。 KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数 ...

本文主要基于Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著，王斌翻译的《大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理》一书。 KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点 ...

一、聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。我们事先并不知道数据的正确结果(类标)，通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息，对数据进行分簇(分类)。聚类算法的目标是，簇内相似度高，簇间相似度低 ...

一、第一种初始化簇中心的方法：随机产生k个簇中心，保证簇中心的每个维度的取值都在这个纬度所有值的最小值与最大值的左闭右开区间内 二、第二种K-Means算法，初始化簇中心的时候使用了概率模型，能够选出k个相聚较远的点。在这个算法中，我们通过十次有效的划分，计算出最少的损失函数SSE ...

大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。聚类的基本思想是"物以类聚、人以群分"，将大量数据集中相似的数据样本区分出来，并发现不同类的特征。 聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。尽管全球每日新增数据量以PB或EB ...

机器学习-文本聚类实例-kmeans ...

背景与原理： 聚类问题与分类问题有一定的区别，分类问题是对每个训练数据，我给定了类别的标签，现在想要训练一个模型使得对于测试数据能输出正确的类别标签，更多见于监督学习；而聚类问题则是我们给出了一组数据，我们并没有预先的标签，而是由机器考察这些数据之间的相似性，将相似的数据聚为一类，是无监督学习 ...

0.聚类 　　聚类就是对大量的未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，聚类属于无监督的学习方法。 1.内在相似性的度量 　　聚类是根据数据的内在的相似性进行的，那么我们应该怎么定义数据的内在的相似性呢？比较常见的方法 ...