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，找出其內在的規律。而這一類算法，應用最為廣泛的就是“聚類”。 聚類算法可以對數據進行數據歸約，即在盡可 ...

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 ...

第十章 利用k-均值聚類算法對未標注的數據進行分組 一．導語 聚類算法可以看做是一種無監督的分類方法，之所以這么說的原因是它和分類方法的結果相同，區別它的類別沒有預先的定義。簇識別是聚類算法中經常使用的一個概念，使用這個概念是為了對聚類的結果進行定義。 聚類算法幾乎可以用於所有的對象，並且簇 ...

一、 環境： Python 3.7.4 Pycharm Community 2019.3 二、 問題： 對六個樣本點[1, 5], [2, 4], [4, 1], [5, 0], [7, 6], [6, 7]進行K-means聚類 ...

。 二、聚類算法：from sklearn.cluster import KMeans （一）輸 ...

實現文檔聚類的總體思想： 將每個文檔的關鍵詞提取，形成一個關鍵詞集合N； 將每個文檔向量化，可以參看計算余弦相似度那一章； 給定K個聚類中心，使用Kmeans算法處理向量； 分析每個聚類中心的相關文檔，可以得出最大的類或者最小的類等； 將已經分好詞的文檔提取關鍵詞，統計 ...

零：環境 python 3.6.5 JetBrains PyCharm 2018.1.4 x64 一：KMeans算法大致思路 　　KMeans算法是機器學習中的一種無監督聚類算法，是針對不具有類型的數據進行分類的一種算法 　　形象的來說可以說成是給定一組點data，給定要分類的簇數k ...

的一個典型應用。 而k-means算法則是非常常見的聚類算法，其思想是如果我們想把這些數據聚為k類，那 ...