一、kmeans概述 K-means聚类算法也称k均值聚类算法，属于无监督学习的一种，k-means聚类无需给定Y变量，只有特征X。 K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给 ...

最近看到Andrew Ng的一篇论文，文中用到了Kmeans和DL结合的思想，突然发现自己对ML最基本的聚类算法都不清楚，于是着重的看了下Kmeans，并在网上找了程序跑了下。 kmeans是unsupervised learning最基本的一个聚类算法，我们可以用它来学习无标签的特征 ...

1 K-均值聚类算法的基本思想 K-均值聚类算法是著名的划分聚类分割方法。划分方法的基本思想是：给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K< ...

前一阵子有一个学弟问kmeans算法的初始中心点怎么选，有没有什么算法。我让他看看kmeans++，结果学弟说有地方没看懂。然后，他不懂的地方，我给标注了一下。 下面是网上的资料，我对画线的地方做了标注。 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间 ...

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、思路 应用Kmeans聚类时，需要首先确定k值，如果k是未知的，需要先确定簇的数量。其方法可以使用拐点法、轮廓系数法（k>=2）、间隔统计量法。若k是已知的，可以直接调用sklearn子模块cluster中Kmeans方法，对数据进行切割。 另外如若数据集不规则，存在量纲上的差异 ...

结果： 总结：可知不同的超参数对聚类的效果影响很大，因此在聚类之前采样的数据要尽量保持均匀，各类的方差最好先进行预研，以便达到较好的聚类效果！ ...

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 ...