机器学习经典分类算法 —— k-近邻算法（附python实现代码及数据集）
目录 工作原理 python实现 算法实战 约会对象好感度预测 故事背景 准备数据：从文本文件中解析数据 分析数据：使用Matplotlib创建散点图 准备数据：归一化数值 测试算法 ...
原文：机器学习经典聚类算法 —— k-均值算法（附python实现代码及数据集）
目录 工作原理 python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类 自动的意思是连类别都是自动构建的 。K 均值算法可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下： python实现 首先是两个距离函数，一般采用欧式距离 然后是randcent ,该函 ...
2019-07-31 21:15 0 1888 推荐指数：
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最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习，在写这篇文章之前对FCM有过一定的了解，所以对K均值算法有一种莫名的亲切感，言归正传，今天我和大家一起来学习K-均值聚类算法。 一 K-均值聚类 ...
机器学习三 -- 用Python实现K-近邻算法
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K-均值聚类算法
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 ...
K-均值聚类算法
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 ...