KNN K-Means 目的是为了确定一个点的分类 目的是为了将一系列点集分成k类 KNN是分类算法 K-Means是聚类算法 监督学习，分类目标事先 ...

1.Kmeans算法 1.1算法思想 kmeans算法又名k均值算法，是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心(centroids)，移动到其包含成员的平均位置，然后重新划分其内部成员。k是算法计算出的超参数，表示类的数量；Kmeans可以自动分配样本到不同的类，但是不能决定 ...

1、概述 该方法属于无监督学习算法（无y值）。根据已有的数据，利用距离远近的思想将目标数据集聚为指定的k个簇。簇内样本越相似，聚类的效果越好。需要注意的是如若数据存在量纲上的差异，必须先进行标签化处理。或者数据集中含有离散型字符变量，需先设置成哑变量或进行数值化。对于未知簇个数的数据集，需要先 ...

KNN算法 一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning领域一个简单又实用的算法，与之前讨论过的算法主要存在两点不同： 它是一种非参方法。即不必像线性回归、逻辑回归等算法一样有固定格式的模型，也不需要去拟合参数。 它既可用于分类，又可 ...

高维稀疏数据进行快速相似查找，可以采用learning to hash,但高维稠密数据查找则采用annoy learning to hash 参考： https://blog.csdn.net/h ...

聚类算法 　　任务：将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集，对特征空间的一种划分。 　　性能度量：类内相似度高，类间相似度低。两大类：1.有参考标签，外部指标；2.无参照，内部指标。 　　距离计算：非负性，同一性（与自身距离为0），对称性，直递性（三角不等式）。包括欧式距离（二范数 ...

上篇博客已经初步提到一点线性回归Linner和KNN的，本篇继续对机器学习进行深化！！！ Python配置 ：Py4j模块、Pyspark模块 Windows 环境变量：Eclipse开发Pyspark 一. 线性回归 1.什么是回归？ 从大量的函数结果和自变量反推 ...

一、聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。 聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是 多维空间中的一个点。 聚类分析以相似性 ...