機器學習 - k-means聚類
k-means簡介 k-means是無監督學習下的一種聚類算法，簡單說就是不需要數據標簽，僅靠特征值就可以將數據分為指定的幾類。k-means算法的核心就是通過計算每個數據點與k個質心（或重心）之間的距離，找出與各質心距離最近的點，並將這些點分為該質心所在的簇，從而實現聚類的效果 ...
原文：Python_sklearn機器學習庫學習筆記（五）k-means（聚類）
K的選擇：肘部法則 如果問題中沒有指定 的值，可以通過肘部法則這一技術來估計聚類數量。肘部法則會把不同 值的成本函數值畫出來。隨着 值的增大，平均畸變程度會減小 每個類包含的樣本數會減少，於是樣本離其重心會更近。但是，隨着 值繼續增大，平均畸變程度的改善效果會不斷減低。 值增大過程中，畸變程度的改善效果下降幅度最大的位置對應的 值就是肘部。 聚類效果的評價 輪廓系數 Silhouette Coe ...
2017-01-09 09:34 0 46489 推薦指數：
相關推薦
機器學習：Python實現聚類算法(一)之K-Means
1.簡介 K-means算法是最為經典的基於划分的聚類方法，是十大經典數據挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。 2. 算法大致流程 ...
機器學習回顧篇（9）：K-means聚類算法
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...
【Python機器學習實戰】聚類算法（1）——K-Means聚類
實戰部分主要針對某一具體算法對其原理進行較為詳細的介紹，然后進行簡單地實現（可能對算法性能考慮欠缺），這一部分主要介紹一些常見的一些聚類算法。 K-means聚類算法 0.聚類算法算法簡介 聚類算法算是機器學習中最為常見的一類算法，在無監督學習中，可以說聚類算法有着舉足輕重的地位 ...
【機器學習】K-means聚類算法與EM算法
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 ...
機器學習--k-means聚類原理
“物以類聚，人以群分”, 所謂聚類就是將相似的元素分到一"類"(有時也被稱為"簇"或"集合"), 簇內元素相似程度高, 簇間元素相似程度低. 常用的聚類方法有划分聚類, 層次聚類, 密度聚類, 網格聚類, 模型聚類等. 我們這里重點介紹划分聚類. 1. 划分聚類 划分聚類, 就是給定一個樣 ...
機器學習六--K-means聚類算法
機器學習六--K-means聚類算法 想想常見的分類算法有決策樹、Logistic回歸、SVM、貝葉斯等。分類作為一種監督學習方法，要求必須事先明確知道各個類別的信息，並且斷言所有待分類項都有一個類別與之對應。但是很多時候上述條件得不到滿足，尤其是在處理海量數據的時候，如果通過預處理使得數據滿足 ...
機器學習-聚類(clustering)算法：K-means算法
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 ...