原帖地址:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8243404 1.基本Kmeans算法[1] 選擇K個點作為初始質心 repeat 將每個點指派到最近的質心,形成K個簇 重新計算每個簇 ...
原帖地址:http: www.opencvchina.com thread .html k means是一種聚類算法,這種算法是依賴於點的鄰域來決定哪些點應該分在一個組中。當一堆點都靠的比較近,那這堆點應該是分到同一組。使用k means,可以找到每一組的中心點。當然,聚類算法並不局限於 維的點,也可以對高維的空間 維, 維,等等 的點進行聚類,任意高維的空間都可以。 上圖中的彩色部分是一些二維空 ...
2013-10-24 20:26 0 4559 推薦指數:
原帖地址:http://blog.csdn.net/qll125596718/article/details/8243404 1.基本Kmeans算法[1] 選擇K個點作為初始質心 repeat 將每個點指派到最近的質心,形成K個簇 重新計算每個簇 ...
最近在網上查看用MapReduce實現的Kmeans算法,例子是不錯,http://blog.csdn.net/jshayzf/article/details/22739063 但注釋太少了,而且參數太多,如果新手學習的話不太好理解。所以自己按照個人的理解寫了一個簡單的例子並添加了詳細的注釋 ...
一、聚類分析又稱群分析,它是研究(樣品或指標)分類問題的一種統計分析方法,同時也是數據挖掘的一個重要算法。 聚類(Cluster)分析是由若干模式(Pattern)組成的,通常,模式是一個度量(Measurement)的向量,或者是 多維空間中的一個點。 聚類分析以相似性 ...
KNN K-Means 目的是為了確定一個點的分類 目的是為了將一系列點集分成k類 KNN是分類算法 K-Means是聚類算法 監督學習,分類目標事先 ...
一.簡介 KMeans 算法的基本思想是初始隨機給定K個簇中心,按照最鄰近原則把分類樣本點分到各個簇。然后按平均法重新計算各個簇的質心,從而確定新的簇心。一直迭代,直到簇心的移動距離小於某個給定的值。 二.步驟 1.為待聚類的點尋找聚類中心。 2.計算每個點到聚類中心的距離 ...
這個算法中文名為k均值聚類算法,首先我們在二維的特殊條件下討論其實現的過程,方便大家理解。 第一步.隨機生成質心 由於這是一個無監督學習的算法,因此我們首先在一個二維的坐標軸下隨機給定一堆點,並隨即給定兩個質心,我們這個算法的目的就是將這一堆點根據它們自身的坐標特征分為兩類,因此選取了兩個質心 ...
一、KMeans算法原理 1.1 KMeans算法關鍵概念:簇與質心 簇:KMeans算法將一組N個樣本的特征矩陣X划分為K個無交集的簇,直觀上看是一組一組聚集在一起的數據,在一個簇中的數據就認為是同一類。簇就是聚類的結果表現。 質心:簇中所有數據的均值U通常被認為這個簇的“質心 ...
Kmeans聚類算法 1 Kmeans聚類算法的基本原理 K-means算法是最為經典的基於划分的聚類方法,是十大經典數據挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空間中k個點為中心進行聚類,對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法,逐次更新各聚類中心的值,直至得到最好的聚類 ...