K-均值聚类算法
一．k均值聚类算法 对于样本集。"k均值"算法就是针对聚类划分最小化平方误差： 其中是簇Ci的均值向量。从上述公式中可以看出，该公式刻画了簇内样本围绕簇均值向量的紧密程度，E值越小簇内样本的相似度越高。 工作流程： k-均值算法的描述如下： 接下 ...
原文：K-均值聚类算法
K 均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法，它将相似的数据归纳到同一簇中。K 均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类，并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成。 K 均值算法 算法思想 K 均值是把数据集按照k个簇分类，其中k是用户给定的，其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点。 主要步骤： 随机确定k个初始点作为质心 对数据集中的每个数据点找到距离最近的簇 对于每一个簇，计算簇中所有点的均值并 ...
2015-08-08 10:51 0 3286 推荐指数：
相关推荐
二分K-均值聚类算法
二分k均值聚类是k均值聚类的增强版：为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题，有人提出了另一个称为二分K-均值（bisecting K-means）的算法。 链接：https://pan.baidu.com/s/1E-x93BbFhZ32CnucPpHOWw 提取 ...
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 ...
【算法】K-Means聚类算法（k-平均或k-均值）
1.聚类算法和分类算法的区别 a)分类 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。 举例： 假如你有一堆动物的头像图片样本，想把它们进行分类，分成：猫，狗，鱼等。当在有新的动物图片进来之后，能够 ...
Matlab中K-means聚类算法的使用（K-均值聚类）
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K ...
EX7：K-均值聚类和PCA
目录 EX7：K-均值聚类和PCA 1、K-均值聚类 1.1找寻最近的中心点 1.2计算中心点-centroid 1.3样本数据下的K-均值算法表现 1.5基于k-均值的图片压缩 ...
机器学习（二）——K-均值聚类（K-means）算法
最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习，在写这篇文章之前对FCM有过一定的了解，所以对K均值算法有一种莫名的亲切感，言归正传，今天我和大家一起来学习K-均值聚类算法。 一 K-均值聚类 ...
无监督学习——K-均值聚类算法对未标注数据分组
无监督学习 和监督学习不同的是，在无监督学习中数据并没有标签（分类）。无监督学习需要通过算法找到这些数据内在的规律，将他们分类。（如下图中的数据，并没有标签，大概可以看出数据集可以分为三类，它就是一个无监督学习过程。） 无监督学习没有训练过程。 聚类 ...