原文:K-means VS K-NN and 手肘法

. The difference between classification and clustering. from here. Classification: supervised learning with labels. Clustering: unsupervised learning without labels. Classification and Clustering are ...

2020-01-21 23:40 0 1430 推荐指数:

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K-NN graph

tasks: 1. unsupervised knn https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#unsupervised-nei ...

Thu Jan 23 01:59:00 CST 2020 0 721
K-NN算法概述

一、KNN算法(k-NearestNeighbor),k临近值算法:在给出一个数据点以后,判断它和已有数据点之间的距离,取k个距离最近的点,这些点中存在的那一类点最多就讲这个新的数据点归位那一类。 • 容易存在的问题:   1.、k 值过小,容易出现过拟合问题,结果就是在训练集上准确度很高 ...

Wed Sep 25 00:07:00 CST 2019 0 354
基于R实现k-meansk-medoids

k-meansk-medoids都是基于距离判别的聚类算法。本文将使用iris数据集,在R语言中实现k-means算法与k-medoids算法。 k-means聚类 首先删去iris中的Species属性,留下剩余4列数值型变量。再利用kmeans()将数据 ...

Mon Mar 12 05:17:00 CST 2018 0 2372
k-means算法

作为聚类的代表算法,k-means本属于NP难问题,通过迭代优化的方式,可以求解出近似解。 伪代码如下: 1,算法部分 距离采用欧氏距离。参数默认值随意选的。 2,验证 我随机出了一些平面上的点,然后对其分类。 首先看看未分类之前的,当然也是 ...

Sat Oct 12 06:30:00 CST 2019 0 334
使用肘部确定k-means均值的k

X为: 随着K的增加,纵轴呈下降趋势且最终趋于稳定,那么拐点肘部处的位置所对应的k 值,不妨认为是相对最佳的类聚数量值。 ...

Wed Oct 23 19:07:00 CST 2019 0 635
K-means Algorithm

在监督学习中,有标签信息协助机器学习同类样本之间存在的共性,在预测时只需判定给定样本与哪个类别的训练样本最相似即可。在非监督学习中,不再有标签信息的指导,遇到一维或二维数据的划分问题,人用肉眼就很容易 ...

Sat Nov 16 02:34:00 CST 2013 0 2479
聚类-K-Means

1.什么是K-MeansK均值算法聚类 关键词:K个种子,均值聚类的概念:一种无监督的学习,事先不知道类别,自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析(cluster analysis)的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法 ...

Wed Dec 04 17:03:00 CST 2019 0 354
 
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