K-Means 聚類算法
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 ...
原文：K-Means聚類算法
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之間的距離都大於組內任意兩點之間的距離，明顯分離的簇不一定是球形的，可以具有任意的形狀。 基於原型的 簇是對象的集 ...
2018-01-15 20:15 0 8335 推薦指數：
相關推薦
K-means聚類算法
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 ...
K-means聚類算法
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 ...
聚類算法：K-Means
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 ...
聚類算法——K-means（上）
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 ...
K-means聚類算法
一、思想 聚類：人以群分、物以類聚，使得簇內的距離接近，簇間距離遠。 可以做推薦冷啟動，區域推薦熱榜、用戶畫像 二、算法步驟： 1、隨機設置K個特征空間內的點作為初始的聚類中心 2、對於其他每個點計算到K個中心的距離，從中選出距離最近的⼀個點作為⾃⼰的標記 3、接着對着標記 ...
K-means聚類算法
k-means聚類算法python實現 K-means聚類算法 算法優缺點： 優點：容易實現缺點：可能收斂到局部最小值，在大規模數據集上收斂較慢使用數據類型：數值型數據 算法思想 k-means ...
K-means聚類算法
1. 概述 K-means聚類算法也稱k均值聚類算法，是集簡單和經典於一身的基於距離的聚類算法。它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近，其相似度就越大。該算法認為類簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標。 2. 算法核心思想 K-means聚類算法 ...