[機器學習][K-Means] 無監督學習之K均值聚類
有監督學習雖然高效、應用范圍廣，但最大的問題就是需要大量的有標簽的數據集，但現實生活中我們遇到的大量數據都是沒有明確標簽的，而且對於龐大的數據集進行標注工作本身也是一項費時費力的工作模式，所以我們希望找到一種方法能自動的挖掘數據集中各變量的關系，然后"總結"出一些規律和特征進行分類，這樣的方法 ...
原文：非監督學習方法---k均值聚類（k-means）
簡介：聚類屬於無監督學習，相比於分類，聚類不依賴預定義的類和類標號的訓練實例。本文首先介紹聚類的基礎 距離與相異度，然后介紹一種常見的聚類算法 k均值和k中心點聚類。 一：相異度計算： 在正式討論聚類前，我們要先弄清楚一個問題：如何定量計算兩個可比較元素間的相異度。用通俗的話說，相異度就是兩個東西差別有多大，例如人類與章魚的相異度明顯大於人類與黑猩猩的相異度，這是能我們直觀感受到的。但是，計算機沒 ...
2015-11-10 11:10 0 3036 推薦指數：
相關推薦
4.無監督學習--K-means聚類
K-means方法及其應用 1.K-means聚類算法簡介： k-means算法以k為參數，把n個對象分成k個簇，使簇內具有較高的相似度，而簇間的相似度較低。主要處理過程包括： 1.隨機選擇k個點作為初始的聚類中心。 2.對於剩下的點，根據其與聚類中心的距離，將其歸入最近的簇。 3.對每個簇 ...
數學模型：3.非監督學習--聚類分析 和K-means聚類
。 *** 回歸、分類、聚類的區別 ： 有監督學習 --->> 回歸，分類 / 無監 ...
【學習筆記】非監督學習-k-means
目錄 k-means k-means API k-means對Instacart Market用戶聚類 Kmeans性能評估指標 Kmeans性能評估指標API Kmeans總結 無監督學習，顧名思義，就是不受監督 ...
無監督學習——K-均值聚類算法對未標注數據分組
無監督學習 和監督學習不同的是，在無監督學習中數據並沒有標簽（分類）。無監督學習需要通過算法找到這些數據內在的規律，將他們分類。（如下圖中的數據，並沒有標簽，大概可以看出數據集可以分為三類，它就是一個無監督學習過程。） 無監督學習沒有訓練過程。 聚類 ...
k均值聚類（k-means clustering）
k均值聚類（k-means clustering）算法思想起源於1957年Hugo Steinhaus[1]，1967年由J.MacQueen在[2]第一次使用的，標准算法是由Stuart Lloyd在1957年第一次實現的，並在1982年發布[3]。簡單講，k-means clustering ...
無監督聚類算法K-Means
轉自：作者：LY豪鏈接：https://www.jianshu.com/p/caef1926adf7 聚類 聚類試圖將數據集中的樣本划分為若干個通常是不相交的子集，每個子集成為一個“簇”。通過這樣的划分，每個簇可能對應於一些潛在的概念（也就是類別），如“淺色瓜” “深色瓜”，“有籽瓜 ...
經典監督學習方法
監督學習（Unsupervised learning）最典型的就是聚類，事先不知道樣本的類別，通過某種辦法 ...