K-means(K-均值)聚类算法
划分方法聚类分析最简单、最基本的版本是划分,它把对象组织成多个互斥的簇。这一方法,要求每个对象必须/恰好属于每一个簇。(事实上,我们应该知道,这个要求是很不合理的,因为它忽略了离群点,假若把噪声数据强行划分在簇里,那势必会降低聚类的准确率,所以为了改进这一点,在模糊划分中适当放宽了这一要求。 大部分...
机器学习实战--k-均值聚类
1、聚类是一种无监督学习,他讲相似的对象放到同一簇下,有点像自动分类。聚类方法几乎可以用到任何对象上,簇内的对象越相似,聚类结果就越好。 2、K均值聚类的优点 算法简单容易实现 缺点: 可能收敛到局部最小值,在大规模数据上收敛速度较慢 3、K-均值算法算法流程以及伪代码 首先随机选择k个初始点作为质...
k-均值聚类算法;二分k均值聚类算法
根据《机器学习实战》一书第十章学习k均值聚类算法和二分k均值聚类算法,自己把代码边敲边理解了一下,修正了一些原书中代码的细微差错。目前代码有时会出现如下4种报错信息,这有待继续探究和完善。 报错信息: Warning (from warnings module): File "F:\Python...
k-均值聚类算法;二分k均值聚类算法
根据《机器学习实战》一书第十章学习k均值聚类算法和二分k均值聚类算法,自己把代码边敲边理解了一下,修正了一些原书中代码的细微差错。目前代码有时会出现如下4种报错信息,这有待继续探究和完善。 报错信息: Warning (from warnings module): File "F:\Python...
机器学习经典算法详解及Python实现--聚类及K均值、二分K-均值聚类算法
摘要 聚类是一种无监督的学习(无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例),它将相似的对象归到同一个簇中,它是观察式学习,而非示例式的学习,有点像全自动分类。说白了,聚类(clustering)是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。机器学习中常见的聚...
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现上面博文介绍了K-均值聚类算法及其用python实现,上篇博文中的两张截图,我们可以看到,由于K-均值聚类算法中由于初始质心的选取,会造成聚类的局部最优,并不是全局最优,因此,会造成聚类的效果并不理想,为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题,...
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现上面博文介绍了K-均值聚类算法及其用python实现,上篇博文中的两张截图,我们可以看到,由于K-均值聚类算法中由于初始质心的选取,会造成聚类的局部最优,并不是全局最优,因此,会造成聚类的效果并不理想,为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题,...
机器学习(九)-------- 聚类(Clustering) K-均值算法 K-Means
无监督学习 没有标签 聚类(Clustering) 图上的数据看起来可以分成两个分开的点集(称为簇),这就是为聚类算法。 此后我们还将提到其他类型的非监督学习算法,它们可以为我们找到其他类型的结构或者其他的一些模式,而不只是簇。 K-均值是最普及的聚类算法,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚...
核K-均值聚类(Kernel K-means Clustering)
问题: 设数据集,其中,。Mercer核函数,根据Mercer定理存在映射,使得。 核K-均值聚类就是讨论映射数据集在空间中的聚类情况,设在空间中,把数据集分为类,为第类的均值,。 即考虑以下模型: 。 问题1: 怎么训练上述模型,因为一般情况下是解不出来的。 方法...
【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...
机器学习(九):K-均值聚类算法
一、工作流程 首先,随机确定k个初始点作为质心。然后为数据集里的每个点找到与它距离最近的质心,将其分配到该质心所对应的簇。这一步完成后,每个簇的质心都更新为该簇所有点的平均值。 伪代码如下: 创建k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 ...
机器学习实战精读--------K-均值聚类算法
一个聚类算法只需要知道如何计算相似度就可以了K-均值(k-means)聚类算法:该算法可以发现K个不同的簇,每个簇的中心采用簇中所安置的均值计算而成。分层聚类算法① BIRCH算法:结合了层次聚类算法和迭代的重定位方法,首先用自底向上的层次算法,然后用迭代的重定位来改进效果。② ...
机器学习经典算法详解及Python实现--聚类及K均值、二分K-均值聚类算法
摘要 聚类是一种无监督的学习(无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例),它将相似的对象归到同一个簇中,它是观察式学习,而非示例式的学习,有点像全自动分类。说白了,聚类(clustering)是完全可以按字面意思来理解的——将相同、相似、相近、相关的对象实例聚成一类的过程。机器学习中常见的聚...
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现 上面博文介绍了K-均值聚类算法及其用python实现,上篇博文中的两张截图,我们可以看到,由于K-均值聚类算法中由于初始质心的选取,会造成聚类的局部最优,并不是全局最优,因此,会造成聚类的效果并不理想,为克服K-均值算法收敛于局部最小值...
【机器学习实战之三】:C++实现K-均值(K-Means)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。它有点像全自动分类(类别体系是自动构建的)。聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好。本文要介绍一种称为K-均值(K-means)聚类的算法。之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的...
《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篇博文,...
聚类算法(一):k-均值 (k-means)算法
首先确保你在动手写代码之前已经了解什么是聚类分析。 k-均值算法----一种基于形心地技术的聚类算法。k-均值算法的英文名是k-means,那么这个算法是怎么工作的呢? k-均值算法把簇的形心定义为簇内点的均值。它的处理流程如下:1.在数据点集D中随机的选择k个对象(这个k表示你要讲数据集分成几个簇...
K-均值聚类算法的原理与实现
K-均值聚类算法的原理与实现 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,聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好,本文主要介绍K-均值聚类的算法,之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇,并且每个簇的中心采用簇中所含的值的均值计算而成 K-均值聚类...
机器学习经典算法详解及Python实现--聚类及K均值、二分K-均值聚类算法
http://blog.csdn.net/suipingsp/article/category/2749113 摘要 聚类是一种无监督的学习(无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例),它将相似的对象归到同一个簇中,它是观察式学习,而非示例式的学习,有点像全自动分类。说白了,聚类(clu...
【机器学习实战04】k-均值聚类算法
1、聚类定义 聚类是一种无监督学习,它将相似的对象归为一类,簇内的对象越相似,聚类的效果越好。k-均值首先发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。 2、开发机器学习应用程序的步骤 (1)收集数据:收集各种样本数据,为了节省时间,可以使用公开的可用数据源 (...