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！ ...

一.kmeans聚類： 基本方法流程 1.首先隨機初始化k個中心點 2.將每個實例分配到與其最近的中心點，開成k個類 3.更新中心點，計算每個類的平均中心點 4.直到中心點不再變化或變化不大或達到迭代次數 優缺點：該方法簡單，執行速度較快。但其對於離群點處理不是很好，這是可以去除離群點 ...

關鍵參數 最重要的，常常需要調試以提高算法效果的有兩個參數：numTrees，maxDepth。 numTrees（決策樹的個數）：增加決策樹的個數會降低預測結果的方差，這樣在測試時會 ...

一.簡介 　　KMeans 算法的基本思想是初始隨機給定K個簇中心，按照最鄰近原則把分類樣本點分到各個簇。然后按平均法重新計算各個簇的質心，從而確定新的簇心。一直迭代，直到簇心的移動距離小於某個給定的值。 二.步驟 　　1.為待聚類的點尋找聚類中心。 　　2.計算每個點到聚類中心的距離 ...

一. 概述 首先需要先介紹一下無監督學習，所謂無監督學習，就是訓練樣本中的標記信息是未知的，目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據的內在性質以及規律。通俗得說，就是根據數據的一些內在性質，找出其 ...

python的多元高斯生成起來好麻煩，所以只好用matlab先生成測試數據然后再進行測試了。cnblogs上面寫公式好麻煩，所以就不多寫了。上代碼吧。 kmeans的基本思想就是通過迭代的方法，更新不同類別的的數據均值，從而達到聚類的目的，因為需要先固定一個均值μiold，然后再通過梯度的方法 ...

主要參考 K-means 聚類算法及 python 代碼實現 還有 《機器學習實戰》 這本書，當然前面那個鏈接的也是參考這本書，懂原理，會用就行了。 1、概述 K-means 算法是集簡單和經典於一身的基於距離的聚類算法 采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越 ...

1. kmeans算法簡介 待補充 2. python實現 2.1 基礎版 kmeans算法，前幾天的一道面試在線編程題目。好久不用python手法都生疏了，寫的很慢。不過后來對比了下網絡上的其他kmeans的python實現，感覺自己的實現相對簡潔美觀，代碼量少。這主要依賴於numpy包 ...