑一遍 K-means 算法。用的是 Matlab 的内置函数，像 kmeans() 这些都直接调，参数也写得比较清楚，新手看起来不会太吃力。 如果你之前没接触过类似的，可以先看看这篇基于 K-means 算法的负荷数据曲线聚类，讲得还蛮接地气。要是你偏好 Python，那推荐你翻下Python 实现 K-Means 聚类算

深入探讨了聚类分析及其算法的性能比较，结合儿童生长发育数据，详细阐述了改进的K-means算法在数据挖掘中的实际应用。

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，

信用卡数据集挺适合用来做聚类，是做客户细分和制定营销策略时。数据集包含了大约 9000 名信用卡持有人的行为数据，时间跨度是过去 6 个月，涵盖了 18 个不同的行为变量。通过这些数据，你可以对客户进行聚类，了解他们的使用习惯、消费模式等，进一步优化服务或者营销活动。你可以尝试使用 K-means 聚类算法，来识别不同类型的客户群体哦。

介绍了如何使用Python编写K-Means聚类算法的实现代码，适合学习和参考。

K-means聚类算法是一种基于分割的无监督学习方法，将数据集分成K个互不重叠的簇，以使每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点尽可能不同。该算法简单高效，广泛应用于数据分析和挖掘领域。详细算法步骤包括随机初始化簇中心、将数据点分配到最近的簇、更新簇中心以及迭代优化过程。其原理在于通过迭代优化达到稳定的簇分布。K-means聚类算法简明易懂，执行效率高，因此在多个领域得到广泛应用。

R 语言的 K-means 聚类算法，用起来真挺顺手的。语法简单，逻辑清晰，适合数据刚起步的你。kmeans()这个函数几乎一看就懂，配合像factoextra这样的可视化包，效果也直观。安装包推荐你先装好fpc和factoextra，再加上ggplot2一起用，调试聚类数量、看图都方便。聚类逻辑也不复杂：初始中心、计算距离、更新再分配，反复几轮，直到结果稳定。哦对了，记得标准化下数据，用scale()就行，能避免变量尺度影响结果。不然你聚类中心再准也白搭。还有，默认欧式距离，适合连续变量，分类变量得换思路。整个流程在 R 里实现起来蛮流畅的，适合信用卡用户、地理数据之类的多维数据。要是想对照

K-means是一种传统的计算K均值的聚类算法，因其计算复杂度低，而成为应用最为普遍的一种聚类方法。该算法通过将数据分为K个簇，使得每个簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点差异尽可能大。K-means算法的核心思想是迭代地调整每个簇的中心（即质心），直到聚类结果收敛。