介绍 kmeans算法又名k均值算法。 算法思想：先从样本集中随机选取 k">𝑘k 个样本作为簇中心，并计算所有样本与这 k">𝑘k 个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。实现kmeans算法的三点 ...

最近在网上查看用MapReduce实现的Kmeans算法，例子是不错，http://blog.csdn.net/jshayzf/article/details/22739063 但注释太少了，而且参数太多，如果新手学习的话不太好理解。所以自己按照个人的理解写了一个简单的例子并添加了详细的注释 ...

西瓜数据集2.0 西瓜数据集3.0 编号,色泽,根蒂,敲声,纹理,脐部,触感,密度,含糖率,好瓜 1,青绿,蜷缩,浊响,清晰,凹陷,硬滑,0.697,0.46,是 2,乌黑,蜷缩,沉闷,清晰,凹陷,硬滑,0.774,0.376,是 3,乌黑,蜷缩,浊响,清晰,凹陷 ...

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 ...

过程解析： 在大数据集的情况下还可以使用scikit-learn 提供了MiniBatchKMeans算法，大致思想就是对数据进行抽样，每次不使用所有的数据来计算，这就会导致准确率的损失。 MiniBatchKmeans 继承自Kmeans 因为MiniBathcKmeans ...

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 ...

一.简介 　　KMeans 算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心，按照最邻近原则把分类样本点分到各个簇。然后按平均法重新计算各个簇的质心，从而确定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移动距离小于某个给定的值。 二.步骤 　　1.为待聚类的点寻找聚类中心。 　　2.计算每个点到聚类中心的距离 ...

这个算法中文名为k均值聚类算法，首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程，方便大家理解。 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法，因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点，并随即给定两个质心，我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类，因此选取了两个质心 ...