一.kmeans聚類： 基本方法流程 1.首先隨機初始化k個中心點 2.將每個實例分配到與其最近的中心點，開成k個類 3.更新中心點，計算每個類的平均中心點 4.直到中心點不再變化或變化不大或達到迭代次數 優缺點：該方法簡單，執行速度較快。但其對於離群點處理不是很好，這是可以去除離群點 ...

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 ...

結果： 總結：可知不同的超參數對聚類的效果影響很大，因此在聚類之前采樣的數據要盡量保持均勻，各類的方差最好先進行預研，以便達到較好的聚類效果！ ...

前一陣子有一個學弟問kmeans算法的初始中心點怎么選，有沒有什么算法。我讓他看看kmeans++，結果學弟說有地方沒看懂。然后，他不懂的地方，我給標注了一下。 下面是網上的資料，我對畫線的地方做了標注。 k-means++算法選擇初始seeds的基本思想就是：初始的聚類中心之間 ...

感謝參考原文-http://bjbsair.com/2020-03-27/tech-info/7090.html mini batch mini batch的思想非常朴素，既然全體樣本當中數據量太大 ...

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 ...

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13篇文章，我們來看下Kmeans算法的優化。 在上一篇文章當中我們一起學習了Kmeans這個聚類算法，在算法的最后我們提出了一個問題：Kmeans算法雖然效果不錯，但是每一次迭代都需要遍歷全量的數據 ...

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 ...