【机器学习实战】第 10 章 K-Means（K-均值）聚类算法
第 10 章 K-Means（K-均值）聚类算法K-Means 算法聚类是一种无监督的学习, 它将相似的对象归到一个簇中, 将不相似对象归到不同簇中.相似这一概念取决于所选择的相似度计算方法.K-Means 是发现给定数据集的 K 个簇的聚类算法, 之所以称之为 K-均值 是因为它可以发现 K 个不...
聚类之K均值聚类和EM算法
这篇博客整理K均值聚类的内容，包括：1、K均值聚类的原理；2、初始类中心的选择和类别数K的确定；3、K均值聚类和EM算法、高斯混合模型的关系。一、K均值聚类的原理K均值聚类（K-means）是一种基于中心的聚类算法，通过迭代，将样本分到K个类中，使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小。1、...
聚类和EM算法——K均值聚类
python大战机器学习——聚类和EM算法 注：本文中涉及到的公式一律省略（公式不好敲出来），若想了解公式的具体实现，请参考原著。1、基本概念（1）聚类的思想：将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇潜在地对应于某一个概念。但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定，聚类算...
数据挖掘十大算法--K-均值聚类算法
一、相异度计算 在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：怎样定量计算两个可比較元素间的相异度。用通俗的话说。相异度就是两个东西区别有多大。比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度，这是能我们直观感受到的。可是，计算机没有这样的直观感受能力，我们必须对相异度在数学上进行定量定义。 ...
基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法（附MATLAB版源代码）
其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章，相对来说，算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入。但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人。从论文刊登后，陆陆续续收到本科生、研究生还有博士生的来信和短信微信等，表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实...
机器学习实战---K均值聚类算法
一：一般K均值聚类算法实现（一）导入数据import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef loadDataSet(filename): dataSet = np.loadtxt(filename) return dataSet（二）...
足球游戏论坛数据分析－－简单粗暴的K均值聚类
在<<足球游戏论坛数据分析－－简单粗暴的贝叶斯>>中尝试了贴标签后,一直觉得结果无法接受, 慢慢回想, 其实选择的算法是错误的,原因有论坛帖子分类并非就是PC/PS/XBOX这么简单即使是作者自己贴的标签,也存在挂羊头的可能性既然没法简单的给帖子分类,那么就尝试一下聚类算法看...
K-均值聚类算法(K-means algorithm) & 二分K-均值算法(Bisecting k-means algorithm)
本文主要介绍最常见的一种聚类算法：K-means算法，及其改进算法二分K-均值算法。文中示例代码取源于《Machine Learning in Action》。 机器学习的算法主要分为监督学习和无监督学习监督学习。 监督学习(supervised learning)，利用样本输入和期望输出来学习如何...
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现 最近的项目是关于“基于数据挖掘的电路故障分析”，项目基本上都是师兄们在做，我只是在研究关于项目中用到的如下几种算法：二分均值聚类、最近邻分类、基于规则的分类器以及支持向量机。基于项目的保密性（其实也没有什么保密的，但是怕以后老板看到我写的这...
机器学习笔记—K-均值聚类
在聚类问题中，给定训练集 {x(1),...,x(m)}，要把数据分成内聚的“簇”。这里 x(i)∈R，没有 y(i)。所以，这是一个无监督学习问题。k-均值聚类算法如下：1、随机初始化簇中心 μ1,μ2,...,μk∈Rn；2、重复直至收敛：{对每个 i：对每个 j：}其中 k 是簇个数，簇中心 ...
《机器学习实战》学习笔记-[14]-无监督学习-利用二分K-均值聚类对未标注数据分组
《机器学习实战》学习笔记-[14]-无监督学习-利用二分K-均值聚类对未标注数据分组 一、基础 （1）二分K-均值（bisecting K-Means）可以一定程度上克服K-均值收敛于局部最小值的问题，算法原理如下： 首先，将所有点看作一个簇，然后将该簇二分，之后选择其中一个簇继续划分，选择哪个簇进...
机器学习（三）k均值聚类
k均值聚类 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45200985 作者：hjimce 高斯混合模型和k均值聚类是聚类算法中的两种比较常用而简单的算法，这里先介绍k均值聚类算法。 一、K-means算法理论简介 K-means算法是硬聚类算...
机器学习 K-均值聚类算法实战(理论+详细的python3代码实现)
一、前言 本篇讨论K-means算法的原理、算法流程、K值得确定以及代码实现等等。 本文出现的所有代码，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：Github地址 二、基本理论 1. Kmeans聚类算法简介 由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得...
K均值聚类算法的Java版实现代码示例
这篇文章主要介绍了K均值聚类算法的Java版实现代码示例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。
Python实现kMeans(k均值聚类)
Python实现kMeans(k均值聚类)运行环境Pyhton3numpy(科学计算包)matplotlib(画图所需，不画图可不必)计算过程st=>start: 开始e=>end: 结束op1=>operation: 读入数据op2=>operation: 随机初始化聚类中...
聚类算法1-------K-均值(KMeans)算法原理和Python实现
聚类是一种无监督学习，他将相似对象归到统一族中，将不同对象归到不同族中，相似概念取决于所选择的相似度计算方法。 K-均值算法是最常用的一种聚类算法之一，一下主要介绍K-均值算法的原理和Python实现，参考机器学习实战 1 K-均值算法的计算步骤 计算一下计算距离的公式为欧式距离 2 K-均值算...
沙湖王 | 用K-均值聚类给女明星们的身材分分类
沙湖王 | 用K-均值聚类给女明星们的身材分分类http://www.shahuwang.com/2012/07/21/%E7%94%A8scipy%E5%AE%9E%E7%8E%B0k-means%E8%81%9A%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6%B3%95.htmlhttp://www...
K-均值聚类算法
聚类：是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中，有点像全自动分类。1. k-均值聚类算法分类簇数为K 每个簇的质心为所有点的平均值 原理： 1. 随机选择起始质心（也就是簇的中心点） 2. 任意一个中心点是否发生变化？ 3. 每个数据点与K个质心的距离比较，哪个距离短，这个数据点就属于哪个簇...
K-均值聚类算法
K-均值聚类算法 1. K-均值聚类算法的工作原理： K 均值算法（K-Meansalgorithm）是最常用的聚类算法之一，属于划分聚类方法。对于数据样本集 X={x1,x2,…,xn}，n为样本数，设拟划分为 k 个聚类V={v1,v2,…,vk }，cj 为vj 的中心，j=1,2,…,k。k...
K-均值聚类算法
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。 K-均值算法将数据点归为K个簇，每个簇的质心采用簇中所含数据点的均值构成。 K-均值算法的工作流程：首先随机确定K个初始点为质心，然后将数据集中的每个点非配到一个簇中，分配原则是分给距离最近的质心所在的簇。然后每个簇的质心更新为该簇所有数据点的...