一.kmeans聚类： 基本方法流程 1.首先随机初始化k个中心点 2.将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类 3.更新中心点，计算每个类的平均中心点 4.直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数 优缺点：该方法简单，执行速度较快。但其对于离群点处理不是很好，这是可以去除离群点 ...

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 ...

一、 环境： Python 3.7.4 Pycharm Community 2019.3 二、 问题： 对六个样本点[1, 5], [2, 4], [4, 1], [5, 0], [7, 6], [6, 7]进行K-means聚类 ...

1. kmeans算法简介 待补充 2. python实现 2.1 基础版 kmeans算法，前几天的一道面试在线编程题目。好久不用python手法都生疏了，写的很慢。不过后来对比了下网络上的其他kmeans的python实现，感觉自己的实现相对简洁美观，代码量少。这主要依赖于numpy包 ...

零：环境 python 3.6.5 JetBrains PyCharm 2018.1.4 x64 一：KMeans算法大致思路 　　KMeans算法是机器学习中的一种无监督聚类算法，是针对不具有类型的数据进行分类的一种算法 　　形象的来说可以说成是给定一组点data，给定要分类的簇数k ...

主要参考 K-means 聚类算法及 python 代码实现 还有 《机器学习实战》 这本书，当然前面那个链接的也是参考这本书，懂原理，会用就行了。 1、概述 K-means 算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越 ...

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第13篇文章，我们来看下Kmeans算法的优化。 在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法，在算法的最后我们提出了一个问题：Kmeans算法虽然效果不错，但是每一次迭代都需要遍历全量的数据 ...

聚类算法介绍 k-means算法介绍 k-means聚类是最初来自于信号处理的一种矢量量化方法，现被广泛应用于数据挖掘。k-means聚类的目的是将n个观测值划分为k个类，使每个类中的观测值距离该类的中心（类均值）比距离其他类中心都近。 k-means聚类的一个最大的问题是计算困难 ...