K-均值聚类算法 聚类是一种无监督的学习算法，它将相似的数据归纳到同一簇中。K-均值是因为它可以按照k个不同的簇来分类，并且不同的簇中心采用簇中所含的均值计算而成。 K-均值算法 算法思想 K-均值是把数据集按照k个簇分类，其中k是用户给定的，其中每个簇是通过质心来计算簇的中心点 ...

一．k均值聚类算法 对于样本集。"k均值"算法就是针对聚类划分最小化平方误差： 其中是簇Ci的均值向量。从上述公式中可以看出，该公式刻画了簇内样本围绕簇均值向量的紧密程度，E值越小簇内样本的相似度越高。 工作流程： k-均值算法的描述如下： 接下 ...

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这篇博客整理K均值聚类的内容，包括： 1、K均值聚类的原理； 2、初始类中心的选择和类别数K的确定； 3、K均值聚类和EM算法、高斯混合模型的关系。 一、K均值聚类的原理 K均值聚类（K-means）是一种基于中心的聚类算法，通过迭代，将样本分到K个类中，使得每个样本与其所属类 ...

python大战机器学习——聚类和EM算法 　　注：本文中涉及到的公式一律省略（公式不好敲出来），若想了解公式的具体实现，请参考原著。 1、基本概念 　　（1）聚类的思想： 　　　　将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇 ...

1.K-均值聚类法的概述 之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法，但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类，并不是特别清楚它的原理。最近因为在学模式识别，又重新接触了这种聚类算法，所以便仔细地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现 ...

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 ...

二分k均值聚类是k均值聚类的增强版：为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题，有人提出了另一个称为二分K-均值（bisecting K-means）的算法。 链接：https://pan.baidu.com/s/1E-x93BbFhZ32CnucPpHOWw 提取 ...