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 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。
Kmeans均值聚类算法原理以及Python如何实现
这个算法中文名为k均值聚类算法,首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程,方便大家理解。
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...
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...
k-均值聚类算法1
一、k-means算法: 1、优缺点: 优点:容易实现。 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢。 2、伪代码描述: ...
K-均值聚类算法
在此之前子丰发表的机器学习算法的博文都是监督学习算法。如果大家感兴趣的话,可以查看相关博文,如:k-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、AdaBoost元算法、回归和树回归等。 接下来子丰会浅谈机器学习算法的另一种类型——无监督学习算法。在无监督学习中,类似...
K-均值聚类算法
K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法,它将相似的数据归纳到同一簇中。K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类,并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成。 K-均值算法 算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类,其中k是用户给定的,其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点。 主要步骤:...
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记关键字:k-均值、kMeans、聚类、非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author:...
【机器学习实战-python3】K-均值聚类算法
本篇的数据和代码参见:https://github.com/stonycat/ML-in-Action 一、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簇中,类似全自动分类。簇内的对象越相似,聚类的效果越好。K-均值聚类是每个类别簇都是采用簇中所含值的均值计算而成。聚类与...
机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类
机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所...
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。 这篇文章介绍一种称为K-均值的聚类算法,之所以称为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均值计算而成。 聚类分析视图将相似对象归入同一簇,将不相似对象归到不同簇。 下面用Python简单演示该算法实现的原理: 函...
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》二分-kMeans算法(二分K均值聚类)
===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 ...
机器学习算法与Python实践之(五)k均值聚类(k-means)
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了。 机器学习中有两类的大问...
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...