python机器学习——kmeans聚类算法
背景与原理： 聚类问题与分类问题有一定的区别，分类问题是对每个训练数据，我给定了类别的标签，现在想要训练一个模型使得对于测试数据能输出正确的类别标签，更多见于监督学习；而聚类问题则是我们给出了一组数据，我们并没有预先的标签，而是由机器考察这些数据之间的相似性，将相似的数据聚为一类，是无监督学习 ...
原文：数学建模及机器学习算法（一）：聚类-kmeans（Python及MATLAB实现，包括k值选取与聚类效果评估）
一 聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系，将数据进行分组，组内的相似性越大，组间的差别越大，则聚类效果越好。我们事先并不知道数据的正确结果 类标 ，通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息，对数据进行分簇 分类 。聚类算法的目标是，簇内相似度高，簇间相似度低 二 基本的聚类分析算法 . K均值 K Means ： 基于原型的 划分的距离技术，它试图发现用户指定个数 K 的簇。 . ...
2019-02-18 01:11 0 6310 推荐指数：
相关推荐
机器学习-KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取
本文主要基于Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著，王斌翻译的《大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理》一书。 KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点 ...
机器学习-KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取
。 KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数 ...
【机器学习】KMeans 聚类算法原理与实现
1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 如果用数据表达式表示，假设簇划分为(C1,C2,...Ck)，则我们的目标是最小化平方误差E： \[E ...
机器学习：Python实现聚类算法(一)之K-Means
1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程 ...
机器学习——聚类算法的评估指标
共有以下几种评价指标： 其中，仅轮廓系数比较合理，别的不过是牵强附会罢了，就差欺世盗名了。 混淆矩阵均- -性完整性V-measure调整兰德系数(ARI)调整互信息(AMI)轮廓系数(Silho ...
【机器学习】：Kmeans均值聚类算法原理(附带Python代码实现)
这个算法中文名为k均值聚类算法，首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程，方便大家理解。 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法，因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点，并随即给定两个质心，我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类，因此选取了两个质心 ...
机器学习（十）—聚类算法（KNN、Kmeans、密度聚类、层次聚类）
聚类算法 任务：将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集，对特征空间的一种划分。 性能度量：类内相似度高，类间相似度低。两大类：1.有参考标签，外部指标；2.无参照，内部指标。 距离计算：非负性，同一性（与自身距离为0），对称性，直递性（三角不等式）。包括欧式距离（二范数 ...