1.K-均值聚类法的概述 之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法,但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类,并不是特别清楚它的原理。最近因为在学模式识别,又重新接触了这种聚类算法,所以便仔细地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现 ...
顾名思义,k均值聚类是一种对数据进行聚类的技术,即将数据分割成指定数量的几个类,揭示数据的内在性质及规律。我们知道,在机器学习中,有三种不同的学习模式:监督学习 无监督学习和强化学习: 监督学习,也称为有导师学习,网络输入包括数据和相应的输出标签信息。例如,在 MNIST 数据集中,手写数字的每个图像都有一个标签,代表图片中的数字值。 强化学习,也称为评价学习,不给网络提供期望的输出,但空间会提供 ...
2019-05-13 18:19 0 2843 推荐指数:
1.K-均值聚类法的概述 之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法,但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类,并不是特别清楚它的原理。最近因为在学模式识别,又重新接触了这种聚类算法,所以便仔细地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现 ...
1.K-均值聚类法的概述 之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法,但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类,并不是特别清楚它的原理。最近因为在学模式识别,又重新接触了这种聚类算法,所以便仔细地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现 ...
一、K-means算法原理 k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类 ...
K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法,它将相似的数据归纳到同一簇中。K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类,并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成。 K-均值算法 算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类,其中k是用户给定的,其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点 ...
一.k均值聚类算法 对于样本集。"k均值"算法就是针对聚类划分最小化平方误差: 其中是簇Ci的均值向量。从上述公式中可以看出,该公式刻画了簇内样本围绕簇均值向量的紧密程度,E值越小簇内样本的相似度越高。 工作流程: k-均值算法的描述如下: 接下 ...
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这篇博客整理K均值聚类的内容,包括: 1、K均值聚类的原理; 2、初始类中心的选择和类别数K的确定; 3、K均值聚类和EM算法、高斯混合模型的关系。 一、K均值聚类的原理 K均值聚类(K-means)是一种基于中心的聚类算法,通过迭代,将样本分到K个类中,使得每个样本与其所属类 ...
python大战机器学习——聚类和EM算法 注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著。 1、基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇 ...