K均值聚类思想   聚类的核心概念是相似度或距离，有很多相似度或距离的方法，比如欧式距离、马氏距离、相关系数、余弦定理、层次聚类和K均值聚类等   K均值聚类的基本思想是，通过迭代的方法寻找K个簇的一种划分方案，使得聚类结果对应的代价函数最小，特别地，代价函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点 ...

背景与原理： 聚类问题与分类问题有一定的区别，分类问题是对每个训练数据，我给定了类别的标签，现在想要训练一个模型使得对于测试数据能输出正确的类别标签，更多见于监督学习；而聚类问题则是我们给出了一组数据，我们并没有预先的标签，而是由机器考察这些数据之间的相似性，将相似的数据聚为一类，是无监督学习 ...

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 ...

1.数据准备 样本数据获取忽略，实际上就是将32*32的图片上数字格式化成一个向量，如下： 本demo所有样本数据都是基于这种格式的 训练数据：将图片数据转成1*1024的数组，作为一个训练数据。 训练数据集：https://github.com/zimuqi ...

0.引言 　介绍了如何生成手写体数字的数据，提取特征，借助 sklearn 机器学习模型建模，进行识别手写体数字 1-9 模型的建立和测试。 　用到的几种模型： 　　　　1. LR，Logistic Regression， 　　　　　　　　　　 　　　　（线性模型）中的逻辑斯特回归 ...

Python实现kMeans(k均值聚类) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需，不画图可不必) 计算过程 输入样例 788points.txt完整文件：下载 代码实现 输出样例 ...

二、基本的聚类分析算法 　　1. K均值(K-Means)： 　　　　基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定 ...

一：一般K均值聚类算法实现 （一）导入数据 （二）计算两个向量之间的距离 （三）随机初始化聚簇中心 （四）实现聚簇算法 （五）结果测试 我们可以发现，在经过多次测试后，会出现聚簇收敛到局部最小值。导致不能得到 ...