原文:机器学习-kmeans的使用

无标签数据集可视化,将第一列feature作为X,第二列feature作为y 构造kmeans from sklearn.cluster import KMeans init kmeans KMeans init k means ,n clusters ,n init kmeans.fit dataset X 将dataset X聚类效果可视化 def visual kmeans effect ...

2019-04-18 17:26 0 547 推荐指数:

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机器学习基础:kmeans算法及其优化

机器学习基础:Kmeans算法及其优化 CONTENT 算法原理 算法流程 算法优化 Kmeans++ Elkan Kmeans Mini Batch Kmeans 与KNN的区别 算法小结 sklearn代码实践 ...

Sat Apr 25 20:03:00 CST 2020 0 1127
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 ...

Thu Mar 31 22:09:00 CST 2022 0 1130
机器学习之寻找KMeans的最优K

  K-Means聚类算法是最为经典的,同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法,它属于基于距离的无监督聚类算法。KMeans算法简单实用,在机器学习算法中占有重要的地位。对于KMeans算法而言,如何确定K值,确实让人头疼的事情。 最近这几天一直忙于构建公司的推荐引擎。对用户群体的分类 ...

Tue Jun 28 05:23:00 CST 2016 1 4989
机器学习——KMeans聚类,KMeans原理,参数详解

0.聚类   聚类就是对大量的未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小,聚类属于无监督的学习方法。 1.内在相似性的度量   聚类是根据数据的内在的相似性进行的,那么我们应该怎么定义数据的内在的相似性呢?比较常见的方法 ...

Wed Apr 10 07:36:00 CST 2019 0 9145
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 ...

Tue Oct 19 21:54:00 CST 2021 0 840
机器学习与R语言】11- Kmeans聚类

目录 1.理解Kmeans聚类 1)基本概念 2)kmeans运作的基本原理 2.Kmeans聚类应用示例 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估性能 5)提高模型性能 ...

Fri Sep 11 17:59:00 CST 2020 0 1303
 
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