序 　　由於項目需要，需要對數據進行處理，故而又要滾回來看看paper,做點小功課，這篇文章只是簡單的總結一下基礎的Ｋmeans算法思想以及實現； 正文： 1.基礎Kmeans算法. 　　Kmeans算法的屬於基礎的聚類算法，它的核心思想是：　從初始的數據點集合，不斷納入新的點 ...

實驗六、數據挖掘之關聯分析 一、實驗目的 1. 理解Apriori算法的基本原理 2. 理解FP增長算法的基本原理 3. 學會用python實現Apriori算法 4. 學會用python實現FP增長算法 二、實驗工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. ...

實驗三、數據挖掘之決策樹 一、實驗目的 1. 熟悉掌握決策樹的原理， 2. 熟練掌握決策樹的生成方法與過程 二、實驗工具 1. Anaconda 2. sklearn 3. pydotplus 三、實驗簡介 決策樹是一個非參數的監督式學習方法，主要用於分類和回歸。算法的目標 ...

實驗四、數據挖掘之KNN,Naive Bayes 一、實驗目的 1. 掌握KNN的原理 2. 掌握Naive Bayes的原理 3. 學會利用KNN與Navie Bayes解決分類問題 二、實驗工具 1. Anaconda 2. sklearn 三、實驗簡介 1. KNN ...

系列文章：數據挖掘算法之決策樹算法 k-means算法可以說是數據挖掘中十大經典算法之一了，屬於無監督的學習。該算法由此衍生出了很多類k-means算法，比如k中心點等等，在數據挖掘領域，很多地方都會用到該算法，他能夠把相似的一類很好的聚在一起。一類指的是 ...

概念： 聚類分析（cluster analysis ）：是一組將研究對象分為相對同質的群組（clusters）的統計分析技術。聚類分析也叫分類分析，或者數值分類。聚類的輸入是一組未被標記的樣本，聚類根據數據自身的距離或者相似度將其划分成若干個組，划分的原則是組內距離最小化而組間（外部）距離最大化 ...

目錄 基本信息 工作原理 算法優缺點 算法實現 基本信息 K-means算法是很典型的基於距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評價指標，即認為兩個對象的距離越近，其相似度就越大。該算法認為簇是由距離靠近的對象組成的，因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標。 工作原理 ...