一、kmeans概述 K-means聚類算法也稱k均值聚類算法，屬於無監督學習的一種，k-means聚類無需給定Y變量，只有特征X。 K-means聚類算法是一種迭代求解的聚類分析算法，其步驟是隨機選取K個對象作為初始的聚類中心，然后計算每個對象與各個種子聚類中心之間的距離，把每個對象分配給 ...

最近看到Andrew Ng的一篇論文，文中用到了Kmeans和DL結合的思想，突然發現自己對ML最基本的聚類算法都不清楚，於是着重的看了下Kmeans，並在網上找了程序跑了下。 kmeans是unsupervised learning最基本的一個聚類算法，我們可以用它來學習無標簽的特征 ...

1 K-均值聚類算法的基本思想 K-均值聚類算法是著名的划分聚類分割方法。划分方法的基本思想是：給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K< ...

前一陣子有一個學弟問kmeans算法的初始中心點怎么選，有沒有什么算法。我讓他看看kmeans++，結果學弟說有地方沒看懂。然后，他不懂的地方，我給標注了一下。 下面是網上的資料，我對畫線的地方做了標注。 k-means++算法選擇初始seeds的基本思想就是：初始的聚類中心之間 ...

1.Kmeans算法 1.1算法思想 kmeans算法又名k均值算法，是一個重復移動類中心點的過程，把類的中心點，也稱重心(centroids)，移動到其包含成員的平均位置，然后重新划分其內部成員。k是算法計算出的超參數，表示類的數量；Kmeans可以自動分配樣本到不同的類，但是不能決定 ...

1、思路 應用Kmeans聚類時，需要首先確定k值，如果k是未知的，需要先確定簇的數量。其方法可以使用拐點法、輪廓系數法（k>=2）、間隔統計量法。若k是已知的，可以直接調用sklearn子模塊cluster中Kmeans方法，對數據進行切割。 另外如若數據集不規則，存在量綱上的差異 ...

結果： 總結：可知不同的超參數對聚類的效果影響很大，因此在聚類之前采樣的數據要盡量保持均勻，各類的方差最好先進行預研，以便達到較好的聚類效果！ ...

1、概述 該方法屬於無監督學習算法（無y值）。根據已有的數據，利用距離遠近的思想將目標數據集聚為指定的k個簇。簇內樣本越相似，聚類的效果越好。需要注意的是如若數據存在量綱上的差異，必須先進行標簽化處 ...