前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納,目的為了清晰闡述算法原理,同時附帶上手代碼實例,便於理解。 目錄 k近鄰(KNN) 決策樹 線性回歸 邏輯斯蒂回歸 朴素貝葉斯 支持向量機(SVM ...
K means K均值 是基於數據划分的無監督聚類算法。 一 基本原理 聚類算法可以理解為無監督的分類方法,即樣本集預先不知所屬類別或標簽,需要根據樣本之間的距離或相似程度自動進行分類。簡單來說就是,給一堆數據讓你分類,但是你對這些數據的類別一無所知,因此,需要找到某種度量方式來比較這些數據之間的差異,從而將其分開來。 聚類算法可以分為基於划分的方法 基於聯通性的方法 基於概率分布模型的方法等,K ...
2016-12-15 17:07 0 3158 推薦指數:
前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納,目的為了清晰闡述算法原理,同時附帶上手代碼實例,便於理解。 目錄 k近鄰(KNN) 決策樹 線性回歸 邏輯斯蒂回歸 朴素貝葉斯 支持向量機(SVM ...
初始目的 將樣本分成K個類,其實說白了就是求一個樣本例的隱含類別y,然后利用隱含類別將x歸類。由於我們事先不知道類別y,那么我們首先可以對每個樣例假定一個y吧,但是怎么知道假定的對不對呢?怎樣評價假定的好不好呢? 我們使用樣本的極大似然估計來度量,這里就是x和y的聯合分布P(x,y ...
1. 歸類: 聚類(clustering):屬於非監督學習(unsupervised learning) 無類別標記(class label) 2. 舉例: 3. Kmeans算法 3.1 clustering中的經典算法 ...
Mini Batch K-Means算法是K-Means算法的一種優化變種,采用小規模的數據子集(每次訓練使用的數據集是在訓練算法的時候隨機抽取的數據子集)減少計算時間,同時試圖優化目標函數; Mini Batch K-Means算法可以減少K- Means算法的收斂時間,而且產生的結果效果 ...
一、簡介 K-Means 是一種非監督學習,解決的是聚類問題。K 代表的是 K 類,Means 代表的是中心,你可以理解這個算法的本質是確定 K 類的中心點,當你找到了這些中心點,也就完成了聚類。 /*請尊重作者勞動成果,轉載請標明原文鏈接:*/ /* https ...
一,引言 先說個K-means算法很高大上的用處,來開始新的算法學習。我們都知道每一屆的美國總統大選,那叫一個競爭激烈。可以說,誰拿到了各個州盡可能多的選票,誰選舉獲勝的幾率就會非常大。有人會說,這跟K-means算法有什么關系?當然,如果哪一屆的總統競選,某一位候選人是絕對的眾望所歸 ...
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--------------------------K-Means算法使用-------------------------- 一:數據導入及可視化 注意:對於我們的無監督學習中,訓練集中是沒有標簽值的,所以只有X,沒有y 二:歸類---尋找每個訓練樣本的聚類中心 ...