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聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。
k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。
现有50个二维数据点如下图，使用K-Means算法将以下数据实现聚类。
结果展示：
K-means算法是典型的基于距离（欧式距离、曼哈顿距离）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。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
K-mean算法步骤如下：
算法结束条件：
原理示意图：
简单小实例：
有以下6个点，初始随机选取两个点作为两个簇的簇中心（这里假设选取的是A3,A4），求最后的簇所属情况。
1️⃣:计算每个点到簇心的距离，将距离近的归为一类。
2️⃣:将红色对应的点和绿色对应的每个点分别求X,Y平均值，最为新的簇心。
3️⃣:计算每个点到新簇心的距离，继续将对应距离近的点归为一类。
4️⃣:由于关联点没有发生变化，所以之后的结果不会发生变化。停止计算
5️⃣:得结果红色簇：A1,A3,A5，紫色簇：A2,A4,A6。
clc;clear;close all;
data(:,1)=[90,35,52,83,64,24,49,92,99,45,19,38,1,71,56,97,63,...
32,3,34,33,55,75,84,53,15,88,66,41,51,39,78,67,65,25,40,77,...
13,69,29,14,54,87,47,44,58,8,68,81,31];
data(:,2)=[33,71,62,34,49,48,46,69,56,59,28,14,55,41,39,...
78,23,99,68,30,87,85,43,88,2,47,50,77,22,76,94,11,80,...
51,6,7,72,36,90,96,44,61,70,60,75,74,63,40,81,4];
%50 * 1
figure(1)
scatter(data(:,1),data(:,2),'MarkerEdgeColor','r','LineWidth',2)
%% 原理推导K均值
[m,n]=size(data);%m = 50,n = 1;
cluster_num=4;%4个初始中心
cluster=data(randperm(m,cluster_num),:);%randperm(m,cluster_num)在前m中随机选取cluster_num个 %随机选取中心
%data函数 取数据用
epoch_max=1000;%最大次数
therad_lim=0.001;%中心变化阈值
epoch_num=0;
while(epoch_num<epoch_max)
epoch_num=epoch_num+1;
for i=1:cluster_num
distance=(data-repmat(cluster(i,:),m,1)).^2;% 50 * 2 repmat扩展矩阵
%.^2是矩阵中的每个元素都求平方，^2是求矩阵的平方或两个相同的矩阵相乘，因此要求矩阵为方阵
distance1(:,i)=sqrt(sum((distance),2));%求行和
%distance1(:,i)=sqrt(sum(distance'));% 默认求列和 1表示每一列进行求和，2表示每一行进行求和；
%sqrt(sum(distance')) == 1 * 50
%distance1 50 * 4 表示每个点距离第i个点的距离
end
[~,index_cluster]=min(distance1');%distance1' = 4 * 50，min 求列最值 index_cluster = 最小值所在行号 index_cluster = 1 * 50
for j=1:cluster_num
cluster_new(j,:)=mean(data(find(index_cluster==j),:));% 4 * 2 找到距离对应中心最近的点 横纵坐标各取平均值
end
if (sqrt(sum((cluster_new-cluster).^2))>therad_lim)
cluster=cluster_new;
else
break;
end
end
%% 画出聚类效果
figure(2)
%subplot(2,1,1)
a=unique(index_cluster); %找出分类出的个数
C=cell(1,length(a));%1 * 4的元胞
for i=1:length(a)
C(1,i)={find(index_cluster==a(i))};
end
for j=1:cluster_num
data_get=data(C{1,j},:);%从data中取每个类的点
scatter(data_get(:,1),data_get(:,2),80,'filled','MarkerFaceAlpha',.6,'MarkerEdgeAlpha',.9);
hold on
end
plot(cluster(:,1),cluster(:,2),'kp','LineWidth',2);%画出4个聚类中心
hold on
sc_t=mean(silhouette(data,index_cluster'));
title_str=['原理推导K均值聚类',' 聚类数为：',num2str(cluster_num),' SC轮廓系数:',num2str(sc_t)];
title(title_str)
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我的主要目标是能够完全理解我正在使用的库/gem。我尝试在Github上从头到尾阅读源代码，但这真的很难。我认为更有趣、更温和的踏脚石就是在使用时阅读每个库/gem方法的源代码。例如，我想知道RubyonRails中的redirect_to方法是如何工作的:如何查找redirect_to方法的源代码？我知道在pry中我可以执行类似show-methodmethod的操作，但我如何才能对Rails框架中的方法执行此操作？您对我如何更好地理解Gem及其API有什么建议吗？仅仅阅读源代码似乎真的很难，尤其是对于框架。谢谢! 最佳答案 Ru
我的假设是moduleAmoduleBendend和moduleA::Bend是一样的。我能够从thisblog找到解决方案,thisSOthread和andthisSOthread.为什么以及什么时候应该更喜欢紧凑语法A::B而不是另一个，因为它显然有一个缺点？我有一种直觉，它可能与性能有关，因为在更多命名空间中查找常量需要更多计算。但是我无法通过对普通类进行基准测试来验证这一点。 最佳答案 这两种写作方法经常被混淆。首先要说的是，据我所知，没有可衡量的性能差异。(在下面的书面示例中不断查找)最明显的区别，可能也是最著名的，是你的
几个月前，我读了一篇关于rubygem的博客文章，它可以通过阅读代码本身来确定编程语言。对于我的生活，我不记得博客或gem的名称。谷歌搜索“ruby编程语言猜测”及其变体也无济于事。有人碰巧知道相关gem的名称吗？ 最佳答案 是这个吗:http://github.com/chrislo/sourceclassifier/tree/master 关于ruby-寻找通过阅读代码确定编程语言的rubygem？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
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前言作为一名程序员，自己的本质工作就是做程序开发，那么程序开发的时候最直接的体现就是代码，检验一个程序员技术水平的一个核心环节就是开发时候的代码能力。众所周知，程序开发的水平提升是一个循序渐进的过程，每一位程序员都是从“菜鸟”变成“大神”的，所以程序员在程序开发过程中的代码能力也是根据平时开发中的业务实践来积累和提升的。提高代码能力核心要素程序员要想提高自身代码能力，尤其是新晋程序员的代码能力有很大的提升空间的时候，需要针对性的去提高自己的代码能力。提高代码能力其实有几个比较关键的点，只要把握住这些方面，就能很好的、快速的提高自己的一部分代码能力。1、多去阅读开源项目，如有机会可以亲自参与开源
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