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 ...

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 ...

一：一般K均值聚类算法实现 （一）导入数据 （二）计算两个向量之间的距离 （三）随机初始化聚簇中心 （四）实现聚簇算法 （五）结果测试 我们可以发现，在经过多次测试后，会出现聚簇收敛到局部最小值。导致不能得到 ...

K均值聚类思想   聚类的核心概念是相似度或距离，有很多相似度或距离的方法，比如欧式距离、马氏距离、相关系数、余弦定理、层次聚类和K均值聚类等   K均值聚类的基本思想是，通过迭代的方法寻找K个簇的一种划分方案，使得聚类结果对应的代价函数最小，特别地，代价函数可以定义为各个样本距离所属簇中心点 ...

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 ...

本人以前主要focus在传统音频的软件开发，接触到的算法主要是音频信号处理相关的，如各种编解码算法和回声消除算法等。最近切到语音识别上，接触到的算法就变成了各种机器学习算法，如GMM等。K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的。今天就讲讲K-means的基本原理和代码实现 ...

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 ...

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 ...