一. 概述 首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。 聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可 ...

python的多元高斯生成起来好麻烦，所以只好用matlab先生成测试数据然后再进行测试了。cnblogs上面写公式好麻烦，所以就不多写了。上代码吧。 kmeans的基本思想就是通过迭代的方法，更新不同类别的的数据均值，从而达到聚类的目的，因为需要先固定一个均值μiold，然后再通过梯度的方法 ...

第十章 利用k-均值聚类算法对未标注的数据进行分组 一．导语 聚类算法可以看做是一种无监督的分类方法，之所以这么说的原因是它和分类方法的结果相同，区别它的类别没有预先的定义。簇识别是聚类算法中经常使用的一个概念，使用这个概念是为了对聚类的结果进行定义。 聚类算法几乎可以用于所有的对象，并且簇 ...

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 ...

。 二、聚类算法：from sklearn.cluster import KMeans （一）输 ...

实现文档聚类的总体思想： 将每个文档的关键词提取，形成一个关键词集合N； 将每个文档向量化，可以参看计算余弦相似度那一章； 给定K个聚类中心，使用Kmeans算法处理向量； 分析每个聚类中心的相关文档，可以得出最大的类或者最小的类等； 将已经分好词的文档提取关键词，统计 ...

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 ...

的一个典型应用。 而k-means算法则是非常常见的聚类算法，其思想是如果我们想把这些数据聚为k类，那 ...