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》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，...
聚类算法的评价指标
如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。scikitlearn上说：“其实不应该将分类标签作为聚类结果的评价指标，除非你有相关的先验知识或某种假设，知道这种分类类内差距更小”。但是它还是给出了几种评价标准1.AdjustedRandindex1.1原理及代码实现和分类中的a...
聚类算法评价指标学习笔记
聚类算法评价指标学习笔记 本文列举常用聚类性能度量指标，并列出相应代码与参考资料 聚类性能度量大致分两类，一类将聚类结果与某个“参考模型”（referencemodel）进行比较，称为“外部指标”（externalindex）；另一类是直接考察聚类结果而不利用任何参考模型，称为“内...
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聚类算法算得上是最著名的聚类方法。Km...
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。
机器学习：Python实现聚类算法(一)之K-Means
1.简介K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。2.算法大致流程为：1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定...
聚类算法初探（五）DBSCAN
最近由于工作需要，对聚类算法做了一些相关的调研。现将搜集到的资料和自己对算法的一些理解整理如下，供大家参考。另外在算法代码方面，我也做了一些实现（包括串行和并行），欢迎感兴趣的朋友探讨和交流。第一章 引言第二章 预备知识第三章 直接聚类法第四章 K-means第五章 DBSCAN第六章 OPTICS...
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1K-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2K-均值算法实现fromn...
数据挖掘之聚类算法Ａpriori总结
项目中有时候需要用到对数据进行关联分析，比如分析一个小商店中顾客购买习惯.packagecom.data.algorithm;importcom.google.common.base.Splitter;importcom.google.common.collect.Lists;importcom.g...
机器学习：Python实现聚类算法(二)之AP算法
1.算法简介AP(AffinityPropagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通过网...
【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。聚类与分类的区别在...
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：函数load...
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。大部分的...
用C++实现DBSCAN聚类算法
本篇文章是对使用C++实现DBSCAN聚类算法的方法进行了详细的分析介绍，需要的朋友参考下
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：Python实现聚类算法(三)之总结
考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。（题外话：今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了什么...
机器学习：Python实现聚类算法(一)之AP算法
1.算法简介AP(AffinityPropagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通过网...