k-means简介 k-means是无监督学习下的一种聚类算法，简单说就是不需要数据标签，仅靠特征值就可以将数据分为指定的几类。k-means算法的核心就是通过计算每个数据点与k个质心（或重心）之间的距离，找出与各质心距离最近的点，并将这些点分为该质心所在的簇，从而实现聚类的效果 ...

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 ...

实战部分主要针对某一具体算法对其原理进行较为详细的介绍，然后进行简单地实现（可能对算法性能考虑欠缺），这一部分主要介绍一些常见的一些聚类算法。 K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 　　聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法，在无监督学习中，可以说聚类算法有着举足轻重的地位 ...

初始目的 　　将样本分成K个类，其实说白了就是求一个样本例的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎样评价假定的好不好呢？ 　　我们使用样本的极大似然估计来度量，这里就是x和y的联合分布P（x,y ...

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“物以类聚，人以群分”, 所谓聚类就是将相似的元素分到一"类"(有时也被称为"簇"或"集合"), 簇内元素相似程度高, 簇间元素相似程度低. 常用的聚类方法有划分聚类, 层次聚类, 密度聚类, 网格聚类, 模型聚类等. 我们这里重点介绍划分聚类. 1. 划分聚类 划分聚类, 就是给定一个样 ...

机器学习六--K-means聚类算法 想想常见的分类算法有决策树、Logistic回归、SVM、贝叶斯等。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足 ...

1. 归类： 聚类(clustering)：属于非监督学习(unsupervised learning) 无类别标记(class label) 2. 举例： 3. Kmeans算法 3.1 clustering中的经典算法 ...