Bisecting k-means（二分K均值算法） 二分k均值（bisecting k-means）是一种层次聚类方法，算法的主要思想是：首先将所有点作为一个簇，然后将该簇一分为二。之后选择能最大程度降低聚类代价函数（也就是误差平方和）的簇划分为两个簇。以此进行下去，直到簇的数目 ...

最近做一个有关二分类问题，我打算使用K-means算法实现baseline。 首先，我的数据文件形式是“.arff”格式的，在处理这种数据格式的时候，我是花了一些精力的，话不多说，代码如下： 我的数据文件中，前三个属性是不应该作为特征属性的，这就是出现了三个pop（）的原因 ...

） K-Means ++ 算法 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中 ...

本学习笔记参考自吴恩达老师机器学习公开课 聚类算法是一种无监督学习算法。k均值算法是其中应用最为广泛的一种，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。K均值是一个迭代算法，假设我们想要将数据聚类成K个组，其方法为： 随机选择K个随机的点（称为聚类中心 ...

聚类与分类的区别 分类 类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。属于监督学习。 聚类 事先不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据聚合 ...

K-Means 概念定义： K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法。 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念： 聚类（Clustering）：K-Means 是一种聚类分析（Cluster Analysis）方法。聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 ...

1.原文：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用 ...

A、先确定k值，上图中k取2，随机然后选取质心为P1,P2 B、分别计算其它各点到这两个点的距离 C、选取距离近的点到相应的队列，如点离P1近，就把该点归到P1队列，如点离P2近，即把该点归到P2队列 D、根据公式，再取两个队列的虚拟质心，即两个队列中的所有点距离的平均值 E、再次选 ...