機器學習-文本聚類實例-kmeans ...

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 ...

class sklearn.cluster.KMeans (n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001,precompute_distances=’auto’, verbose ...

1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很簡單，對於給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集划分為K個簇。讓簇內的點盡量緊密的連在一起，而讓簇間的距離盡量的大。 如果用數據表達式表示，假設簇划分為(C1,C2,...Ck)，則我們的目標是最小化平方誤差E： \[E ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是機器學習專題的第12篇文章，我們一起來看下Kmeans聚類算法。 在上一篇文章當中我們討論了KNN算法，KNN算法非常形象，通過距離公式找到最近的K個鄰居，通過鄰居的結果來推測當前的結果。今天我們要來看的算法同樣 ...

聚類算法 　　任務：將數據集中的樣本划分成若干個通常不相交的子集，對特征空間的一種划分。 　　性能度量：類內相似度高，類間相似度低。兩大類：1.有參考標簽，外部指標；2.無參照，內部指標。 　　距離計算：非負性，同一性（與自身距離為0），對稱性，直遞性（三角不等式）。包括歐式距離（二范數 ...

0.聚類 　　聚類就是對大量的未知標注的數據集，按數據的內在相似性將數據集划分為多個類別，使類別內的數據相似度較大而類別間的數據相似度較小，聚類屬於無監督的學習方法。 1.內在相似性的度量 　　聚類是根據數據的內在的相似性進行的，那么我們應該怎么定義數據的內在的相似性呢？比較常見的方法 ...

一、基於密度的聚類算法的概述 最近在Science上的一篇基於密度的聚類算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家的關注(在我的博文“ 論文中的機器學習算法——基於密度峰值的聚類算法”中也進行了中文的描述 ...