K-均值聚类算法
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 ...
原文：k均值聚类
目录 一.k均值简介 二.应用简介 三.算法 四.选择合适的K 五.具体实例 一.k均值简介 K均值聚类是一种无监督学习，对未标记的数据 即没有定义类别或组的数据 进行分类。该算法的目标是在数据中找到由变量K标记的组。该算法迭代地工作基于所提供的特征，将每个数据点分配给K个组中的一个。基于特征相似性对数据点进行聚类。K均值聚类算法的结果是： .K簇的质心，可用于标记新数据 .训练数据的标签 每个 ...
2018-08-22 23:14 1 8871 推荐指数：
相关推荐
探索sklearn | K均值聚类
1 K均值聚类 K均值聚类是一种非监督机器学习算法，只需要输入样本的特征 ，而无需标记。 K均值聚类首先需要随机初始化K个聚类中心，然后遍历每一个样本，将样本归类到最近的一个聚类中，一个聚类中样本特征值的均值作为这个聚类新的聚类中心，聚类中心的改变，又会改变样本的类别，如此循环往复，直至每一个 ...
K均值聚类和代码实现
K均值聚类是一种无监督学习聚类算法。 介绍 对于$n$个$m$维特征的样本，K均值聚类是求解最优化问题： $\displaystyle C^*=\text{arg}\min\limits_{C}\sum\limits_{l = 1}^K\sum\limits_{x\in C_l ...
聚类之K均值聚类和EM算法
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
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 ...
sklearn之聚类K均值算法
...
聚类和EM算法——K均值聚类
python大战机器学习——聚类和EM算法 注：本文中涉及到的公式一律省略（公式不好敲出来），若想了解公式的具体实现，请参考原著。 1、基本概念 （1）聚类的思想： 将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇 ...
k均值聚类（k-means clustering）
k均值聚类（k-means clustering）算法思想起源于1957年Hugo Steinhaus[1]，1967年由J.MacQueen在[2]第一次使用的，标准算法是由Stuart Lloyd在1957年第一次实现的，并在1982年发布[3]。简单讲，k-means clustering ...