0.聚类 　　聚类就是对大量的未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，聚类属于无监督的学习方法。 1.内在相似性的度量 　　聚类是根据数据的内在的相似性进行的，那么我们应该怎么定义数据的内在的相似性呢？比较常见的方法 ...

kmeans介绍学习博客：https://blog.csdn.net/sinat_30353259/article/details/80887779 kmeans代码摘自：https://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/k-means.html 具体的学习介绍 ...

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第12篇文章，我们一起来看下Kmeans聚类算法。 在上一篇文章当中我们讨论了KNN算法，KNN算法非常形象，通过距离公式找到最近的K个邻居，通过邻居的结果来推测当前的结果。今天我们要来看的算法同样 ...

机器学习-文本聚类实例-kmeans ...

背景与原理： 聚类问题与分类问题有一定的区别，分类问题是对每个训练数据，我给定了类别的标签，现在想要训练一个模型使得对于测试数据能输出正确的类别标签，更多见于监督学习；而聚类问题则是我们给出了一组数据，我们并没有预先的标签，而是由机器考察这些数据之间的相似性，将相似的数据聚为一类，是无监督学习 ...

　　K-Means聚类算法是最为经典的，同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法，它属于基于距离的无监督聚类算法。KMeans算法简单实用，在机器学习算法中占有重要的地位。对于KMeans算法而言，如何确定K值，确实让人头疼的事情。 最近这几天一直忙于构建公司的推荐引擎。对用户群体的分类 ...

本文主要基于Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著，王斌翻译的《大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理》一书。 KMeans算法是最常用的聚类算法，主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点 ...

python3 学习使用api 使用了网上的数据集，我把他下载到了本地 可以到我的git中下载数据集： https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码： ...