Excel怎么做聚类分析 K-means的算法优点？
K-means的算法优点？
K-means聚类算法的优点如下：1。算法简单快速。对于大数据集具有较高的效率和可扩展性。时间复杂度近似线性，适合于挖掘大型数据集。K-means聚类算法的时间复杂度为O（NKT），其中n表示数据集中的对象个数，T表示迭代次数，K表示聚类个数。
29岁想学python，有哪些建议？
学习Python与年龄无关。去年，我33岁的时候在openstack上学习Python。在我的职业生涯中，我学过几种语言，包括C、C、PHP和python。
就学习内容而言，我认为学习一门语言主要包括两个方面：
1）语言本身的语法，其实内容很少
2）与语言相关的系统库和第三方库，内容多，难度大
另外，我的经验是如何学好一门语言的实践，实践包括两个方面：
1）阅读更多的代码，你可以看到更好的开源项目，如openstack或Django等。
2）编写更多的代码。如果你的工作中有项目，如果没有，你可以写一些小项目。例如，开发一个python版本的redis。
如何运用k-means聚类进行图像识别、色彩压缩？
图像识别和颜色压缩是两个不同的任务。就图像识别而言，“识别”本身应该是一项分类任务。它需要建立相应的图像和标签的训练集，然后利用机器学习算法（或流行的深度学习方法）建立模型并对图像进行识别。聚类方法只能对未标记的数据进行初步聚类。我想知道你能否更具体地描述一下这个问题。
在Python中聚类后，如何知道哪个样本属于哪一类？
首先可以看到聚类后的样本
如果使用Python sklearn中的K-means聚类算法，算法类本身就有一些属性可以知道聚类后的情况。
例如，有一些模型属性，clusterucentersuuuuuux是聚类后得到的聚类中心，标签uuux如上图所示，样本[1.4，0.2]对应第三个类别，聚类结果还有每个类别的聚类中心和每个类别的样本数。这种方法可以用来寻找相应的标签分类。
当然，还有一种预测方法，可以直接输出输入样本的类标签
因为聚类算法会在一开始就随机设置聚类中心，然后迭代直到分类成功，所以样本的输入顺序会影响初始分类的选择聚类算法的聚类中心，进而影响整个聚类算法的模型。
该算法的原理一般如下：
选择k个类别
随机初始化k个聚类中心
计算每个数据点到中心点的距离，数据集的哪个中心靠近哪个类
计算每个中心点作为一个新的聚类中心
重复上述步骤，直到每个类的每个中心在每次迭代后几乎没有变化
我已经使用Python 7年多了，现在从事视频对象识别算法的开发，使用的是tensorflow，也是基于Python语言的。Python是一种解决所有问题的语言，值得拥有
！我从2012年开始学习机器学习，因为没有指导，我走了很多弯路，浪费了很多时间和精力。一开始，我读了《机器学习实践》一书。虽然我不懂，但我还是把书中所有的例子都跑了一遍，渐渐发现自己不懂算法也能达到预期的效果。然后，我会直接开发我想要的程序。当我遇到需要机器学习的部分时，我会直接复制它。一周后，演示会出来。在这个时候，你会发现你已经开始了。剩下的就是理解每种算法的范围和局限性。
不要掉进无休止的书堆里，练习和做项目
！呃，地铁到了。我要去工作了。我还没做完呢。有机会我会继续讨论的
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