二分K-means聚類（bisecting K-means） 算法優缺點： 由於這個是K-means的改進算法，所以優缺點與之相同。 算法思想： 1.要了解這個首先應該了解K-means算法，可以看這里這個算法的思想是：首先將所有點作為一個簇，然后將該簇一分 ...

Bisecting k-means（二分K均值算法） 二分k均值（bisecting k-means）是一種層次聚類方法，算法的主要思想是：首先將所有點作為一個簇，然后將該簇一分為二。之后選擇能最大程度降低聚類代價函數（也就是誤差平方和）的簇划分為兩個簇。以此進行下去，直到簇的數目 ...

二分類問題示例： 首先我們從一個問題開始說起，這里有一個二分類問題的例子，假如你有一張圖片作為輸入，比如這只貓，如果識別這張圖片為貓，則輸出標簽1作為結果；如果識別出不是貓，那么輸出標簽0作為結果（這也就是著名的cat和non cat問題）。現在我們可以用字母y來表示輸出 ...

引言 很多分類器在數學解釋時都是以二分類為例，其數學推導不適用於多分類，模型本身也只能用於二分類，如SVM，Adaboost ， 但是現實中很多問題是多分類的，那這些模型還能用嗎 二分類 to 多分類 更改數學原理 改變這些模型的原理，重新推導數學公式，然后代碼實現。 這種 ...

數據輸入：x(:,1:n)為特征集合，y(:,1)為訓練集的分類集合(要用0和1進行分類，也就是說y中只能有0和1) 數據輸出：Y=a0+a1*x1+a2*x2......+an*xn中的系數矩陣，和測試集的結果 代碼（其實就兩行重要，其他的忽略 ...

引入 作為練手，不妨用matlab實現K-means 要解決的問題：n個D維數據進行聚類（無監督），找到合適的簇心。 這里僅考慮最簡單的情況，數據維度D=2，預先知道簇心數目K（K=4） 理論步驟 關鍵步驟： （1）根據K個簇心(clusters，下標從1到K)，確定每個樣本數據Di(D ...

目錄 前言 K-Means 原理 步驟 相似度 缺點 代碼實例 運行截圖 前言 機器學習按照有無標簽可以分為“監督學習”和“非監督學習” 監督學習代表算法：SVM、邏輯回歸、決策樹、各種集成 ...

無監督學習(unsupervised learning) 沒有已知標簽的訓練集，只給一堆數據集，通過學習去發現數據內在的性質及規律。 K-Means聚類算法步驟 隨機取k個樣本作為初始均值向量（或者采用別的方式獲取初始均值向量）； 根據每個樣本與均值向量的距離來判斷各個樣本所屬的蔟 ...