这篇博客整理K均值聚类的内容，包括： 1、K均值聚类的原理； 2、初始类中心的选择和类别数K的确定； 3、K均值聚类和EM算法、高斯混合模型的关系。 一、K均值聚类的原理 K均值聚类（K-means）是一种基于中心的聚类算法，通过迭代，将样本分到K个类中，使得每个样本与其所属类 ...

K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法，它将相似的数据归纳到同一簇中。K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类，并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成。 K-均值算法 算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类，其中k是用户给定的，其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点 ...

一．k均值聚类算法 对于样本集。"k均值"算法就是针对聚类划分最小化平方误差： 其中是簇Ci的均值向量。从上述公式中可以看出，该公式刻画了簇内样本围绕簇均值向量的紧密程度，E值越小簇内样本的相似度越高。 工作流程： k-均值算法的描述如下： 接下 ...

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K-means聚类算法 K-means聚类算法也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却不一般。 聚类属于无监督学习。在聚类问题中，给我们的训练样本是，每个，没有了y。 K-means算法是将样本聚类成k个簇（cluster），具体算法描述如下： 1、 随机选取k个聚类质心点 ...

聚类分析就仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组(簇)。其目标是，组内的对象相互之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。组内相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。 先介绍下聚类的不同类型，通常有以下几种： (1)层次的与划分的：如果允许簇具有子簇，则我们得到一个 ...

1.K-均值聚类法的概述 之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法，但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类，并不是特别清楚它的原理。最近因为在学模式识别，又重新接触了这种聚类算法，所以便仔细地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现 ...

顾名思义，k均值聚类是一种对数据进行聚类的技术，即将数据分割成指定数量的几个类，揭示数据的内在性质及规律。我们知道，在机器学习中，有三种不同的学习模式：监督学习、无监督学习和强化学习： 监督学习，也称为有导师学习，网络输入包括数据和相应的输出标签信息。例如，在 MNIST 数据集中，手写 ...