二分K-means聚类（bisecting K-means） 算法优缺点： 由于这个是K-means的改进算法，所以优缺点与之相同。 算法思想： 1.要了解这个首先应该了解K-means算法，可以看这里这个算法的思想是：首先将所有点作为一个簇，然后将该簇一分 ...

Bisecting k-means（二分K均值算法） 二分k均值（bisecting k-means）是一种层次聚类方法，算法的主要思想是：首先将所有点作为一个簇，然后将该簇一分为二。之后选择能最大程度降低聚类代价函数（也就是误差平方和）的簇划分为两个簇。以此进行下去，直到簇的数目 ...

二分类问题示例： 首先我们从一个问题开始说起，这里有一个二分类问题的例子，假如你有一张图片作为输入，比如这只猫，如果识别这张图片为猫，则输出标签1作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签0作为结果（这也就是著名的cat和non cat问题）。现在我们可以用字母y来表示输出 ...

引言 很多分类器在数学解释时都是以二分类为例，其数学推导不适用于多分类，模型本身也只能用于二分类，如SVM，Adaboost ， 但是现实中很多问题是多分类的，那这些模型还能用吗 二分类 to 多分类 更改数学原理 改变这些模型的原理，重新推导数学公式，然后代码实现。 这种 ...

数据输入：x(:,1:n)为特征集合，y(:,1)为训练集的分类集合(要用0和1进行分类，也就是说y中只能有0和1) 数据输出：Y=a0+a1*x1+a2*x2......+an*xn中的系数矩阵，和测试集的结果 代码（其实就两行重要，其他的忽略 ...

引入 作为练手，不妨用matlab实现K-means 要解决的问题：n个D维数据进行聚类（无监督），找到合适的簇心。 这里仅考虑最简单的情况，数据维度D=2，预先知道簇心数目K（K=4） 理论步骤 关键步骤： （1）根据K个簇心(clusters，下标从1到K)，确定每个样本数据Di(D ...

目录 前言 K-Means 原理 步骤 相似度 缺点 代码实例 运行截图 前言 机器学习按照有无标签可以分为“监督学习”和“非监督学习” 监督学习代表算法：SVM、逻辑回归、决策树、各种集成 ...

无监督学习(unsupervised learning) 没有已知标签的训练集，只给一堆数据集，通过学习去发现数据内在的性质及规律。 K-Means聚类算法步骤 随机取k个样本作为初始均值向量（或者采用别的方式获取初始均值向量）； 根据每个样本与均值向量的距离来判断各个样本所属的蔟 ...