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《MachineLearninginAction》。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(supervisedlearning),利用样本输入和期望输出来学习如何预测的技术叫...
《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(bisectingK-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,选择哪个簇进行划分取...
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.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Py...
《机器学习实战》代码片段学习6 k均值聚类与二分k均值聚类
概述:本章开始进入无监督学习的内容。聚类方法将相似的对象分到同一个簇中。簇识别:“簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在于,分类的目标事先已知,而聚类则不一样。因为其产生的结果与分类相同,而只是类别没有预先定义,...
《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 算法实现均采用...
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(fromwarningsmodule):File"F:\Python2.7.6\lib...
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(fromwarningsmodule):File"F:\Python2.7.6\lib...
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类...
《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,我们聊到了k-me...
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,所以就参考...
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.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Py...
《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(cluster...
《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 算法实现均采用...
《机器学习实战》代码片段学习6 k均值聚类与二分k均值聚类
概述:本章开始进入无监督学习的内容。聚类方法将相似的对象分到同一个簇中。簇识别:“簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据,现在将相似数据归到一起,簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在于,分类的目标事先已知,而聚类则不一样。因为其产生的结果与分类相同,而只是类别没有预先定义,...
《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 算法实现均采用...