K均值聚類思想   聚類的核心概念是相似度或距離，有很多相似度或距離的方法，比如歐式距離、馬氏距離、相關系數、余弦定理、層次聚類和K均值聚類等   K均值聚類的基本思想是，通過迭代的方法尋找K個簇的一種划分方案，使得聚類結果對應的代價函數最小，特別地，代價函數可以定義為各個樣本距離所屬簇中心點 ...

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 ...

這個算法中文名為k均值聚類算法，首先我們在二維的特殊條件下討論其實現的過程，方便大家理解。 第一步.隨機生成質心 由於這是一個無監督學習的算法，因此我們首先在一個二維的坐標軸下隨機給定一堆點，並隨即給定兩個質心，我們這個算法的目的就是將這一堆點根據它們自身的坐標特征分為兩類，因此選取了兩個質心 ...

1.數據准備 樣本數據獲取忽略，實際上就是將32*32的圖片上數字格式化成一個向量，如下： 本demo所有樣本數據都是基於這種格式的 訓練數據：將圖片數據轉成1*1024的數組，作為一個訓練數據。 訓練數據集：https://github.com/zimuqi ...

0.引言 　介紹了如何生成手寫體數字的數據，提取特征，借助 sklearn 機器學習模型建模，進行識別手寫體數字 1-9 模型的建立和測試。 　用到的幾種模型： 　　　　1. LR，Logistic Regression， 　　　　　　　　　　 　　　　（線性模型）中的邏輯斯特回歸 ...

Python實現kMeans(k均值聚類) 運行環境 Pyhton3 numpy(科學計算包) matplotlib(畫圖所需，不畫圖可不必) 計算過程 輸入樣例 788points.txt完整文件：下載 代碼實現 輸出樣例 ...

二、基本的聚類分析算法 　　1. K均值(K-Means)： 　　　　基於原型的、划分的距離技術，它試圖發現用戶指定 ...

一：一般K均值聚類算法實現 （一）導入數據 （二）計算兩個向量之間的距離 （三）隨機初始化聚簇中心 （四）實現聚簇算法 （五）結果測試 我們可以發現，在經過多次測試后，會出現聚簇收斂到局部最小值。導致不能得到 ...