机器学习 - k-means聚类
k-means简介 k-means是无监督学习下的一种聚类算法，简单说就是不需要数据标签，仅靠特征值就可以将数据分为指定的几类。k-means算法的核心就是通过计算每个数据点与k个质心（或重心）之间的距离，找出与各质心距离最近的点，并将这些点分为该质心所在的簇，从而实现聚类的效果 ...
原文：机器学习公开课笔记(8)：k-means聚类和PCA降维
K Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构，主要用途包括： 市场划分 Market Segmentation 社交网络分析 Social Network Analysis 管理计算机集群 Organize Computer Clusters 天文学数据分析 Astronomical Data Analysis K Means算法属于非监督式学习的一种，算法的输入是：训练 ...
2016-01-20 21:29 1 6486 推荐指数：
相关推荐
机器学习公开课笔记(7)：支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 考虑logistic回归，对于$y=1$的数据，我们希望其$h_\theta(x) \approx 1$，相应的$\theta^ ...
机器学习公开课笔记(2)：多元线性回归
多元线性回归 一元线性回归只有一个特征$x$，而多元线性回归可以有多个特征$x_1, x_2, \ldots, x_n$ 假设 (Hypothesis)：$h_\theta(x)=\theta^T ...
机器学习公开课笔记(3)：Logistic回归
Logistic 回归 通常是二元分类器（也可以用于多元分类）,例如以下的分类问题 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign ...
机器学习公开课汇总
机器学习目前比较热，网上也散落着很多相关的公开课和学习资源，这里基于课程图谱的机器学习公开课标签做一个汇总整理，便于大家参考对比。 1、Coursera上斯坦福大学Andrew Ng教授的“机器学习公开课”： 机器学习入门课程首选，斯坦福大学教授，Coursera联合创始人 ...
机器学习回顾篇（9）：K-means聚类算法
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...
【机器学习】K-means聚类算法与EM算法
初始目的 将样本分成K个类，其实说白了就是求一个样本例的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎样评价假定的好不好呢？ 我们使用样本的极大似然估计来度量，这里就是x和y的联合分布P（x,y ...
机器学习--k-means聚类原理
“物以类聚，人以群分”, 所谓聚类就是将相似的元素分到一"类"(有时也被称为"簇"或"集合"), 簇内元素相似程度高, 簇间元素相似程度低. 常用的聚类方法有划分聚类, 层次聚类, 密度聚类, 网格聚类, 模型聚类等. 我们这里重点介绍划分聚类. 1. 划分聚类 划分聚类, 就是给定一个样 ...