機器學習：Python實現聚類算法(二)之AP算法
1.算法簡介 AP(Affinity Propagation)通常被翻譯為近鄰傳播算法或者親和力傳播算法，是在2007年的Science雜志上提出的一種新的聚類算法。AP算法的基本思想是將全部數據點都當作潛在的聚類中心(稱之為exemplar)，然后數據點兩兩之間連線構成一個網絡 ...
原文：機器學習：Python實現聚類算法(三)之總結
考慮到學習知識的順序及效率問題，所以后續的幾種聚類方法不再詳細講解原理，也不再寫python實現的源代碼，只介紹下算法的基本思路，使大家對每種算法有個直觀的印象，從而可以更好的理解函數中參數的意義及作用，而重點是放在如何使用及使用的場景。 題外話： 今天看到一篇博文：剛接觸機器學習這一個月我都做了什么 里面對機器學習階段的划分很不錯，就目前而言我們只要做到前兩階段即可 因為前兩篇博客已經介紹了兩 ...
2017-06-08 16:48 2 32684 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 ...
python機器學習——kmeans聚類算法
背景與原理： 聚類問題與分類問題有一定的區別，分類問題是對每個訓練數據，我給定了類別的標簽，現在想要訓練一個模型使得對於測試數據能輸出正確的類別標簽，更多見於監督學習；而聚類問題則是我們給出了一組數據，我們並沒有預先的標簽，而是由機器考察這些數據之間的相似性，將相似的數據聚為一類，是無監督學習 ...
機器學習——聚類算法
本文主要講解的聚類算法有：k均值算法、均值漂移算法、凝聚層次算法、DBSCAN密度聚類算法，還介紹了聚類算法性能指標——輪廓系數。 聚類（cluster）與分類（class）不同，分類是有監督學習模型，聚類屬於無監督學習模型。聚類講究使用一些算法把樣本划分為n個群落。一般情況下，這種算法 ...
機器學習算法總結(五)——聚類算法（K-means，密度聚類，層次聚類）
本文介紹無監督學習算法，無監督學習是在樣本的標簽未知的情況下，根據樣本的內在規律對樣本進行分類，常見的無監督學習就是聚類算法。 在監督學習中我們常根據模型的誤差來衡量模型的好壞，通過優化損失函數來改善模型。而在聚類算法中是怎么來度量模型的好壞呢？聚類算法模型的性能度量大致有兩類 ...
【機器學習】KMeans 聚類算法原理與實現
1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很簡單，對於給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集划分為K個簇。讓簇內的點盡量緊密的連在一起，而讓簇間的距離盡量的大。 如果用數據表達式表示，假設簇划分為(C1,C2,...Ck)，則我們的目標是最小化平方誤差E： \[E ...
DBSCAN聚類算法——機器學習（理論+圖解+python代碼）
DBSCAN聚類算法——機器學習（理論+圖解+python代碼） DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚類算法，它是一種基於高密度連通區域的、基於密度的聚類算法，能夠將具有足夠 ...
python大戰機器學習——聚類和EM算法
注：本文中涉及到的公式一律省略（公式不好敲出來），若想了解公式的具體實現，請參考原著。 1、基本概念 （1）聚類的思想： 將數據集划分為若干個不想交的子集（稱為一個簇cluster），每個簇潛在地對應於某一個概念。但是每個簇所具有現實意義由使用者自己決定，聚類算法僅僅會進行 ...