引入 作为练手，不妨用matlab实现K-means 要解决的问题：n个D维数据进行聚类（无监督），找到合适的簇心。 这里仅考虑最简单的情况，数据维度D=2，预先知道簇心数目K（K=4） 理论步骤 关键步骤： （1）根据K个簇心(clusters，下标从1到K)，确定每个样本数据Di(D ...

导入图片 %matplotlib inline import numpy as np import skimage.io as SKimg import matplotlib.pypl ...

Demo代码以及测试数据下载：https://download.csdn.net/download/Ango_/15946085 图像分类是神经网络最典型的应用之一，常用的分类网络有AlexNet、LeNet、VGGNet、GoogleNet、Inception网络、ResNet ...

目录 前言 K-Means 原理 步骤 相似度 缺点 代码实例 运行截图 前言 机器学习按照有无标签可以分为“监督学习”和“非监督学习” 监督学习代表算法：SVM、逻辑回归、决策树、各种集成 ...

无监督学习(unsupervised learning) 没有已知标签的训练集，只给一堆数据集，通过学习去发现数据内在的性质及规律。 K-Means聚类算法步骤 随机取k个样本作为初始均值向量（或者采用别的方式获取初始均值向量）； 根据每个样本与均值向量的距离来判断各个样本所属的蔟 ...

k=5 结 ...

聚类算法，不是分类算法。 分类算法是给一个数据，然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。 聚类算法是给一大堆原始数据，然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 这里的k-means聚类，是事先给出原始数据所含的类数，然后将含有相似特征的数据聚为一个类中。 所有资料 ...

一、理论准备 聚类算法，不是分类算法。分类算法是给一个数据，然后判断这个数据属于已分好的类中的具体哪一类。聚类算法是给一大堆原始数据，然后通过算法将其中具有相似特征的数据聚为一类。 K-Means算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把待分类 ...