引入 作為練手，不妨用matlab實現K-means 要解決的問題：n個D維數據進行聚類（無監督），找到合適的簇心。 這里僅考慮最簡單的情況，數據維度D=2，預先知道簇心數目K（K=4） 理論步驟 關鍵步驟： （1）根據K個簇心(clusters，下標從1到K)，確定每個樣本數據Di(D ...

導入圖片 %matplotlib inline import numpy as np import skimage.io as SKimg import matplotlib.pypl ...

Demo代碼以及測試數據下載：https://download.csdn.net/download/Ango_/15946085 圖像分類是神經網絡最典型的應用之一，常用的分類網絡有AlexNet、LeNet、VGGNet、GoogleNet、Inception網絡、ResNet ...

目錄 前言 K-Means 原理 步驟 相似度 缺點 代碼實例 運行截圖 前言 機器學習按照有無標簽可以分為“監督學習”和“非監督學習” 監督學習代表算法：SVM、邏輯回歸、決策樹、各種集成 ...

無監督學習(unsupervised learning) 沒有已知標簽的訓練集，只給一堆數據集，通過學習去發現數據內在的性質及規律。 K-Means聚類算法步驟 隨機取k個樣本作為初始均值向量（或者采用別的方式獲取初始均值向量）； 根據每個樣本與均值向量的距離來判斷各個樣本所屬的蔟 ...

k=5 結 ...

聚類算法，不是分類算法。 分類算法是給一個數據，然后判斷這個數據屬於已分好的類中的具體哪一類。 聚類算法是給一大堆原始數據，然后通過算法將其中具有相似特征的數據聚為一類。 這里的k-means聚類，是事先給出原始數據所含的類數，然后將含有相似特征的數據聚為一個類中。 所有資料 ...

一、理論准備 聚類算法，不是分類算法。分類算法是給一個數據，然后判斷這個數據屬於已分好的類中的具體哪一類。聚類算法是給一大堆原始數據，然后通過算法將其中具有相似特征的數據聚為一類。 K-Means算法的基本思想是初始隨機給定K個簇中心，按照最鄰近原則把待分類 ...