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,是无监督学习的一个典型应用。 而k means算法则是非常常见的聚类算法,其思想是如果我们想把这些数据聚为k类,那么我 ...
2022-03-31 14:09 0 1130 推荐指数:
1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大。 如果用数据表达式表示,假设簇划分为(C1,C2,...Ck),则我们的目标是最小化平方误差E: \[E ...
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 ...
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 ...
这个算法中文名为k均值聚类算法,首先我们在二维的特殊条件下讨论其实现的过程,方便大家理解。 第一步.随机生成质心 由于这是一个无监督学习的算法,因此我们首先在一个二维的坐标轴下随机给定一堆点,并随即给定两个质心,我们这个算法的目的就是将这一堆点根据它们自身的坐标特征分为两类,因此选取了两个质心 ...
一、聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好。我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类)。聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 ...
聚类算法 任务:将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集,对特征空间的一种划分。 性能度量:类内相似度高,类间相似度低。两大类:1.有参考标签,外部指标;2.无参照,内部指标。 距离计算:非负性,同一性(与自身距离为0),对称性,直递性(三角不等式)。包括欧式距离(二范数 ...
机器学习-文本聚类实例-kmeans ...