目錄 工作原理 python實現 算法實戰 約會對象好感度預測 故事背景 准備數據：從文本文件中解析數據 分析數據：使用Matplotlib創建散點圖 准備數據：歸一化數值 測試算法 ...

理論介紹 什么是分類 分類屬於機器學習中監督學習的一種。模型的學習在被告知每個訓練 ...

最近在看《機器學習實戰》這本書，因為自己本身很想深入的了解機器學習算法，加之想學python，就在朋友的推薦之下選擇了這本書進行學習，在寫這篇文章之前對FCM有過一定的了解，所以對K均值算法有一種莫名的親切感，言歸正傳，今天我和大家一起來學習K-均值聚類算法。 一 K-均值聚類 ...

Python語言實現機器學習的K-近鄰算法 寫在前面 額、、、最近開始學習機器學習嘛，網上找到一本關於機器學習的書籍，名字叫做《機器學習實戰》。很巧的是，這本書里的算法是用Python語言實現的，剛好之前我學過一些Python基礎知識，所以這本書對於我來說，無疑是雪中送炭啊。接下 ...

一：什么是看KNN算法？ kNN算法全稱是k-最近鄰算法（K-Nearest Neighbor） kNN算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別，並具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定 ...

一、K-means算法原理 　　k-means算法是一種簡單的迭代型聚類算法，采用距離作為相似性指標，從而發現給定數據集中的K個類，且每個類的中心是根據類中所有值的均值得到，每個類用聚類中心來描述。對於給定的一個包含n個d維數據點的數據集X以及要分得的類別K,選取歐式距離作為相似度指標，聚類 ...

K-均值聚類算法 聚類是一種無監督的學習算法，它將相似的數據歸納到同一簇中。K-均值是因為它可以按照k個不同的簇來分類，並且不同的簇中心采用簇中所含的均值計算而成。 K-均值算法 算法思想 K-均值是把數據集按照k個簇分類，其中k是用戶給定的，其中每個簇是通過質心來計算簇的中心點 ...

一．k均值聚類算法 對於樣本集。"k均值"算法就是針對聚類划分最小化平方誤差： 其中是簇Ci的均值向量。從上述公式中可以看出，該公式刻畫了簇內樣本圍繞簇均值向量的緊密程度，E值越小簇內樣本的相似度越高。 工作流程： k-均值算法的描述如下： 接下 ...