【ML-7】聚类算法--K-means和k-mediods/密度聚类/层次聚类
目录 简述 K-means聚类 密度聚类 层次聚类 一、简述 聚类算法是常见的无监督学习（无监督学习是在样本的标签未知的情况下，根据样本的内在规律对样本进行分类）。 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏，通过优化损失函数来改善模型。而在聚类 ...
原文：【ML-7】聚类算法--KNN
目录 KNN简述 KNN算法蛮力实现 KNN算法之KD树 KNN算法之球树 KNN算法小结 一 KNN简述 邻近算法，或者说K最近邻 kNN，k NearestNeighbor 分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。Cover和Hart在 年提出了最初的邻近算法。KNN是一种分类 classificat ...
2020-03-02 22:34 0 1685 推荐指数：
相关推荐
ML_KNN算法
算法步骤: 为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照 选择参数K 计算未知实例与所有已知实例的距离 选择最近K个已知实例 根据少数服从多数的投票法则（majority-voting）,让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别 细节： 关于K 关于距离的衡量方法 ...
ML: 聚类算法R包-层次聚类
层次聚类 stats::hclust stats::dist R使用dist()函数来计算距离，Usage: dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) x: 是样本矩阵 ...
ML: 聚类算法R包-模糊聚类
1965年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。经过十多年的发展，模糊集合理论渐渐被应用到各个实际应用方面。为克服非此即彼的分类缺点，出现了以模糊集合论为数学基础的聚类分析。用模糊数学的方法进行聚类分析，就是模糊聚类分析。FCM（Fuzzy C-Means）算法 ...
ML: 聚类算法R包 - 模型聚类
模型聚类 mclust::Mclust RWeka::Cobweb mclust::Mclust EM算法也称为期望最大化算法，在是使用该算法聚类时，将数据集看作一个有隐形变量的概率模型，并实现模型最优化，即获取与数据本身性质最契合的聚类方式为目的，通过‘反复估计 ...
kNN与kMeans聚类算法的区别
KNN K-Means 目的是为了确定一个点的分类 目的是为了将一系列点集分成k类 KNN是分类算法 K-Means是聚类算法 监督学习，分类目标事先 ...
机器学习（十）—聚类算法（KNN、Kmeans、密度聚类、层次聚类）
聚类算法 任务：将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集，对特征空间的一种划分。 性能度量：类内相似度高，类间相似度低。两大类：1.有参考标签，外部指标；2.无参照，内部指标。 距离计算：非负性，同一性（与自身距离为0），对称性，直递性（三角不等式）。包括欧式距离（二范数 ...
ML.NET技术研究系列-2聚类算法KMeans
上一篇博文我们介绍了ML.NET 的入门： ML.NET技术研究系列1-入门篇 本文我们继续，研究分享一下聚类算法k-means. 一、k-means算法简介 k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度 ...