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...
Python机器学习算法之k均值聚类(k-means)
这篇文章主要为大家详细介绍了Python机器学习算法之k均值聚类,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
FCM 模糊C均值聚类算法
首先FCM在图像分割领域有很多应用,FCM算法我觉得主要是两个部分,一个是模糊理论,一个是C/Kmean算法,这两者在数学家手中完美的结合。 下面切入整体,我也是为了温故才写的这篇博客,如有错误或者瑕疵的地方欢迎指出。话说有一个集合,甭管是啥,但是如果你是图像分割的话,那这个集合就是像素了xi(i=...
模糊C均值聚类(FCM)算法(IOSDATA)+ c语言代码
本代码算法用例为鸢尾花数据集合; IOSDATA算法实现步骤,在很多资料和论坛中都有详细的介绍,这里就不对算法步骤进行陈述了。 就我代码中,我对下面几个控制参数的理解: 初始聚类数:初始类聚中心,跟聚类聚中心划分簇。 期望得到的聚类数:这个数并不是最终得到的类聚数目,可以理解为我们人为的预估可能得到...
《机器学习实战》kMeans算法(K均值聚类算法)
============================================================================================ 《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,包含对其中算法的理解和算法的Pytho...
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...
【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...
[置顶] 聚类之均值聚类(k-means)算法的python实现
聚类之均值聚类(k-means)算法的python实现 最近在学习机器学习算法,主要参考了周志华老师的《机器学习》这本教材。最近读了聚类这一章节,为了加深对机器学习算法的了解,用python实现了该算法。 (1)k-means算法 k-means是一种非常常见的聚类算法,在处理聚类任务...
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 ...
机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17590137机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类zouxy09@qq.comhttp://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...
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...
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。 在上一个博文中,我们聊到...
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 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...
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...