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 ...

1.Kmeans算法 1.1算法思想 kmeans算法又名k均值算法，是一個重復移動類中心點的過程，把類的中心點，也稱重心(centroids)，移動到其包含成員的平均位置，然后重新划分其內部成員。k是算法計算出的超參數，表示類的數量；Kmeans可以自動分配樣本到不同的類，但是不能決定 ...

1、概述 該方法屬於無監督學習算法（無y值）。根據已有的數據，利用距離遠近的思想將目標數據集聚為指定的k個簇。簇內樣本越相似，聚類的效果越好。需要注意的是如若數據存在量綱上的差異，必須先進行標簽化處理。或者數據集中含有離散型字符變量，需先設置成啞變量或進行數值化。對於未知簇個數的數據集，需要先 ...

KNN算法 一、KNN算法概述 KNN是Machine Learning領域一個簡單又實用的算法，與之前討論過的算法主要存在兩點不同： 它是一種非參方法。即不必像線性回歸、邏輯回歸等算法一樣有固定格式的模型，也不需要去擬合參數。 它既可用於分類，又可 ...

高維稀疏數據進行快速相似查找，可以采用learning to hash,但高維稠密數據查找則采用annoy learning to hash 參考： https://blog.csdn.net/h ...

聚類算法 　　任務：將數據集中的樣本划分成若干個通常不相交的子集，對特征空間的一種划分。 　　性能度量：類內相似度高，類間相似度低。兩大類：1.有參考標簽，外部指標；2.無參照，內部指標。 　　距離計算：非負性，同一性（與自身距離為0），對稱性，直遞性（三角不等式）。包括歐式距離（二范數 ...

上篇博客已經初步提到一點線性回歸Linner和KNN的，本篇繼續對機器學習進行深化！！！ Python配置 ：Py4j模塊、Pyspark模塊 Windows 環境變量：Eclipse開發Pyspark 一. 線性回歸 1.什么是回歸？ 從大量的函數結果和自變量反推 ...

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 ...