k-means算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为相似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。对于给定的一个包含n个d维数据点的数据集X以及要分得的类别K,选取欧式距离作为相似度指标，聚类目标是使得各类的聚类平方和最小 ...

目录 前言 K-Means 原理 步骤 相似度 缺点 代码实例 运行截图 前言 机器学习按照有无标签可以分为“监督学习”和“非监督学习” 监督学习代表算法：SVM、逻辑回归、决策树、各种集成算法 ...

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 ...

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 ...

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 ...

一个简单的例子！环境：CentOS6.5Hadoop集群、Hive、R、RHive，具体安装及调试方法见博客内文档。 1、分析题目--有一个用户点击数据样本（husercollect）--按用户访问的时间（时）统计--要求：分析时间和点击次数的聚类情况2、数据准备 3、评估 ...

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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 ...