一.kmeans聚类： 基本方法流程 1.首先随机初始化k个中心点 2.将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类 3.更新中心点，计算每个类的平均中心点 4.直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数 优缺点：该方法简单，执行速度较快。但其对于离群点处理不是很好，这是可以去除离群点 ...

一、 环境： Python 3.7.4 Pycharm Community 2019.3 二、 问题： 对六个样本点[1, 5], [2, 4], [4, 1], [5, 0], [7, 6], [6, 7]进行K-means聚类 ...

结果： 总结：可知不同的超参数对聚类的效果影响很大，因此在聚类之前采样的数据要尽量保持均匀，各类的方差最好先进行预研，以便达到较好的聚类效果！ ...

前一阵子有一个学弟问kmeans算法的初始中心点怎么选，有没有什么算法。我让他看看kmeans++，结果学弟说有地方没看懂。然后，他不懂的地方，我给标注了一下。 下面是网上的资料，我对画线的地方做了标注。 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间 ...

感谢参考原文-http://bjbsair.com/2020-03-27/tech-info/7090.html mini batch mini batch的思想非常朴素，既然全体样本当中数据量太大 ...

第十章 利用k-均值聚类算法对未标注的数据进行分组 一．导语 聚类算法可以看做是一种无监督的分类方法，之所以这么说的原因是它和分类方法的结果相同，区别它的类别没有预先的定义。簇识别是聚类算法中经常使用的一个概念，使用这个概念是为了对聚类的结果进行定义。 聚类算法几乎可以用于所有的对象，并且簇 ...

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第13篇文章，我们来看下Kmeans算法的优化。 在上一篇文章当中我们一起学习了Kmeans这个聚类算法，在算法的最后我们提出了一个问题：Kmeans算法虽然效果不错，但是每一次迭代都需要遍历全量的数据 ...

实现文档聚类的总体思想： 将每个文档的关键词提取，形成一个关键词集合N； 将每个文档向量化，可以参看计算余弦相似度那一章； 给定K个聚类中心，使用Kmeans算法处理向量； 分析每个聚类中心的相关文档，可以得出最大的类或者最小的类等； 将已经分好词的文档提取关键词，统计 ...