K-means聚類算法 K-means聚類算法也是聚類算法中最簡單的一種了，但是里面包含的思想卻不一般。 聚類屬於無監督學習。在聚類問題中，給我們的訓練樣本是，每個，沒有了y。 K-means算法是將樣本聚類成k個簇（cluster），具體算法描述如下： 1、 隨機選取k個聚類質心點 ...

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 ...

K-Means 概念定義： K-Means 是一種基於距離的排他的聚類划分方法。 上面的 K-Means 描述中包含了幾個概念： 聚類（Clustering）：K-Means 是一種聚類分析（Cluster Analysis）方法。聚類就是將數據對象分組成為多個類或者簇 ...

1.原文：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html K-means也是聚類算法中最簡單的一種了，但是里面包含的思想卻是不一般。最早我使用並實現這個算法是在學習韓爺爺那本數據挖掘的書中，那本書比較注重應用 ...

聚類分析是在數據中發現數據對象之間的關系，將數據進行分組，組內的相似性越大，組間的差別越大，則聚類效果越好。 不同的簇類型 聚類旨在發現有用的對象簇，在現實中我們用到很多的簇的類型，使用不同的簇類型划分數據的結果是不同的，如下的幾種簇類型。 明顯分離的 可以看到(a)中不同組中任意兩點 ...

K-means聚類算法（K-平均/K-均值算法）是最為經典也是使用最為廣泛的一種基於距離的聚類算法。基於距離的聚類算法是指采用距離作為相似性量度的評價指標，也就是說當兩個對象離得近時，兩者之間的距離比較小，那么它們之間的相似性就比較大。 算法的主要思想是通過迭代過程把數據集划分為不同的類別 ...

1.K-Means定義： K-Means是一種無監督的基於距離的聚類算法，簡單來說，就是將無標簽的樣本划分為k個簇（or類）。它以樣本間的距離作為相似性的度量指標，常用的距離有曼哈頓距離、歐幾里得距離和閔可夫斯基距離。兩個樣本點的距離越近，其相似度就越高；距離越遠，相似度越低。 目的是，實現簇 ...

　　首先要來了解的一個概念就是聚類，簡單地說就是把相似的東西分到一組，同 Classification (分類)不同，對於一個 classifier ，通常需要你告訴它“這個東西被分為某某類”這樣一些例子，理想情況下，一個 classifier 會從它得到的訓練集中進行“學習”，從而具備對未知數 ...