一、k-prototypes算法 k-prototypes算法在聚类的过程中，是将数据的数值型变量和类别型变量拆开，分开计算样本间变量的距离，再将两者相加，视为样本间的距离。 k-prototypes聚类的准则就是使用一个合适的损失函数去度量数值型和分类变量对原型的距离 ...

在数据分析挖掘过程中常用的聚类算法有1.K-Means聚类,2.K-中心点,3.系统聚类. 1.K-均值聚类在最小误差基础上将数据划分为预定的类数K(采用距离作为相似性的评价指标).每次都要遍历数据,所以大数据速度慢 2.k-中心点,不采用K-means中的平均值作为簇中心点,而是选中 ...

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 ...

　　首先要来了解的一个概念就是聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数 ...

一、思想 聚类：人以群分、物以类聚，使得簇内的距离接近，簇间距离远。 可以做推荐冷启动，区域推荐热榜、用户画像 二、算法步骤： 1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，从中选出距离最近的⼀个点作为⾃⼰的标记 3、接着对着标记 ...

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 ...

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 ...

K-Means 概念定义： K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法。 上面的 K-Means 描述中包含了几个概念： 聚类（Clustering）：K-Means 是一种聚类分析（Cluster Analysis）方法。聚类就是将数据对象分组成为多个类或者簇 ...