K means 原理 距离计算方法 在K Means算法中，需要注意的是，对于距离的计算有很多中方法： 闵可夫斯基距离 Minkowski d x,y sum i n x i y i p frac p 注意这里p 时则为常用的欧氏距离。 余弦相似度 Cosine Similarity d x,y cos theta frac x Ty x cdot y frac sum i n x iy i sq ...
2021-07-22 18:37 0 217 推荐指数：
class sklearn.cluster.KMeans (n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001,precompute_distances=’auto’, verbose ...
本文主要讲解的聚类算法有：k均值算法、均值漂移算法、凝聚层次算法、DBSCAN密度聚类算法，还介绍了聚类算法性能指标——轮廓系数。 聚类（cluster）与分类（class）不同，分类是有监督学习模型，聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下，这种算法 ...
层次聚类 层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。 作为一家 ...
传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的。希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务 ...
层次聚类方法（我们做算法的用的很少）对给定的数据集进行层次的分解或者合并，直到满足某种条件为止，传统的层次聚类算法主要分为两大类算法: ●凝聚的层次聚类: AGNES算法(AGglomerative NESting)==>采用自底向.上的策略。最初将每个对象作为一个簇，然后这些簇 ...
分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类，分类算法属于一种有监督的学习。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。分类的目的就是使用分类对新的数据集进行划分，其主要涉及分类规则 ...
（Clustering）是最常见的无监督学习算法，它指的是按照某个特定标准（如距离）把一个数据集分割成不同的类 ...
1.优缺点 优点： （1）聚类速度快且能够有效处理噪声点和发现任意形状的空间聚类； （2）与K-MEANS比较起来，不需要输入要划分的聚类个数； （3）聚类簇的形状没有偏倚； （4）可以在需要时输入过滤噪声的参数。 缺点： （1）当数据量增大时，要求较大的内存支持I/O消耗也很大 ...
