【ML-7】聚類算法--K-means和k-mediods/密度聚類/層次聚類
目錄 簡述 K-means聚類 密度聚類 層次聚類 一、簡述 聚類算法是常見的無監督學習（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）。 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 ...
相關推薦
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算法實際上就是通過計算不同樣本間的距離來判斷他們的相近關系的，相近的就會放到同一個類別中去 ...
K-Means算法的Python實現
算法簡介 K-Means是一種常用的聚類算法。聚類在機器學習分類中屬於無監督學習，在數據集沒有標注的情況下，便於對數據進行分群。而K-Means中的K即指將數據集分成K個子集合。 K-Means演示 從以下的動畫、視頻和計算過程可以較為直觀了解算法的計算過程。 動畫展示 視頻展示 ...
k-means算法的Python實現
參考了Andrew Ng的Machine Learning Assignment(https://github.com/rieder91/MachineLearning/blob/mas ...
K-Means ++ 算法
） K-Means ++ 算法 k-means++算法選擇初始seeds的基本思想就是：初始的聚類中 ...
K-means 算法
本學習筆記參考自吳恩達老師機器學習公開課 聚類算法是一種無監督學習算法。k均值算法是其中應用最為廣泛的一種，算法接受一個未標記的數據集，然后將數據聚類成不同的組。K均值是一個迭代算法，假設我們想要將數據聚類成K個組，其方法為： 隨機選擇K個隨機的點（稱為聚類中心 ...
K-Means算法
聚類與分類的區別 分類 類別是已知的，通過對已知分類的數據進行訓練和學習，找到這些不同類的特征，再對未分類的數據進行分類。屬於監督學習。 聚類 事先不知道數據會分為幾類，通過聚類分析將數據聚合 ...
java實現K-means聚類算法
From： http://blog.csdn.net/cyxlzzs/article/details/7416491 ...